一种大语言模型驱动的作物叶片病害诊断方法和系统

本发明公开了一种大语言模型驱动的作物叶片病害诊断方法和系统。包括以下步骤：首先，从基础作物管理文件中提取目标作物的叶片病害图像和对应的文本语义信息，从而获得初始作物病害知识数据库；然后，结合大语言模型的视觉理解对初始作物病害知识数据库进行优化并更新；接着，构建作物病害分类代理模型，将待诊断的叶片病害图像输入到作物病害分类代理模型中，作物病害分类代理模型根据作物病害知识数据库进行作物病害诊断，输出病害识别结果。本发明在未进行大规模图像训练的情况下，能够准确地对作物病害图像进行病害诊断，并能够适应不同作物的病害图像诊断需求，提高了现有工作在零样本应用和可扩展性方面存在的潜力不足的问题。