一种基于人工智能算法的早期松材线虫识别方法及系统

本发明公开了一种基于人工智能算法的早期松材线虫识别方法及系统，包括：获取松材线虫图像，输入至训练好的松材线虫识别模型中，得到松材线虫识别结果。松材线虫识别模型包括：MobileViT模块：用于根据松材线虫图像进行特征提取，得到第一图像特征；Dense ASPP模块：用于根据第一图像特征进行特征捕捉，得到第二图像特征；CBAM注意力模块：用于根据第一图像特征，进行特征优化，得到第三图像特征；数据融合模块：用于根据第二图像特征和第三图像特征得到图像融合特征；输出模块用于输出松材线虫识别结果。本发明通过训练好的松材线虫识别模型进行松材线虫的早期病害识别，效率高、精确性好，便于后续的松材线虫病的管理。