[發(fā)明專利]一種植物病害診斷方法、裝置及存儲介質

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810554030.5
• 申請日: 2018-05-31
• 公開（公告）號: CN108764183A
• 公開（公告）日: 2018-11-06
• 發(fā)明（設計）人: 趙建忠;劉璇
• 申請（專利權）人: 壽光得峰生態(tài)農業(yè)有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 陳劍

1.一種植物病害診斷方法，其特征在于，所述植物病害診斷方法包括：

采集待診斷植物的圖像；

基于植物種類特征庫以及所述圖像，利用支持向量機判別算法確定所述待診斷植物的植物種類；

確定所述植物種類對應的病害特征庫，并基于所述圖像和所述病害特征庫，利用支持向量機判別算法獲取所述待診斷植物的病害診斷結果。

2.根據(jù)權利要求1所述的植物病害診斷方法，其特征在于，在所述利用支持向量機判別算法確定所述待診斷植物的植物種類之前，所述植物病害診斷方法還包括：

對所述圖像進行灰度處理將所述圖像黑白化；

對黑白化的所述圖像進行像素分布特征提取。

3.根據(jù)權利要求1所述的植物病害診斷方法，其特征在于，在所述利用支持向量機判別算法確定所述待診斷植物的植物種類之前，所述植物病害診斷方法還包括：

采集各種類植物圖像以及各種類植物的各種類病害圖像，利用支持向量機判別算法建立植物種類特征庫和各植物種類對應的病害特征庫。

4.根據(jù)權利要求1所述的植物病害診斷方法，其特征在于，所述利用支持向量機判別算法確定所述待診斷植物的植物種類，包括：

采用連續(xù)最小優(yōu)化算法確定最優(yōu)二次規(guī)劃，利用支持向量機判別算法根據(jù)所述最優(yōu)二次規(guī)劃確定所述待診斷植物的植物種類；

所述利用支持向量機判別算法獲取所述待診斷植物的病害診斷結果，包括：

采用連續(xù)最小優(yōu)化算法確定最優(yōu)二次規(guī)劃，利用支持向量機判別算法根據(jù)所述最優(yōu)二次規(guī)劃確定所述待診斷植物的植物種類。

5.根據(jù)權利要求3所述的植物病害診斷方法，其特征在于，所述利用支持向量機判別算法建立植物種類特征庫和各植物種類對應的病害特征庫，包括：

采用連續(xù)最小優(yōu)化算法確定最優(yōu)二次規(guī)劃，利用支持向量機判別算法建立植物種類特征庫和各植物種類對應的病害特征庫。

6.根據(jù)權利要求1-5任一權項所述的植物病害診斷方法，其特征在于，在所述利用支持向量機判別算法獲取所述待診斷植物的病害診斷結果之后，所述植物病害診斷方法還包括：

基于所述圖像以及所述病害診斷結果對所述植物種類對應的病害特征庫進行更新。

7.一種植物病害診斷裝置，其特征在于，所述植物病害診斷裝置包括：

圖像采集模塊，用于采集待診斷植物的圖像；

種類確定模塊，用于基于植物種類特征庫以及所述圖像，利用支持向量機判別算法確定所述待診斷植物的植物種類；

診斷模塊，用于確定所述植物種類對應的病害特征庫，并基于所述圖像和所述病害特征庫，利用支持向量機判別算法獲取所述待診斷植物的病害診斷結果。

8.根據(jù)權利要求7所述的植物病害診斷裝置，其特征在于，所述植物病害診斷裝置還包括：

特征庫建立模塊，用于采集各種類植物圖像以及各種類植物的各種類病害圖像，基于支持向量機判別算法建立植物種類特征庫和各植物種類對應的病害特征庫。

9.根據(jù)權利要求7或8所述的植物病害診斷裝置，其特征在于，所述植物病害診斷裝置還包括：

連續(xù)最小優(yōu)化模塊，用于在利用支持向量機確定所述待診植物的植物種類、獲取所述待診斷植物的病害診斷結果以及建立植物種類特征庫和病害特征庫時，采用連續(xù)最小優(yōu)化算法確定最優(yōu)二次規(guī)劃。

10.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質中存儲有計算機程序指令，所述計算機程序指令被一處理器讀取并運行時，執(zhí)行權利要求1-6任一項所述方法中的步驟。