本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)的蘋果表型特征提取及生長(zhǎng)異常識(shí)別方法，旨在提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中蘋果質(zhì)量檢測(cè)和異常預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。該方法結(jié)合了實(shí)例分割、邊緣感知機(jī)制、注意力機(jī)制和多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，能夠精確提取蘋果的表型特征，如形狀、顏色和表面狀態(tài)，同時(shí)識(shí)別在生長(zhǎng)過(guò)程中可能出現(xiàn)的潛在異常。具體而言，邊緣變換器分割網(wǎng)絡(luò)將深度卷積網(wǎng)絡(luò)（CNN）與Transformer架構(gòu)相結(jié)合，增強(qiáng)了特征提取和建模圖像不同區(qū)域之間的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系。邊緣感知機(jī)制通過(guò)關(guān)注蘋果的邊界區(qū)域，特別是在復(fù)雜形狀或表面損傷的情況，改善了分割精度。此外，自然語(yǔ)言處理（NLP）模塊分析農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)，如種植記錄和氣象數(shù)據(jù)，為生長(zhǎng)異常的潛在原因提供見解，并使得異常預(yù)測(cè)更加精準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法在多個(gè)指標(biāo)上顯著優(yōu)于傳統(tǒng)模型。具體來(lái)說(shuō)，在蘋果表型特征提取任務(wù)中，模型表現(xiàn)出色，準(zhǔn)確率為0.95，召回率為0.91，精確率為0.93，平均交并比（mIoU）為0.92。此外，在生長(zhǎng)異常識(shí)別任務(wù)中，模型同樣表現(xiàn)優(yōu)異，精確率為0.93，召回率為0.90，準(zhǔn)確率為0.91，mIoU為0.89，進(jìn)一步驗(yàn)證了其在處理復(fù)雜生長(zhǎng)異常場(chǎng)景中的效率和魯棒性。該方法將圖像數(shù)據(jù)與農(nóng)業(yè)知識(shí)相結(jié)合，提供了蘋果質(zhì)量檢測(cè)和生長(zhǎng)異常預(yù)測(cè)的綜合方法，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了可靠的決策支持。