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申请/专利权人：中国烟草总公司湖南省公司

摘要：本发明提供了一种蚜传染病毒大范围识别方法、介质及系统，属于农作物病害防治技术领域，该蚜传染病毒大范围识别方法具体包括以下步骤：获取农田区域的无人机巡航图像，拼接并处理得到灰度图像记为第三图像，利用蚜传病毒分布模型，得到图像的蚜传病毒疑似分布矩阵，矩阵中每个元素包含坐标和蚜传病毒疑似度。对矩阵元素进行聚类，得到典型疑似度。选择与其最接近的区域图片，形成区域图片集，并获取高清图像，利用模型识别，得到蚜传病毒感染度；选择蚜传病毒疑似度大于预设阈值的区域图片，获取区域内的高清图像，通过识别模型得到蚜传病毒感染度，优化得蚜传病毒目标分布矩阵，输出结果；本发明能够准确识别病毒以及病毒感染位置。

主权项：1.一种蚜传染病毒大范围识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S01、获取指定农田区域的无人机巡航图像，并拼接形成第一图像；S02、对所述第一图像进行预处理，对不包括作物图片区域进行删除处理，并将删除处理后的第一图像拼接为第二图像；S03、对所述第二图像进行灰度处理，得到第三图像；S04、利用预先训练好的疑似蚜传病毒分布模型对所述第三图像进行计算，得到蚜传病毒疑似分布矩阵，所述蚜传病毒疑似分布矩阵的每个元素包含两个参数，分别是坐标以及对应的蚜传病毒疑似度；S05、对所述疑似分布矩阵中的每个元素的病毒疑似度进行聚类，得到多个典型疑似度；S06、选择所述第三图像上与所述多个典型疑似度最接近的疑似度对应的区域图片，记为区域图片集；S07、获取每个区域图片的高清图像，并利用预先训练好的蚜传病毒识别模型对所述每个区域图片的高清图像进行识别，得到每个高清图像的蚜传病毒感染度；S08、采用每个高清图像的蚜传病毒感染度对所述蚜传病毒疑似分布矩阵进行优化，得到蚜传病毒分布矩阵；S09、根据所述蚜传病毒分布矩阵，选择蚜传病毒疑似度大于预设最低阈值的矩阵元素对应的区域图片，记为精确采集区域集；S10、根据所述精确采集区域集，获取每个精确采集区域的高清图像，并利用预先训练好的蚜传病毒识别模型对所述每个精确采集区域图片的高清图像进行识别，得到每个精确采集区域的蚜传病毒感染度；S11、根据得到的每个精确采集区域的蚜传病毒感染度对所述蚜传病毒分布矩阵进行优化，得到蚜传病毒目标分布矩阵，并输出；其中，所述步骤S04的具体实施方式包括：读取所述第三图像；根据所述第三图像大小，设定滑动窗口参数，包括滑动窗口大小、滑动步长、扫描路径；滑动截取所述第三图像内的所有窗口图片，加载蚜传病毒疑似分布模型，根据所述蚜传病毒疑似分布模型预测窗口图片，构建窗口图像数据集；遍历构建蚜传病毒疑似分布矩阵，存储预测概率；其中，所述步骤S06的具体实施方式包括：输入典型疑似度以及对应的类别标签，读取所述蚜传病毒疑似分布矩阵；遍历所述蚜传病毒疑似分布矩阵的每个元素，获取元素坐标和蚜传病毒疑似度；计算所获取的蚜传病毒疑似度与典型疑似度差值，选择最接近的元素，截取所述第三图像的窗口图片构建区域图片集；所述疑似蚜传病毒分布模型的训练步骤包括：构建包含健康和感染作物图片的数据集；人工标注蚜传病毒位置，划分训练集、验证集和测试集；采用卷积神经网络，设置网络层参数，使用随机梯度下降法优化，设定训练轮数、批大小参数，保存验证集准确率最高模型；所述蚜传病毒识别模型的训练步骤包括：构建不同程度感染图片数据集；标注图片数据集中每个图片上作物的感染程度，根据感染程度划分数据集；采用基于ResNet的卷积神经网络，冻结部分权重，设置全连接层的参数；使用Adam优化算法，设定损失函数参数，保存验证集上损失最小的模型作为蚜传病毒识别模型。

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