摘要
本发明提供铁皮石斛病虫害智能检测与分类方法及系统,涉及数据处理领域,该方法包括:获取多个样本数据;基于多个样本数据,建立光流计算模型、特征提取模型和病虫害分类模型;基于三维重建技术根据铁皮石斛的三维数据,获取铁皮石斛的3D点云数据;通过光流计算模型,根据铁皮石斛的二维图像序列,确定铁皮石斛的光流信息;根据铁皮石斛的3D点云数据和光流信息,判断铁皮石斛的叶片区域是否存在光流发生区域;若是,通过特征提取模型从铁皮石斛的二维图像序列中提取铁皮石斛的图像特征;通过病虫害分类模型根据铁皮石斛的图像特征和光流信息,确定铁皮石斛的病虫害类型,具有提高铁皮石斛病虫害的检测与分类的效率及准确度的优点。
技术关键词
铁皮石斛病虫害
铁皮石斛组
特征提取模型
分类方法
样本
序列
三维重建技术
因子
数据
叶片
像素
图谱
运动
风险预测模型
点云
图像获取模块
速度
系统为您推荐了相关专利信息
图像复原方法
反射率
样本
图像采集模块
图像噪声估计
检测模型训练方法
概率密度函数
样本
损失函数优化
实体提取方法
镍废水处理工艺
拉格朗日乘子法
终点
废水处理系统
投加设备
二阶等效电路模型
标定方法
工况
建模误差
标定设备