基于多模态低秩双线性池化的轻量化水稻病害识别方法

本发明公开了基于多模态低秩双线性池化的轻量化水稻病害识别方法，首先进行数据采集与构建数据集，然后构建轻量级多模态识别模型，通过双分支结构分别得到图像特征和光谱特征，最后通过低秩双线性多模态融合模块，充分融合图像和光谱特征，得到联合表示特征，实现水稻病害识别。本发明通过融合可见光图像与光谱特征实现对水稻冠层病虫害的高效、精准识别。该方法采用轻量化神经网络结构，在保证识别精度的同时，有效降低模型复杂度与计算资源消耗，适用于部署在硬件资源受限的智慧农业场景中。