申请号：CN201910403138.9申请日：2019-05-15公开号：CN110135341B授权日：2021-05-18IPC分类号：G06K9/00 | G06K9/62 | A01M21/02,本发明适用于神经网络技术领域，提供了一种杂草识别方法、装置及终端设备，所述方法包括：获取待识别杂草图像；将所述待识别杂草图像输入目标卷积神经网络模型，得到第一特征图；然后将所述第一特征图输入目标生成对抗网络，对所述第一特征图进行加噪处理；最后将经过加噪处理的第一特征图输入目标识别网络，得到所述第一特征图的分类概率及杂草预测位置。本发明通过综合利用卷积神经网络模型和生成对抗网络，能够增强杂草识别整体模型的鲁棒性，从而提高杂草识别的准确性和识别效率。