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申请/专利权人：河南大学三亚研究院;济宁金藤薯业科技有限公司;郑州市农业科技研究院

摘要：本申请涉及一种克服甘薯育苗连作障碍的设施栽培方法。该方法包括：采用基于深度学习的图像处理技术对甘薯幼苗生长状态图像进行特征提取，挖掘出幼苗的生长状态特征，并据此推理出幼苗适配肥力的语义特征描述，进而基于实际的土壤肥力状态与推理出的幼苗适配肥力特征在语义特征空间的特征差异，智能生成推荐的施肥量。这样，可以根据甘薯幼苗的生长需求实现精确施肥，有效解决连作障碍导致的土壤养分失衡问题，提高甘薯育苗的栽培效果和产量。

主权项：1.一种克服甘薯育苗连作障碍的设施栽培方法，其特征在于，包括：搭建塑料大棚；对所述塑料大棚内的土壤进行消除处理；在所述塑料大棚内设置育苗床，并将甘薯种苗播种在所述育苗床上；基于甘薯生长需求，对所述甘薯种苗进行施肥以避免施肥过量导致肥害；其中，基于甘薯生长需求，对所述甘薯种苗进行施肥以避免施肥过量导致肥害，包括：获取由摄像头采集的甘薯幼苗生长状态图像和土壤状态图像；对所述甘薯幼苗生长状态图像进行幼苗生长状态特征提取以及特征梯度掩码强化处理以得到甘薯幼苗生长状态显著特征图；基于所述甘薯幼苗生长状态显著特征图进行土壤肥力推理以得到土壤适配肥力推理语义特征向量；提取所述土壤状态图像的土壤肥力状态特征以得到土壤实时肥力状态语义特征向量；基于所述土壤适配肥力推理语义特征向量和所述土壤实时肥力状态语义特征向量之间的特征差异，生成推荐施肥量的解码值；对所述甘薯幼苗生长状态图像进行幼苗生长状态特征提取以及特征梯度掩码强化处理以得到甘薯幼苗生长状态显著特征图，包括：提取所述甘薯幼苗生长状态图像的幼苗生长状态特征以得到甘薯幼苗生长状态特征图；将所述甘薯幼苗生长状态特征图输入梯度掩码特征显著性增强模块以得到所述甘薯幼苗生长状态显著特征图；提取所述甘薯幼苗生长状态图像的幼苗生长状态特征以得到甘薯幼苗生长状态特征图，包括：将所述甘薯幼苗生长状态图像输入基于第一空洞卷积神经网络模型的幼苗生长状态特征提取器以得到所述甘薯幼苗生长状态特征图；将所述甘薯幼苗生长状态特征图输入梯度掩码特征显著性增强模块以得到所述甘薯幼苗生长状态显著特征图，包括：计算所述甘薯幼苗生长状态特征图中各个位置的多向梯度值分布，并基于所述各个位置的多向梯度值分布确定所述甘薯幼苗生长状态特征图中各个位置的梯度幅度值以得到甘薯幼苗生长状态特征梯度幅度分布图；计算所述甘薯幼苗生长状态特征梯度幅度分布图中的各个位置的梯度幅值局部描述算子以得到甘薯幼苗生长状态特征梯度幅值局部显著分布图；将所述甘薯幼苗生长状态特征梯度幅值局部显著分布图输入基于GELU函数的门控掩码器以得到梯度幅值局部显著门控掩码图；计算所述梯度幅值局部显著门控掩码图与所述甘薯幼苗生长状态特征图之间的按位置点乘以得到所述甘薯幼苗生长状态显著特征图。

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