摘要
本发明公开了一种基于图像处理的林木病虫害识别方法和系统,涉及植物治理技术领域,包括以下步骤:S1、对不同时间段、不同天气条件下的林木进行多角度图像采集;S2、对采集到的原始图像进行预处理操作;S3、运用深度学习算法,对预处理后的图像进行特征提取,本发明的优点在于:通过对不同时间段、不同天气条件下的林木进行多角度图像采集,覆盖了复杂多变的自然环境,相较于传统仅在特定时间段或天气下采集的方式,大幅提升了图像数据的代表性,通过在采集过程中记录图像的地理坐标、拍摄姿态等元数据,形成时空关联的图像数据库,为病虫害的发展趋势分析提供数据支撑,解决了传统方法因数据碎片化导致难以追踪病害演变的问题。
技术关键词
林木病虫害
识别方法
图像处理
深度学习算法
多层卷积神经网络模型
集成卷积神经网络
图像采集设备
图像增强
直方图均衡化算法
特征提取模块
算法模块
构建分类模型
时间段
多角度
深度学习框架
图像采集模块
系统为您推荐了相关专利信息
行人意图识别方法
序列
空间关系特征
卷积模块
对象
鱼眼图像矫正方法
双线性插值算法
像素
计算机可读指令
鱼眼镜头成像
精度提升方法
激光直写系统
套刻误差
训练神经网络模型
标记