摘要
本发明公开了基于视觉智能与大模型的虫情检测方法及预警系统,属于智能农业技术领域。本发明解决了现有技术存在效率低、数据采集不全面、主观性的问题,本发明通过集成RGB相机、热成像仪和激光雷达的多光谱采集装置,能够获取虫情的多维度数据,能够有效弥补单一视觉感知手段的不足,使虫情检测更加全面、准确,将采集到的多光谱数据输入至多模态大模型架构,能够提供虫害多维度信息,助力精准防控决策,而基于多模态大模型架构的虫情检测结果,通过三级预警体系量化虫害爆发风险等级,便于农业管理者或相关人员根据风险等级及时、合理地调配资源,制定相应的防控策略,从而有效降低虫害可能造成的损失。
技术关键词
激光雷达点云数据
光谱采集装置
多光谱
预警体系
热成像仪
视觉
风险
图像
虫情预警系统
蒸馏
直方图均衡化方法
时空演变规律
智能农业技术
提示管理人员
多模态
参数
时间序列信息
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多光谱
数据
数字孪生模型
曲面重建算法
卷积神经网络算法
特征提取模块
多光谱
可见光
sigmoid函数
注意力
激光雷达点云数据
障碍物
视角
固定翼无人机飞行
融合深度图
特征提取算法
联合损失函数
权重分配策略
双分支卷积神经网络
可见光图像
强筋小麦
小麦籽粒品质
液压伸缩臂
融合历史数据
籽粒硬度