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摘要：本发明提供一种智能化枸杞病虫害图像识别方法,属于图像识别技术领域；确定目标采集对象，根据目标采集对象的特点构建环境信息数据采集系统，获取所述目标采集对象的原始图像组；对原始图像组进行预处理得到标准图像组，所述标准图像组包含不存在病虫害的枸杞图像和存在病虫害的枸杞图像；基于过滤模型对标准图像组进行杂质过滤，得到所述目标采集对象的标准数据集；根据机器学习算法且结合标准数据集，构建所述目标采集对象的异常识别模型；获取枸杞病虫害验证图像并输入到异常识别模型中获取异常识别结果，利用评估指标对所述异常识别模型性能评估，判断模型的有效性。实现对枸杞病虫害的准确识别和评估，提高了虫害病评估效率。

主权项：1.一种智能化枸杞病虫害图像识别方法，其特征在于，包括：步骤1：确定目标采集对象，根据目标采集对象的特点构建环境信息数据采集系统，获取所述目标采集对象的原始图像组；步骤2：对原始图像组进行预处理得到标准图像组，其中，所述标准图像组包含不存在病虫害的枸杞图像和存在病虫害的枸杞图像；步骤3：基于过滤模型对标准图像组进行杂质过滤，得到所述目标采集对象的标准数据集；步骤4：根据机器学习算法且结合标准数据集，构建所述目标采集对象的异常识别模型；步骤5：获取枸杞验证图像并输入到异常识别模型中获取异常识别结果，并利用评估指标对所述异常识别模型进行性能评估，判断异常识别模型的有效性；其中，步骤4包括：从枸杞图库中等比例抽取不同预设分析种类的枸杞病虫害图像，对各个种类的图像进行数据预处理，得到公开数据集；利用集成学习与迁移学习方法拟定深度学习模型，并对所述公开数据集进行训练及识别；根据训练结果和识别结果的对比差异，调整深度学习模型的全连接层，并将深度学习模型的特征提取部分作为特征提取器；向所述特征提取器的性能参数拟定第一权重，同时，根据调整后的深度学习模型的训练结果和标准数据集的特征比较结果，且利用投票法向不同种类的识别过程设置第二权重；将第一权重、第二权重以及调整后的深度学习模型进行集成，得到所述目标采集对象的异常识别模型；其中，利用评估指标对所述异常识别模型进行性能评估之前，包括：提取所述异常识别模型中每个异常种类的异常网络识别层对所述枸杞验证图像所识别的异常特征y以及对应异常网络识别层的预设识别特征x，并计算异常特征y与预设识别特征x的相似值； 其中，表示对应异常网络识别层的预设识别特征x与枸杞验证图像所存在的对应异常种类的异常特征y的相似值，、分别表示预设识别特征x和异常特征y的特征亮度均值，分别表示预设识别特征x和异常特征y的特征亮度方差，表示预设识别特征x和异常特征y的特征亮度协方差，和表示稳定常数；其中，利用评估指标对所述异常识别模型进行性能评估，判断异常识别模型的有效性，包括：统计相似值大于等于对应异常网络识别层的预设值的第一特征数量N1，同时，统计相似值小于对应异常网络识别层的预设值的第二特征数量N2，其中，评估指标为第一特征数量与第二特征数量；基于第一特征数量N1以及第二特征数量N2，计算评价总得分S； ;其中，1表示预设评价权重，表示第一特征数量N1下的所有相似值的总和；表示第一特征数量N1下的所有预设值的总和；表示第二特征数量N2下的所有预设值的总和；若所述评价总得分大于预设得分，则判断所述异常识别模型有效性高，反之，判定所述异常识别模型有效性不足并进行预警。

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