一种基于进化PU学习的农田杂草智能识别方法

本发明公开了一种基于进化PU学习的农田杂草智能识别方法，包括：1：收集有标签样本与无标签样本的农作物图像数据，提取并归一化植物的属性特征，构建数据集；2：构建农作物图像数据样本的标签预测模型；3：通过基于二元竞争策略为训练集构建主种群和辅助种群，并设定其状态；4：进化多任务优化方法迭代优化提高模型性能；5：在进化过程中逐步更新种群状态；6：最终从种群中选取最优的个体，作为最终的分类器，用于从目标农作物图像筛选出杂草。本发明克服无标签样本对杂草识别的局限性，从而能提高杂草识别的准确性和效率，以实现更科学、高效的农田智能喷药作业。