基于AI的植物病虫害自动识别系统

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推荐专利
基于AI的植物病虫害自动识别系统
申请号:CN202511191720
申请日期:2025-08-25
公开号:CN120877122A
公开日期:2025-10-31
类型:发明专利
摘要
本发明涉及人工智能与农业信息技术领域,具体地说,涉及基于AI的植物病虫害自动识别系统。其包括受害图像采集单元,用于实时采集植物受害数据,并将收集到的植物受害数据传输至数据库;病虫害识别定位单元,用于读取数据库中的植物受害数据,并通过YOLO识别病害类型,并对病害位置进行定位;防治建议生成单元,用于接收病虫害识别定位单元的检测结果,基于内置的农业知识库,匹配对应的病虫害防治方案。该基于AI的植物病虫害自动识别系统中,通过YOLO模型对数据库2中的植物受害数据进行病害类型识别与位置定位,实现病害的自动化、高精度识别与空间定位,克服了传统依赖专家经验判断、识别效率低、主观性强的问题,提升识别速度与准确性。
技术关键词
自动识别系统 植物病虫害 定位单元 病虫害防治 图像采集单元 识别置信度 边界框回归方法 定位模块 偏差修正方法 融合多尺度特征 农业信息技术 YOLO模型 卷积神经网络模型 修正偏差 检测头 抑制算法 标注工具
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