[发明专利]农作物的虫害识别方法和装置

权利要求书

1.一种农作物的虫害识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别图像；

采用预置的识别模型，分别确定所述待识别图像中待识别农作物和待识别害虫的可信度；

基于所述待识别农作物和待识别害虫的可信度，计算所述待识别图像的初始概率值；

对所述初始概率值进行调整，以获得所述待识别图像的目标概率值；

根据所述目标概率值，识别所述待识别农作物和待识别害虫；

其中，所述识别模型包括农作物识别模型和害虫识别模型，所述采用预置的识别模型，分别确定所述待识别图像中待识别农作物和待识别害虫的可信度的步骤包括：

采用农作物识别模型对所述待识别农作物进行识别，以获得多种农作物的名称，以及与所述多种农作物一一对应的第一可信度；

采用害虫识别模型对所述待识别害虫进行识别，以获得多种害虫的名称，以及与所述多种害虫一一对应的第二可信度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别模型通过如下方式生成：

获取多个样本图像，所述样本图像中包括已识别的农作物和害虫；

分别提取所述已识别的农作物和害虫的特征信息；

采用所述特征信息构建卷积神经网络模型，以生成识别模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用所述特征信息构建卷积神经网络模型，以生成识别模型的步骤包括：

将所述已识别的农作物和害虫的特征信息作为神经元输入；

对所述神经元进行特征提取和特征映射，以获得多个计算层；

分别对每个计算层进行求解，以完成识别模型的构建。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待识别农作物和待识别害虫的可信度，计算所述待识别图像的初始概率值的步骤包括：

分别计算所述多种农作物的第一可信度与所述多种害虫的第二可信度的多个乘积，以所述多个乘积作为所述待识别图像的多个初始概率值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述初始概率值进行调整，以获得所述待识别图像的目标概率值的步骤包括：

判断任一农作物与任一害虫可同时存在的概率是否超过预设阈值；

若是，则提取所述农作物与所述害虫对应的初始概率值为目标概率值。

6.根据权利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标概率值，识别所述待识别农作物和待识别害虫的步骤包括：

确定多个目标概率值中的最大值；

分别识别所述目标概率值的最大值对应的农作物和害虫为所述待识别图像中的待识别农作物和待识别害虫，以获得虫害描述信息。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：

基于所述虫害描述信息，生成农药配方信息。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，还包括：

基于所述农药配方信息，生成喷洒作业任务。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述喷洒作业任务发送至无人机中，由所述无人机执行对应的喷洒作业。