公开(公告)号：CN119540759A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411617407.9

申请日：2024-11-13

Applicant: 贵州大学

Inventor： 余珮嘉 ,  淡玉娇 ,  王崎 ,  吴雪 ,  吴兴财 ,  肖源源 ,  陈攀峰

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供基于提示驱动大模型的主粮作物病害分级方法及系统，方法包括以下步骤：收集并预处理主粮食作物图像，获得主粮食作物数据集；基于主粮食作物数据集训练ResNet‑18网络进行初始病害分级，获得病害表征提示信息；利用病害表征提示信息驱动提示驱动大模型，分割出待分级主粮食作物图像的病灶区域以及叶片区域；计算病灶区域占叶片区域的比例，获得待分级主粮食作物图像的最终的细粒度病害分级结果，完成基于提示驱动大模型的主粮作物病害分级。本发明通过集成深度学习与交互式分割技术实现作物病害的自动化检测与分级，仅提高了病害检测与分类的准确性，还为优化农药的使用提供了可能性，有助于减少环境污染和降低作物抗药性风险。