一种基于深度学习的植物虫害自动监测识别与防治方法

本发明公开了一种基于深度学习的植物虫害自动监测识别与防治方法，在图像采集与预处理阶段，通过优化相机参数采集多视角图像并预处理；植物破口识别与定位环节，采用多尺度特征融合识别、改进亚像素级定位算法及空间几何约束优化；防治过程中，自适应规划处理路径，实时调整处理参数并控制处理稳定性；处理后检测包括构建深度学习评估模型、多模态数据融合检测及动态阈值自适应调整检测。本发明提高了虫害监测识别精度与防治效果，减少农药污染，提升农业生产效率与资源利用效率，适用于多种植物与虫害，具有良好通用性与适应性，推动农业生产向精准、智能、环保方向发展。