摘要
本发明公开了一种用于识别叶片病害的诊断模型构建方法,包括:构建叶片病害原始图像集;对叶片病害原始图像集进行预处理,生成叶片病害图像样本集;叶片病害图像样本集的内容包括:叶片病害分类、叶片病害阶段及对应图像集;定义基础结构为ResNet50的网络模型,加入IB模块构成ResNet50‑FIB结构;IB模块用于进行多尺度融合和强化处理,输出深层语义特征与空间细节信息,深层语义特征用于匹配叶片病害分类,空间细节信息用于匹配叶片病害阶段;输出层输出根据图像识别的病害分类和病害阶段;对网络模型进行训练,构建生成用于识别叶片病害的诊断模型。根据上述技术方案,可以突破传统模型在精度速度权衡、早期病症误判、跨作物适应性的瓶颈,具备产业化推广潜力。