摘要
本发明公开了移植岩生红豆病虫害诊断及防治方法,所述方法包括:部署视频监控采植岩生红豆叶片图像;对采集到的岩生红豆叶片图像进行自适应小波阈值去噪;对去噪完成的岩生红豆叶片图像进行双通道融合分割得到岩生红豆病虫害区域图像;构建基于CNN神经网络的病虫害诊断模型;将岩生红豆病虫害区域图像输入病虫害诊断模型并输出病虫害概率;当病虫害概率超过阈值时,生成防治方案。本发明自动采集视频监控图像,并进行去噪、分割和病虫害预测处理、能够更好地定位病灶区域,把握不同病虫害的特征,并且根据不同病虫害动态生成防治方案。
技术关键词
病虫害
小波阈值去噪
防治方法
软阈值函数
Softmax分类器
叶片
OTSU算法
视频监控图像
像素点
通道
噪声系数
亮度
信号
指令
计算机
标签
因子
处理器
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意图识别方法
Softmax分类器
卷积网络模型
视频流
人机
智能提示系统
多模态数据融合
图像数据处理单元
多模态数据采集
多尺度特征金字塔
农作物病虫害
预警方法
验证终端
智能监测终端
数据处理终端
心电图分类方法
残差网络
小波阈值去噪方法
变异策略
信号特征提取