基于图像和深度学习的农作物病虫害检测防治装置及方法

摘要

本发明公开一种基于图像和深度学习的农作物病虫害检测防治方法，主控装置训练深度学习模型，获取农作物病虫害的图像特征；将消除噪声干扰信息的二值化图像与农作物病虫害的图像特征进步比对，输出病虫害分类结果和病虫害茶叶的二维位置坐标（x，y）；本专利提出的训练深度学习模型的网络结构，是针对农作物病虫害设计搭建的，网络结构精简，训练成本低，检测准确率高。