融合多模态YOLO算法的自监督桑树病虫害识别方法及系统

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融合多模态YOLO算法的自监督桑树病虫害识别方法及系统
申请号:CN202411608846
申请日期:2024-11-12
公开号:CN119540756A
公开日期:2025-02-28
类型:发明专利
摘要
本发明提供融合多模态YOLO算法的自监督桑树病虫害识别方法及系统,所述融合多模态YOLO算法的自监督桑树病虫害识别方法提出了融合多模态信息处理技术的Multi‑Modal‑YOLO算法,即多模态YOLO算法,结合音频信息、热成像信息来进一步提升对病虫害类型的识别结果的准确性。引入了多模态大模型驱动的自监督学习框架,在识别偏差风险超出预设阈值时调用多模态大模型生成类别标签,赋予模型为新类型的病虫害动态地生成新标签的能力,从而有效地防止训练数据的分布不均或者对某一类别数据的缺失所导致的错误识别;本发明通过对桑树叶片上的病斑、虫害等目标进行精准识别,提高了桑树病虫害防治的效率和精准度,减少了对蚕桑生产的影响,从而促进增产。
技术关键词
YOLO算法 桑树病虫害 多模态 节点特征 识别偏差 矩阵 决策 特征提取模块 玻尔兹曼机 识别方法 标签 样本 热成像 音频 数据 卷积神经网络模型 桑树叶片 代表 图像