一种基于深度学习的农作物异常识别方法及系统

本申请涉及一种基于深度学习的农作物异常识别方法及系统，涉及智能农业的技术领域，其包括：基于精度图像信息确定存在农作度异常的图像特征以及与图像特征对应的农作物异常信息，将农作物异常信息绑定至农作物图像，得到农作物异常图像，对农作物异常图像进行取样点分析，得到异常取样点位，根据异常取样点位对异常取样点位进行农作物图像采集，得到当前农作物图像，将图像特征以及农作物异常信息作为训练样本输入至异常识别模型中进行训练，得到训练后的异常识别模型，提取当前农作物图像中的农作物图像特征以及位置坐标信息，将农作物图像特征输入至训练后的异常识别模型中进行识别，得到图像识别结果。本申请提高了农作物异常识别效率。