一种基于机器学习的芒果虫害检测方法、装置及设备

本申请涉及机器学习技术领域，为一种基于机器学习的植物虫害检测方法，具体为一种基于机器学习的芒果虫害检测方法、装置及设备。通过使用SIFT算法对原始图像进行特征抽取，然后使用基于机器学习熵值的鲸鱼算法对芒果树虫害图像进行特征优化，并将筛选出的最优特征通过支持向量机的分类器实现对于虫害的分类。与现有技术相比，本发明提高了芒果害虫的分类模型的精度和效率。在实际的农业自动监测应用场景中，该方法的实现一方面帮助克服了昂贵的人工成本和时间成本，另一方还可以减少经济损失、提高作物质量。