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申请/专利权人：江苏电子信息职业学院
摘要：本发明公开了基于注意力机制优化的农作物表型图像识别方法及系统，涉及病害识别技术领域，用于解决传统注意力机制只根据预测区域根结线虫密度和危害程度进行图像检测，没有考虑到种植物种类和抗性，导致检测时间长，防治资源浪费等问题，包括筛选出低质量种植区域并分析感染根接线虫的风险程度，将当前改种农作物分类为高感染风险农作物和低感染风险农作物；根据分类结果，对高感染风险农作物重点防治根结线虫，对高质量种植区域或低感染风险农作物基本防治根结线虫；避免了防治根结线虫造成的资源浪费，也规避了过度治理根结线虫造成破坏种植区域质量等问题。提高了防治根结线虫的效率，满足了大众对种植农作物的产量需求。
主权项：1.基于注意力机制优化的农作物表型图像识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，收集种植区域数据，种植区域数据包括种植区域土壤数据，种植区域根结线虫卵密度和种植区域换种情况；步骤S2，通过种植区域数据分析预测种植区域土壤数据、预测种植区域根结线虫卵密度和预测种植区域换种情况构建预测种植区域质量评估模型；步骤S3，通过预测种植区域质量评估模型分析预测种植区域质量，筛选出低质量种植区域并收集低质量种植区域当前改种农作物数据分析感染根接线虫的风险程度，将当前改种农作物分类为高感染风险农作物和低感染风险农作物；步骤S4，根据分类结果，对高感染风险农作物重点防治根结线虫，对高质量种植区域或低感染风险农作物基本防治根结线虫。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏电子信息职业学院 基于注意力机制优化的农作物表型图像识别方法及系统
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