[发明专利]农作物病虫草害识别处理方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种农作物病虫草害识别处理方法，其特征在于，所述方法包括：

确定用户的待识别作物的病虫草害图像；

将所述待识别农作物的病虫草害图像输入到预先训练的病虫草害识别模型中，获得所述病虫草害识别模型输出的所述待识别农作物的病虫草害类别结果；

依据所述待识别农作物的病虫草害类别结果，从数据库中查询对应的病虫草害的防治内容，并反馈给用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定用户的待识别农作物的病虫草害图像，包括：

获取用户通过终端设备实时拍摄或者从终端设备的相册中选取的待识别农作物的病虫草害图像；

对待识别农作物的病虫草害图像进行预处理；所述预处理包括图像尺寸与格式调整、去噪、消光以及消除背景影响。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述病虫草害识别模型的生成过程包括：

对农作物病虫草害图像进行病虫草害类别标注，并划分得到训练数据集和验证数据集；

基于卷积神经网络对训练数据集图片进行融合、分析和计算，生成农作物的病虫草害图像特征表达；

通过深度学习网络对农作物的病虫草害图像特征表达进行分析计算，生成基于深度学习网络的初始的病虫草害识别模型；

使用训练数据集对初始识别模型进行深度学习训练形成病虫草害识别模型，并使用验证数据集对生成的病虫草害识别模型进行测试调试。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，使用训练数据集对初始识别模型进行深度学习训练形成病虫草害识别模型，包括：

采用初步训练的病虫草害识别模型对未添加标签的农作物病虫草害图像进行预测，并向未添加标签的农作物病虫草害图像标注伪标签得到伪标签数据集；

使用伪标签数据集和训练数据集对初步训练的病虫草害识别模型重新训练。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对农作物病虫草害图像进行病虫草害类别标注，并划分得到训练数据集和验证数据集，包括：

对农作物病虫草害图像进行清洗处理，并标注所述农作物病虫草害图像所对应的病虫草害类别；

根据标注后的病虫草害类别将所有农作物病虫草害图像数据划分为不同病虫草害种类的训练数据集和验证数据集。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在从数据库中查询对应的病虫草害的防治内容之后，还包括：

获取不同用户对查询的对应病虫草害的防治内容的防治结果评价内容，并根据防治结果评价内容对查询的各个病虫草害的防治内容进行排序；

按照排序结果将排序在前的预设条病虫草害的防治内容推送给用户，并在用户的终端设备进行排序展示。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，将排序在前的预设个病虫草害的防治内容推送给用户，包括：

在排序在前的预设条病虫草害的防治内容中添加防治建议链接，以使病虫草害的防治内容在终端设备展示时供用户点击防治建议链接查看防治建议。

8.一种农作物病虫草害识别处理装置，其特征在于，所述装置包括：

图像确定模块，用于确定用户的待识别作物的病虫草害图像；

结果获取模块，用于将所述待识别农作物的病虫草害图像输入到预先训练的病虫草害识别模型中，获得所述病虫草害识别模型输出的所述待识别农作物的病虫草害类别结果；

防治反馈模块，用于依据所述待识别农作物的病虫草害类别结果，从数据库中查询对应的病虫草害的防治内容，并反馈给用户。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1-7中任一所述的农作物病虫草害识别处理方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一所述的农作物病虫草害识别处理方法。