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摘要:本发明提出一种基于深度学习的茶园病虫害识别方法和系统,方法包括:获取茶园茶叶图像和环境信息;对茶园茶叶图像进行预处理;利用病虫害目标检测模型对预处理后的茶园茶叶图像进行初步病虫害识别,得到病虫害集中区域图像和病虫害类型;将病虫害集中区域图像和病虫害类型,输入至区域分布分析模型,进行深度病虫害识别,得到病虫害目标图像,并生成病虫害分布图;结合环境信息、病虫害集中区域图像、病虫害类型和病虫害分布图,制定防治建议。本发明不仅可以实时监测茶园病虫害,提升信息反馈速度,还能精确控制防治措施,有效保障茶园产量和质量。
主权项:1.一种基于深度学习的茶园病虫害识别方法,其特征在于,包括:获取茶园茶叶图像和环境信息;对茶园茶叶图像进行预处理;利用病虫害目标检测模型对预处理后的茶园茶叶图像进行初步病虫害识别,得到病虫害集中区域图像和病虫害类型;将病虫害集中区域图像和病虫害类型,输入至区域分布分析模型,进行深度病虫害识别,得到病虫害目标图像,并生成病虫害分布图;结合环境信息、病虫害集中区域图像、病虫害类型和病虫害分布图,制定防治建议。
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