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文档简介

2预设的无线传输单元实时传输至预设的图像34自动化和智能化技术的果树病虫害检测手段逐渐成为研究[0003]目前已有的基于图像处理的果树病虫害检测系统主要依赖单一光谱(如可见光)567[0054]下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。同[0067](2)采用光强度调节机制，确保在不同光照条件下多光谱相机能够自动调整曝光8[0075](1)设置紫外相机的波段范围在320nm至400nm之间，以识别果树表面可能存在的[0078](1)将多光谱图像按照时间戳和空间位置信息进行标注，确保不同波段下的图像0为图像中心点；[0088](1)采用自适应直方图均衡化技术对图像进行亮度和对比度的调整，校正后的图9为校[0093](1)使用SIFT(尺度不变特征变换)算法提取图像中的关键特征点，并对不同角度[0094](2)基于RANSAC算法对匹配的特征点进行误差估计和剔除，消除图像配准过程中[0095](3)通过仿射变换将图像中的所有特征点对齐，确保在不同角度下的图像能够进W12[0100](2)通过训练数据集对基于卷积神经网络的图像增强模型进行优化，确保模型能[0104](1)特征提取模型的输入层接收经过预处理的图像，输入图像尺寸为5000×4000[0115](1)利用深度学习模型(基于FasterR_CNN架构)进行虫害物体检测，识别图像中度范围为_10℃到50℃;[0126](2)湿度传感器采集：采集果树生长环境的空气湿度，采集的湿度范围为0％到[0127](3)土壤湿度传感器采集：通过埋设在土壤中的湿度传感器采集果树根部的土壤[0136](1)特征融合：将归一化处理后的病虫害特征数据与标准化的环境数据组合成一；；[0143](1)使用交叉验证法进行权重调整，通过验证集评估不同权重组合对检测准确性[0152](3)调整支持向量机模型的正则化参数C和核参数γ[0165](1)将识别出的病虫害类型与当前环境数据(如温度、湿度、土壤湿度等)进行比[0166](2)若识别出的病虫害与环境条件存在不一致或不合理的情况，重新调整支持向[0168](1)从病虫害数据库中提取与识别结果匹配的防治措施信息，包括推荐的农药类[0169](2)生成的防治建议以报告形式输出，报告中列出防治措施的可操作性和预期效从而有效提高了病虫害管理的智能化和精准化[0175](3)利用机器学习算法，通过对历史病虫害检测数据的分析，优化阈值调整的精[0183](1)将支持向量机模型的分类结果与动态调整后的病虫害检测阈值进行比对，识[0184]

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