基于时间序列和深度学习的双孢菇生长监测方法

本发明公开了一种基于时间序列和深度学习的双孢菇生长监测方法，通过获取双孢菇的图像数据、生长地区的归一化植被指数和气象数据，获得时间序列的数据集和病害检测的数据集；利用时间序列的数据集对时间序列预测模型进行训练并调优，然后以训练后的时间训练模型进行双孢菇的生长预测；构建深度学习模型并对其进行改进得到双孢菇病虫害检测模型，再利用病害检测的数据集对双孢菇病虫害检测模型进行训练；最后利用训练后的双孢菇病害检测模型在双孢菇生长过程进行病害监测。由此本发明可以实现双孢菇的生长监测，并能够在生长过程中实现病虫害检测，为双孢菇的生长提供了有力保障与科学依据。