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本发明涉及复杂环境下植物叶片病害检测和分类领域,具体为基于VisionTransformer模型的植物叶片病害检测分类方法,本方法以VisionTransformer模型进行特征提取和利用全连接层神经网络作为分类器对植物叶片病害识别分类。本发明通过采用新型VisionTransformer作为特征提取器,全连接网络作为分类器,搭配病害数据库,实现了以下目的:(1)对摄像机采集到原始图像,利用经典数字图像算法对原始图像经行预处理操作,提高送入网络图像数据的可检测性以及最大限度的简化数据;(2)使用新型视觉Transformer网络模型,针对高相似性和高复杂度的实际环境,实现较高的植物叶片病害检测准确度;(3)将检测结果和数据库内的数据经行比对分析,输出可能性最大的两个检测结果。