[发明专利]一种基于深度策略学习的小麦病害检测方法

摘要

本发明涉及一种基于深度策略学习的小麦病害检测方法，与现有技术相比解决了提高小麦病害检测识别率导致运算过于复杂的缺陷。本发明包括以下步骤：小麦病害图像的收集和预处理；构造小麦病害图像的策略；构造并训练小麦病害图像检测模型；待检测小麦图像的收集和预处理；病害在图像中的检测。本发明在增加检测效率的同时，也基于状态策略加大了病害的识别率。

主权项

1.一种基于深度策略学习的小麦病害检测方法，其特征在于，包括以下步骤：11)小麦病害图像的收集和预处理，收集若干幅小麦病害图像作为训练图像，收集图像的焦点集中在病害部分，记录下收集的病害图像以及对应在原图中的位置，并将收集的病害图像归一化为16×16像素，得到若干个病害图像训练样本；12)构造小麦病害图像的策略，构造小麦病害图像状态策略、动作策略以及奖励策略；13)构造并训练小麦病害图像检测模型，通过状态策略、动作策略以及奖励策略构建小麦病害图像检测模型，并对小麦病害图像检测模型进行优化学习，得到训练后的小麦病害图像检测模型；14)待检测小麦图像的收集和预处理，获取待检测小麦图像并将待检测小麦图像的大小归一化为512×512像素，得到待检测图像；15)病害在图像中的检测，将待检测图像输入训练完成后的小麦病害图像检测模型，进行小麦病害的检测。