[发明专利]一种病虫害的识别方法、装置、设备和存储介质

说明书

本发明涉及一种病虫害的识别方法、装置、设备和存储介质。该方法通过使用预置的源数据集对特征提取网络进行预训练，得到预训练的特征提取网络；连接预训练的所述特征提取网络和预置的预测网络，得到病虫害识别模型；使用目标数据集对所述病虫害识别模型进行训练，得到经过训练的所述病虫害识别模型，所述目标数据集中的样本数据包括标记有病虫害信息的图像；将待识别植物的目标图像输入经过训练的所述病虫害识别模型进行识别，以输出所述植物的病虫害信息，实现使用少量的目标数据集，即可获取病虫害识别模型，达到对病虫害进行识别和防治的技术效果。

技术领域

本发明涉及植保的技术领域，尤其涉及一种病虫害的识别方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

农作物、蔬菜、果树和花卉等经济作物，从播种、生长至收获，经常受到各种有害生物(如植物病原、害虫、杂草和害鼠等)的危害。有害生物种类繁多且形态各异，发生规律各有不同，而且时常爆发。对我国国民经济、特别是农业生产造成重大损失。因此，正确识别植物病虫害，掌握有害生物的习性、特点，对防控有害生物极其重要。一旦发生病虫害，广大从业者往往依靠传统经验进行粗略判断，再利用当地容易获取的农药农资，实施一些事后防治措施。鉴于从业人员存在的以下问题，往往不易获得良好的防治效果：

(1)对病虫害的认知水平有限，不能正确识别病虫害类型；

(2)对病虫害防治技术了解不深，难以获得专家具体指导，不易采取有针对性的高效且环保的合理防治措施和方案；

(3)无法在更大范围掌握周边病虫害发生的概率及发展情况，做趋势性判断更是无能为力。

如果仅依靠少数植保科技工作人员或昆虫研究者，通过手工检查、肉眼观察来完成，识别效率较低，识别率又极其不稳定。同时，由于植保科技人员有限，再加上有些区域位置偏远、交通不便，许多病虫害无法及时现场识别，只好根据种植户的描述来识别，而许多种植户专业知识有限，无法提供准确描述，常导致误判。给农业生产的质量和产量都带来较大损害。

发明内容

本发明的目的在于提出一种病虫害的识别方法、装置、设备和存储介质，以实现使用少量的目标数据集，即可获取病虫害识别模型，达到对病虫害进行识别和防治的技术效果。

为实现上述目的，本申请第一方面提供了一种病虫害的识别方法，包括：

使用预置的源数据集对特征提取网络进行预训练，得到预训练的特征提取网络；

连接预训练的所述特征提取网络和预置的预测网络，得到病虫害识别模型；

使用目标数据集对所述病虫害识别模型进行训练，得到经过训练的所述病虫害识别模型，所述目标数据集中的样本数据包括标记有病虫害信息的图像；

将待识别植物的目标图像输入经过训练的所述病虫害识别模型进行识别，以输出所述植物的病虫害信息。

优选的，所述源数据集与所述目标数据集具有共同特征。

优选的，在所述使用预置的源数据集对特征提取网络进行预训练之前，还包括：

从目标数据集的样本数据中提取出共同特征；

从预置的数据集中选取所述源数据集，所述源数据集中的样本数据与所述目标数据集中的样本数据具有所述共同特征。

优选的，所述连接预训练的所述特征提取网络和预置的预测网络，得到病虫害识别模型，包括：

对预训练的所述特征提取网络执行针对特征维度的变换操作；

将执行完所述变换操作的所述特征提取网络作为预置的预测网络的输入，组成病虫害识别模型。

优选的，所述将待识别植物的目标图像输入经过训练的所述病虫害识别模型进行识别，以输出所述植物的病虫害信息，包括：