[发明专利]一种农业人工智能作物检测方法、移动终端和计算机可读介质

权利要求书

1.一种农业人工智能作物检测方法,其特征在于包括：

获取图像样本并构建农作物病害数据库；

获取神经网络模型；

通过深度学习系统对所述神经网络模型进行训练，获得针对不同农作物的病害识别网络；

获取待检测的农作物图像；

获取待检测的农作物种类；

根据所述待检测的农作物种类选择执行检测的病害识别网络；

所述执行检测的病害识别网络对所述待检测的农作物图像进行处理，获得病害预测结果，

处理方法采用渐进的方式接近目标；

输出所述病害预测结果；

所述农业人工智能作物检测方法还包括获取第二神经网络模型；所述第二神经网络模型为自行设计神经网络模型，通过深度学习系统对所述第二神经网络模型进行训练，获得作物及病害检测网络；

所述获取待检测的农作物种类，包括所述作物及病害检测网络对所述待检测的农作物图像进行处理，获得作物种类检测结果和病害检测结果；

所述农业人工智能作物检测方法还包括对所述待检测的农作物图像进行图像金字塔分解处理，获得所述待检测的农作物图像的区域子图像。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括所述作物及病害检测网络对所述待检测的农作物图像的区域子图像进行处理，获得各区域子图像的病害检测结果。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述执行检测的病害识别网络对所述待检测的农作物图像进行处理，为所述执行检测的病害识别网络对存在病害的区域子图像进行处理，获得病害预测结果。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取图像样本，包括对图像样本进行归一化处理。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取图像样本，包括对图像样本执行压缩、多角度旋转和伸缩变化处理；将处理后的图像样本加入所述农作物病害数据库。

6.一种移动终端,其特征在于包括：

触摸显示屏，所述触摸显示屏用于输入待检测的农作物图像，以及显示输出病害预测结果；

处理器，所述处理器用于存储针对不同农作物的病害识别网络，获取待检测的农作物种类，根据所述待检测的农作物种类选择执行检测的病害识别网络，所述执行检测的病害识别网络对所述待检测的农作物图像进行处理，获得病害预测结果。

7.如权利要求6所述的移动终端，其特征在于，所述处理器还用于存储作物及病害检测网络，所述作物及病害检测网络对所述待检测的农作物图像进行处理，获得作物种类检测结果和病害检测结果。

8.如权利要求7所述的移动终端，其特征在于，所述处理器还用于对所述待检测的农作物图像进行图像金字塔分解处理，获得所述待检测的农作物图像的区域子图像。

9.如权利要求8所述的移动终端，其特征在于，所述作物及病害检测网络对所述待检测的农作物图像的区域子图像进行处理，获得各区域子图像的病害检测结果。

10.如权利要求9所述的移动终端，其特征在于，所述执行检测的病害识别网络对所述待检测的农作物图像进行处理，为所述执行检测的病害识别网络对存在病害的区域子图像进行处理，获得病害预测结果。

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括程序，所述程序能够被处理器执行以实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。