一种茶树黑霉病检测诊断方法

本发明公开了一种茶树黑霉病检测的诊断方法，该方法包括以下步骤：S1：获取茶树叶片的图像数据，构建一个包含健康和感染黑霉病的茶树叶片高分辨率图像的数据集；S2：使用深度学习模型对所述图像数据进行分析，以识别黑霉病的存在和严重程度；S3：结合视觉问答技术，利用与所述图像数据对应的问答对，增强模型对图像和文本的理解，从而提高识别的准确性；S4：利用训练好的模型，通过移动网络和无人机平台，实现对茶树黑霉病的实时检测和诊断。本发明的方法在茶树黑霉病检测的准确率上相较于人工观察法提高了20％以上，较现有图像识别方法提高了5％以上，能够实现模型的轻量化在移动端和无人机端的平均推理时间为0.2秒/张图像，方便现场实时监测。