[发明专利]烟叶早期病害识别方法、系统、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种烟叶早期病害识别方法，其特征在于，包括：

获取烟叶的近红外光谱数据；

对所述近红外光谱数据进行预处理，得到预处理后的近红外光谱数据；

根据所述预处理后的近红外光谱数据利用烟叶病害光谱预测模型进行预测，得到烟叶早期病害预测结果；所述烟叶病害光谱预测模型为三层卷积结构。

2.根据权利要求1所述的烟叶早期病害识别方法，其特征在于，所述获取烟叶的近红外光谱数据，具体包括：

利用手持近红外光谱仪获取烟叶的近红外光谱数据。

3.根据权利要求1所述的烟叶早期病害识别方法，其特征在于，所述预处理的方法为多元散射校正法、标准正态变换法、Savitzky-Golay卷积平滑法、小波变换算法、一阶导数或二阶导数中的一种或多种。

4.根据权利要求1所述的烟叶早期病害识别方法，其特征在于，所述烟叶病害光谱预测模型的训练过程包括：

获取不同病害烟叶的近红外光谱数据；

以不同病害烟叶的近红外光谱数据为三层卷积结构的输入，以病害种类为三层卷积结构的输出，利用Adam梯度下降算法对所述三层卷积结构进行训练，得到烟叶病害光谱预测模型。

5.一种烟叶早期病害识别系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取烟叶的近红外光谱数据；

预处理模块，用于对所述近红外光谱数据进行预处理，得到预处理后的近红外光谱数据；

预测模块，用于根据所述预处理后的近红外光谱数据利用烟叶病害光谱预测模型进行预测，得到烟叶早期病害预测结果；所述烟叶病害光谱预测模型为三层卷积结构。

6.根据权利要求5所述的烟叶早期病害识别系统，其特征在于，所述获取模块，具体包括：

获取单元，用于利用手持近红外光谱仪获取烟叶的近红外光谱数据。

7.根据权利要求5所述的烟叶早期病害识别系统，其特征在于，所述预处理的方法为多元散射校正法、标准正态变换法、Savitzky-Golay卷积平滑法、小波变换算法、一阶导数或二阶导数中的一种或多种。

8.根据权利要求5所述的烟叶早期病害识别系统，其特征在于，所述烟叶病害光谱预测模型的训练过程包括：

获取不同病害烟叶的近红外光谱数据；

以不同病害烟叶的近红外光谱数据为三层卷积结构的输入，以病害种类为三层卷积结构的输出，利用Adam梯度下降算法对所述三层卷积结构进行训练，得到烟叶病害光谱预测模型。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至4中任意一项所述的方法。

10.一种存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任意一项所述的方法。