一种基于二阶段深度学习的马铃薯多叶片晚疫病病害等级分级方法、系统和装置

本发明公开了一种基于二阶段深度学习的马铃薯多叶片晚疫病病害等级分级方法、系统和装置，分级方法包括：构建由两阶段深度学习模型组成的网络模型，其中第一阶段模型任务是分割与定位图像中的马铃薯离体叶片，得到每个离体叶片的像素点数量和位置信息，实现量化马铃薯叶片晚疫病严重程度，第二阶段模型任务是分割图像中的晚疫病病斑区域，并根据叶片位置信息，判断病斑属于哪一个叶片；然后，计算每个马铃薯叶片像素点数量和该叶片上晚疫病病斑像素点数量的比值，对照马铃薯晚疫病严重等级表，最终晚疫病严重等级。本发明可以根据离体马铃薯晚疫病叶片图像数据集训练模型，实现对图像中多张马铃薯离体叶片同时进行晚疫病严重等级分级。