摘要
本申请实施例涉及一种基于AI模型的植物健康状况评估方法、系统和介质,属于农作物智能识别技术领域,植物健康状况评估方法包括:获取图像数据、光谱数据、气象数据和土壤数据;对图像数据进行对比度增强预处理,对比度增强预处理包括:按照预设的灰度级和图像块的像素值分布,得到每个图像的各个图像块分别对应的灰度级分布情况;基于每个图像的各个图像块分别对应的灰度分布情况,得到各个图像的灰度级分布情况;基于各个图像的灰度级分布情况,对各个图像进行均衡化处理;输入多模态深度学习模型,得到植物健康状况的评估结果,因此,能够准确地评估得到植物健康状况的结果,减小评估的误差,给农作物管理带来准确性和便利性。
技术关键词
健康状况评估方法
健康状况评估系统
植物健康
多模态深度学习
数据
对比度
图像块
趋势预测模型
非暂时性计算机可读介质
气象
农作物智能
光谱特征提取
农作物管理
融合特征
输入输出模块
图像特征提取
像素