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申请/专利权人：宝鸡市农业科学研究院
摘要：本发明公开了基于人工智能的农业蔬菜生长检测方法及系统，方法包括：环境参数采集、蔬菜特征提取、病虫害检测、多标签分类标注和蔬菜生长通用检测。本发明属于农业信息技术领域，具体是指基于人工智能的农业蔬菜生长检测方法及系统，本方案采用基于窄带物联网的无线传感器实时获取环境参数；采用轻量级网络结构的YOLOv5‑VE模型作为病虫害检测模型，运用自适应知识提取方法进行模型优化；构建多标签蔬菜分类模型进行多标签分类标注，记录农业蔬菜的全方面生长状态；构建蔬菜生长通用检测模型与环境进行持续交互，使用策略梯度算法，引入优势函数减少梯度估计的方差，优化改进决策策略，最大化提高蔬菜的生长效果和产量。
主权项：1.基于人工智能的农业蔬菜生长检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：环境参数采集，具体为使用基于窄带物联网的无线传感器实时获取环境参数；步骤S2：蔬菜特征提取，具体为利用高光谱成像仪提取蔬菜的特征数据；步骤S3：病虫害检测，具体为采用轻量级网络结构的YOLOv5-VE模型作为病虫害检测模型，运用自适应知识提取方法进行模型优化；步骤S4：多标签分类标注，具体为构建多标签蔬菜分类模型，在通用领域进行训练后，迁移到使用上采样均衡后的目标领域的单标签蔬菜数据集上进行微调，最后迁移到多标签蔬菜数据集进行分类标注；步骤S5：蔬菜生长通用检测，具体为构建蔬菜生长通用检测模型与环境进行持续交互，获取蔬菜生长的实际数据，使用策略梯度算法，引入优势函数减少梯度估计的方差，并根据实际数据进行调整和优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宝鸡市农业科学研究院 基于人工智能的农业蔬菜生长检测方法及系统
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