一种基于深度学习的农作物病虫害识别方法及装置

本发明属于农作物病虫害识别技术领域，提供了一种基于深度学习的农作物病虫害识别方法及装置，S1、首先采集目标区域农作物的图像数据，并对图像数据进行预处理得到目标数据；S2、匹配获取目标数据对应的环境数据；S3、基于图像历史数据以及对应的环境数据生成标准输入数据，通过标准输入数据和标准输出数据训练人工智能模型；S4、将目标数据以及对应的环境数据整合为病虫害识别序列；本发明不仅考虑了图像数据，还引入了环境温度、环境湿度等环境数据，通过匹配获取目标数据对应的环境数据，为病虫害的准确识别提供了更多维度的信息，从而提高了识别的准确性和可靠性。