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申请/专利权人：浙江领见数智科技有限公司;杭州领见数字农业科技有限公司
摘要：本发明提供一种基于机器学习的竹疹病预测方法、系统及存储介质，包括：获取竹子叶片的图像数据和当地的气象数据；根据专家经验及病害发生规律确定病害发生的影响因素及规律，确定竹疹病病情指数计算方式；基于获取的竹子叶片图像进行标注、整理和预处理，通过深度学习算法自动提取图像特征并进行分类，建立病斑识别模型；通过所述病斑识别模型自动计算病斑数量和面积，获取不同时期的竹疹病病情指数，获取发生起始时期的竹疹病平均老斑数量以及根据已有的病害信息及对应的气象因素数据，建立竹疹病预测候选模型；对所述竹疹病预测候选模型进行评价，选出最佳的竹疹病预测模型、本发明解决了现有竹疹病难以准确预测的问题。
主权项：1.一种基于机器学习的竹疹病预测方法，其特征在于，包括：获取竹子叶片的图像数据和当地的气象数据；根据专家经验及病害发生规律确定病害发生的影响因素及规律，确定竹疹病病情指数计算方式；基于获取的竹子叶片图像进行标注、整理和预处理，通过深度学习算法自动提取图像特征并进行分类，建立病斑识别模型；通过所述病斑识别模型自动计算病斑数量和面积，获取不同时期的竹疹病病情指数，获取发生起始时期的竹疹病平均老斑数量以及根据已有的病害信息及对应的气象因素数据，建立竹疹病预测候选模型；对所述竹疹病预测候选模型进行评价，选出最佳的竹疹病预测模型。
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