一种集合深度学习与专家系统的水稻表型提取方法

本发明公开了一种集合深度学习与专家系统的水稻表型提取方法，属于农业信息领域，该方法包括以下步骤：采集植株的RGB图像，并对所述RGB图像进行预处理得到标准化图像；对所述标准化图像进行标注得到带标签的训练数据集；将所述带标签的训练数据集输入轻量化多任务CNN网络得到初步预测结果；基于置信度和误差对所述初步预测结果进行人工复核得到人工修正结果；融合所述初步预测结果和所述人工修正结果形成高质量融合数据集；基于所述形成高质量融合数据集对轻量化多任务CNN网络进行微调，提取水稻表型参数。本发明兼具算法轻量化与边缘部署能力，为水稻遗传育种和精准栽培提供了高效可靠的技术支撑。