基于机器学习的农田杂草检测方法及系统

本发明公开了基于机器学习的农田杂草检测方法及系统，属于智慧农业技术领域，方法包括图像准备、图像预处理、多模态特征提取、农田杂草检测和农田杂草检测报告生成。本发明采用图像修复结合图像编码的方法进行图像预处理，优化图像质量并将图像转化为信息系统可处理和编解码的形式，优化了农田杂草检测的自动性和效率；采用并行卷积特征提取器进行多模态特征提取，通过并行卷积同时处理多模态图像中的特征，优化了特征工程的精细程度，减少了信息的丢失；采用轻量级卷积神经网络模型进行农田杂草检测，通过只构建三层卷积层优化模型的计算复杂度，并设置多个全局最大池化层和全连接层，在不损失检测精度的同时优化了整体的计算速度和检测效率。