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申请/专利权人：福州绿萌信息科技有限公司

摘要：本发明涉及林业病虫害监测技术领域，尤其涉及一种基于无人机深度学习的智能松材线虫识别系统。所述方法包括以下模块：图像采集模块，用于通过无人机对目标松林区域进行全域航拍，得到待检测松林图像集；对待检测松林图像集进行图像自适应校正，得到优化待检测松林图像集；媒介昆虫分布建模模块，用于对目标松林区域进行松材线虫媒介昆虫种类检测，得到媒介昆虫种类分布数据；根据媒介昆虫种类分布数据对目标松林区域进行媒介昆虫时空分布建模，得到媒介昆虫空间分布数据；松材症状分类模块，用于获取多时相松材线虫病历史图像集。本发明能够实现对松材线虫的快速识别和实时监测，提高了识别速度和准确性。

主权项：1.一种基于无人机深度学习的智能松材线虫识别系统，其特征在于，包括以下模块：图像采集模块，用于通过无人机对目标松林区域进行全域航拍，得到待检测松林图像集；对待检测松林图像集进行图像自适应校正，得到优化待检测松林图像集；媒介昆虫分布建模模块，用于对目标松林区域进行松材线虫媒介昆虫种类检测，得到媒介昆虫种类分布数据；根据媒介昆虫种类分布数据对目标松林区域进行媒介昆虫时空分布建模，得到媒介昆虫空间分布数据；松材症状分类模块，用于获取多时相松材线虫病历史图像集；基于多时相松材线虫病历史图像集进行松材症状发展期深度学习与阶段分类，得到松材症状阶段标签集；根据松材症状阶段标签集对多时相松材线虫病历史图像集进行分层聚类，得到多个阶段松材线虫病历史图像集；特征识别与建模模块，用于基于松材症状阶段标签集与多个阶段松材线虫病历史图像集对松树进行线虫入侵模式与外部形态变化关联性分析，得到线虫入侵-形态变化规律集；基于松材症状阶段标签集与多个阶段松材线虫病历史图像集根据线虫入侵-形态变化规律集进行关键特征属性识别，得到松材线虫识别关键特征集；基于松材症状阶段标签集、多个阶段松材线虫病历史图像集与松材线虫识别关键特征集进行松材线虫智能识别模型构建，得到松材线虫智能识别模型；感染状况识别与统计模块，用于根据优化待检测松林图像集与媒介昆虫空间分布数据通过利用松材线虫智能识别模型对目标松林区域进行全域松材线虫感染状况识别与统计，得到松材线虫病感染风险分布地图。

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