[发明专利]用于植物物种识别的系统和方法

摘要

一种用于识别农田中的杂草的计算机实现的方法，计算机程序产品和计算机系统(100)，其使用具有以下模块的拓扑的双任务卷积神经网络(120)：中间模块(121)，其执行与第一损失函数(LF1)相关联的分类任务；以及语义分割模块(122)，其执行与不同的第二损失函数(LF2)相关联的分割任务。考虑到第一和第二损失函数(LF1，LF2)，中间模块和分割模块一起训练。该系统执行包括接收测试输入(91)的方法，该测试输入(91)包括示出农田中的作物物种的作物植物并且示出在所述作物植物中的一种或多种杂草物种的杂草植物的图像；预测存在于相应图块中的一种或多种杂草物种(11，12，13)的存在；将对应的中间特征图输出到分割模块作为分类任务的输出；通过从中间特征图中提取多尺度特征和上下文信息并且将提取的信息串联以执行语义分割，针对每个杂草物种生成掩码作为第二任务的分割输出；以及生成最终图像(92)，该最终图像对于每个像素指示该像素是否属于特定杂草物种，并且如果是则该像素属于哪个杂草物种。