摘要
本发明属于农业害虫监测技术领域,具体公开了一种基于图像识别的番茄潜叶蛾识别预测系统及方法。本发明解决了现有技术缺乏考虑实时监测的任务需求,以及缺乏对未来虫害发生趋势的预测能力,导致番茄潜叶蛾的监测准确度和效率较低的技术问题。本发明通过根据番茄参数生成设备调整参数,根据调整监测数据生成监测结果并以此生成预测结果,以植株的实时生长状态等数据调整采集设备的相关参数,并以调整后的数据质量以及任务需求等参数动态调整多模态数据之间的融合权重,使得当前结果的监测更加准确以及贴近现实需求;同时,对根据环境等因素对未来植株的虫害进行预测,能够及时有效的进行预防,提高了番茄潜叶蛾识别与预测方法的准确度和效率。
技术关键词
识别预测方法
天气预报数据
番茄
叶片
可见光图像
数据分析模块
机器学习模型
多任务
人工智能模型
信息熵
参数
虫卵
数据采集模块
监测标签
预测系统
训练集
预警模块