一种基于卷积神经网络的植物叶片病害检测方法

本发明适用于植物病害检测技术领域，尤其涉及一种基于卷积神经网络的植物叶片病害检测方法，所述方法包括：获取植物种植区域地图；基于病虫害数据库构建训练数据集，构建卷积神经网络，得到病虫害识别模型；在平面坐标系中构建虚拟边界，进行异变处理，进行光线虚拟反射，确定取样点位置，在取样点采集待检测图像，进行预筛选，得到预筛选图像，对无效像素进行替换，发送至病虫害识别模型进行识别，生成识别结果。本发明通过构建虚拟边界的方式，在虚拟边界内模拟光线传播过程，以模拟无人机的飞行路径，从飞行路径中提取取样点，保证了取样点的随机性，并且通过对图像进行分级筛选和传送，大大降低了数据传输量，提升了数据传输效率。