基于深度学习特征融合技术的小麦病虫害图像识别准确性研究

小麦病虫害在植株上的分布是不均匀的,导致图像中病虫害的特征不一致,降低了病虫害图像识别的准确性。深度学习特征融合技术能够自动从原始数据中学习到多层次的特征表示,并且能够有效地处理和融合这些特征。基于此,提出一种基于深度学习特征融合技术的小麦病虫害图像识别方法,旨在提升识别准确性。利用图像分割技术精准地识别出病虫害的目标区域。借助深度学习技术,构建了一个病虫害图像识别模型,从已分割的病虫害目标区域中提取关键特征。这些特征包括目标区域的边缘特征和区域梯度特征,对于准确识别病虫害至关重要。为了更全面、更细致地描述病虫害的多维特征,采用特征融合技术,整合了不同尺度的图像特征,以捕捉病虫害的多层次信息。这些融合后的特征作为模型输入,通过深度学习模型的训练和学习,实现对病虫害图像的精准分类。将模型的识别结果与真实的标签进行匹配,通过对比识别结果与真实标签的一致性来准确评估识别的准确性。实验结果表明,与传统方法相比,采用所提出的方法可以实现99%~100%的识别准确率,并在F1分数上展现出显著优势,接近理想值1。这一结果显著优于传统方法,为小麦的健康种植提供了可靠的技术保障。