一种基于多任务学习的农作物病虫害识别方法和系统

本发明公开了一种基于多任务学习的农作物病虫害识别方法和系统，首先构建包含多尺度特征信息融合模块、疾病检测分支和严重程度分类分支的农作物病虫害识别模型；通过预处理输入叶片图像，由多尺度特征信息融合模块提取并融合多尺度特征图；疾病检测分支利用区域提议网络生成病虫害候选区域，结合多尺度融合特征图经疾病检测输出病虫害位置及类别；同时，尺寸最大的融合特征图输入严重程度分类分支实现四级评估；提出了加权损失函数设计思想，能够引导多任务网络分支进行联合训练。实现端到端的多任务协同处理，通过共享多尺度融合特征图，同步完成病虫害定位、分类与严重程度评估，大幅提升识别效率，满足农业场景实时监测需求。