基于大模型的作物病虫害图像识别方法

本发明涉及作物病虫害图像识别技术领域，具体公开了基于大模型的作物病虫害图像识别方法，通过高分辨率成像设备在可控光照条件下获取多角度叶片图像，获得统一格式的目标图像；结合局部二值模式与灰度共生矩阵算法提取病斑纹理复杂度特征，并对RGB与HSV色彩空间进行多通道统计分析，生成颜色异质性特征向量；进一步将两类特征融合为复合病害特征向量，输入基于支持向量机与蒙特卡洛Dropout机制构建的概率模型中，输出病虫害类别的概率分布及置信度评分；依据置信度等级动态调整模型训练策略，对低置信度样本触发反馈机制，利用条件生成对抗网络生成合成图像并结合增量学习优化模型参数，实现对罕见或复杂病害类型的稳定识别建模。