摘要
本发明公开了一种辣椒叶片白粉病病情诊断方法、系统、存储介质及设备,该方法包括:通过工业相机采集不同时间节点、角度与光照条件下对应的辣椒叶片图像;采用图像分割算法对辣椒叶片图像进行区域分割,得到多个叶片疾病区域;基于能量、熵、对比度与相关性的评估指标,评估每个叶片疾病区域对病害诊断模型准确性的影响;结合神经网络模式识别系统与定量共轭梯度训练算法,得到融合算法并进行评估;采用线性阵列扫描方式采集不同病害程度对应的辣椒叶片图像,利用病害诊断模型识别辣椒叶片图像以诊断辣椒叶片的病害等级。本发明解决了现有技术中通过单一特征判断疾病的方式容易导致检测水平不均,无法识别疾病早期阶段的问题。
技术关键词
辣椒叶片
神经网络模式识别系统
白粉病
诊断方法
融合算法
图像分割算法
训练算法
对比度
灰度共生矩阵
特征参数提取方法
工业相机
饱和度
识别疾病
辣椒植株
图像获取模块
线性
阵列
系统为您推荐了相关专利信息
预警方法
多源数据融合技术
预警机制
数据收集模块
数据融合算法
数字孪生模型
长短期记忆神经网络
机身
多机械臂协同
复杂度
拍照姿势
人物属性识别
推荐方法
场景特征
共享卷积神经网络
输电电缆
专业知识库
DS证据理论
诊断方法
语句
智能视觉监控
故障诊断模型
自动化生产线
动作执行机构
关键点