一种基于卷积神经网络农作物病害图像识别方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络农作物病害图像识别方法，包括如下步骤：S1、基于无人机定时定点的进行农作物图像的采集；S2、读取农作物图像内载的POS数据，并基于Faster R‑CNN模型实现农作物图像中病害区域的检测定位，生成病害区图像集；S3、基于DSSD_Xception_coco模型实现病害区图像中孔洞、斑点、害虫轨迹等的检测识别；S4、基于孔洞、斑点、害虫轨迹等的检测识别结果及其对应的病害区图像的POS数据输出病害识别结果，并完成各区域的病害情况统计。本发明实现了农作物病害的自动检测、识别和统计分析，进而提供对应的防治方案，为提高农作物病害预警奠定基础。