一种基于无人机的水稻病害识别喷药方法、系统及介质技术方案

本发明专利技术涉及智慧农业信息技术与无人机应用交叉技术领域，具体涉及一种基于无人机的水稻病害识别喷药方法、系统及介质。本发明专利技术的基于无人机的水稻病害识别喷药方法通过改进现有的YOLOv8模型得到YOLOv8病害识别模型，通过采集水稻田的可见光图像输入YOLOv8病害识别模型，精准识别病害所在位置，并结合高光谱图像数据实现了对水稻常见病害及稻瘟病等小目标病斑的精准检测，降低误检率、漏检率。再基于识别到的病害位置分布与病害严重度生成病害区域密度分布图，动态调整无人机喷药路径以及根据高低密度区域动态调整喷药量，实现精准施药，避免农药被浪费，减少环境污染。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于智慧农业信息技术与无人机应用交叉，具体涉及一种基于无人机的水稻病害识别喷药方法、系统及介质。

技术介绍

1、水稻病害是影响全球粮食安全的重要因素之一，每年因病害导致水稻产量的减产高达10%-35%。现有的基于深度学习的病害识别技术（如yolo、faster r-cnn）在农业场景中存在较多问题，早起病害斑仅占图像面积的0.1%-1%，现有模型在多层卷积后易丢失微小目标特征，导致漏检率超过30%。田间环境存在光照不均、叶片遮挡、泥土干扰等问题，模型易将健康叶片误判为病斑，误检率高达25%。此外，现有技术大都使用无人机喷药，现有的无人机喷药方式基本采用固定路径和均匀喷洒两种方式，容易导致水稻病害重病区药量不足、健康区域过度施药，导致农药浪费，造成环境污染，无法动态调整喷药量和飞行路径，难以应对突发性病害爆发。

技术实现思路

1、基于现有技术中存在的上述问题，本专利技术实施例的目的在于提供一种基于无人机的水稻病害识别喷药方法、系统及介质，通过采集水稻田的可见光图像输入到改进现有的yolov8模型得到y本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于无人机的水稻病害识别喷药方法，其特征在于，所述水稻病害识别喷药方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于无人机的水稻病害识别喷药方法，其特征在于，所述步骤S2具体还包括：

3.根据权利要求2所述的基于无人机的水稻病害识别喷药方法，其特征在于，所述步骤S23中的YOLOv8病害识别模型训练方法包括：

4.根据权利要求1所述的基于无人机的水稻病害识别喷药方法，其特征在于，所述步骤S3中，通过特征级融合技术将所述病害位置识别结果和所述高光谱图像结合。

5.根据权利要求1所述的基于无人机的水稻病害识别喷药方法，其特征在于，所述步骤...

【技术特征摘要】

1.一种基于无人机的水稻病害识别喷药方法，其特征在于，所述水稻病害识别喷药方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于无人机的水稻病害识别喷药方法，其特征在于，所述步骤s2具体还包括：

3.根据权利要求2所述的基于无人机的水稻病害识别喷药方法，其特征在于，所述步骤s23中的yolov8病害识别模型训练方法包括：

4.根据权利要求1所述的基于无人机的水稻病害识别喷药方法，其特征在于，所述步骤s3中，通过特征级融合技术将所述病害位置识别结果和所述高光谱图像结合。

5.根据权利要求1所述的基于无人机的水稻病害识别喷药方法，其特征在于，所述步骤s4具...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘锴，孙美娟，张睿泽，吴佳慧，王子涵，周才杰，徐德锋，
申请(专利权)人：常州大学，
类型：发明
国别省市：