本发明属于图像识别技术领域，具体涉及了一种基于图像识别的农作物虫害检测方法、检测系统及设备，旨在解决现有基于图像识别的农作物病虫害检测结果准确性和精度低的问题。本发明包括：采集农作物虫害训练图像集；无损压缩后上传至云服务器；对每一个图像进行图像滤波去噪、前景背景分割以及特征提取的预处理操作；结合专家先验知识进行预处理后的图像的软标签标记；基于卷积神经网络构建农作物虫害检测模型，并通过带软标签的预处理训练图像集进行模型训练；通过训练好的农作物虫害检测模型进行农作物虫害检测，并将检测结果实时下发。本发明检测效率高，检测结果的准确性和精度高，并能够详细检测出农作物虫害的类别、所处的虫害时期。
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“基于图像识别的农作物虫害检测方法、检测系统及设备” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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