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摘要：本申请实施例涉及一种基于AI模型的植物健康状况评估方法、系统和介质，属于农作物智能识别技术领域，植物健康状况评估方法包括：获取图像数据、光谱数据、气象数据和土壤数据；对图像数据进行对比度增强预处理，对比度增强预处理包括：按照预设的灰度级和图像块的像素值分布，得到每个图像的各个图像块分别对应的灰度级分布情况；基于每个图像的各个图像块分别对应的灰度分布情况，得到各个图像的灰度级分布情况；基于各个图像的灰度级分布情况，对各个图像进行均衡化处理；输入多模态深度学习模型，得到植物健康状况的评估结果，因此，能够准确地评估得到植物健康状况的结果，减小评估的误差，给农作物管理带来准确性和便利性。
主权项：1.一种基于AI模型的植物健康状况评估方法，其特征在于，所述植物健康状况评估方法包括：获取待测植物的多模态数据，所述多模态数据至少包括图像数据、光谱数据、气象数据和土壤数据；对所述图像数据进行对比度增强预处理，所述对比度增强预处理包括：分别对所述图像数据中的各个图像进行分割处理，得到每个图像所对应的各个图像块；按照预设的灰度级和图像块的像素值分布，得到每个图像的各个图像块分别对应的灰度级分布情况；基于每个图像的各个图像块分别对应的灰度分布情况，得到各个图像的灰度级分布情况；基于各个图像的灰度级分布情况，对各个图像进行均衡化处理，得到对比度增强预处理后的图像数据；将所述对比度增强预处理后的图像数据以及光谱数据、气象数据和土壤数据输入多模态深度学习模型，得到植物健康状况的评估结果。
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百度查询： 青岛农业大学 青州市杨集林场 一种基于AI模型的植物健康状况评估方法、系统和介质
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