1.一种基于视觉识别的农作物虫害识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

基于视觉设备实时采集农作物的图像数据，得到农作物表面图像数据；构建农作物视觉识别模型；基于农作物视觉识别模型对农作物表面图像数据进行处理，得到农作物异常表面图像和农作物生长阶段特征；

基于气体传感设备同步采集农作物周围的挥发性气体浓度；对挥发性气体浓度进行农作物状态识别，得到农作物成熟特征；农作物成熟特征用于表示农作物的成熟阶段和预计成熟时间；

获取农作物环境特征；基于农作物环境特征、农作物成熟特征和农作物异常表面图像对农作物进行虫害识别，得到农作物虫害识别结果；

对挥发性气体浓度进行农作物状态识别的具体步骤，包括：

基于挥发性气体浓度进行数据处理，得到标准时序气体浓度数据；将标准时序气体浓度数据的气体浓度均值和对应农作物的挥发气体阈值区间进行比对，得到农作物基础成熟度等级；

同时，在标准时序气体浓度数据中提取第一气体浓度和第二气体浓度进行比对，得到活跃气体比值；当活跃气体比值超过预设气体比值时，判断对应的农作物处于呼吸跃变期；

否则，对应的农作物处于呼吸平稳期；同时，分析第三气体浓度的日变化规律，得到挥发性物质释放特征；

根据呼吸跃变期或呼吸平稳期建立气体浓度变化趋势模型，通过连续监测第一气体浓度、第二气体浓度和第三气体浓度的变化斜率，得到预测农作物成熟进程特征；

根据农作物基础成熟度等级、挥发性物质释放特征和预测农作物成熟进程特征进行特征融合，得到农作物成熟特征；

基于农作物环境特征、农作物成熟特征和农作物异常表面图像对农作物进行虫害识别的具体步骤，包括：基于农作物环境特征和农作物成熟特征进行关联分析，得到农作物病害外部特征；根据农作物病害外部特征匹配对应不同类型虫害的识别敏感度；

通过分析农作物所处环境中的温度、湿度、光照强度、土壤湿度因素，结合农作物的成熟度特征，了解当前作物的生长状态及其与环境的相互关系；

病害外部特征包括作物表面出现的标志性变化与虫害类型之间具有相关性，结合已有的虫害数据，匹配出对应虫害的识别敏感度；通过识别敏感度根据环境和病害外部特征的变化，提高对特定虫害类型的识别灵敏度；

根据识别敏感度修正对农作物异常表面图像的虫害识别阈值，得到修正虫害分布；将农作物环境特征和修正虫害分布进行空间关联分析，结合农作物成熟特征对农作物虫害进行识别，得到农作物虫害识别结果；

依据识别敏感度，修正对农作物异常表面图像的虫害识别阈值；通过动态调整虫害识别的阈值，针对不同环境、不同作物品种和不同成熟阶段的虫害识别需求做出适应性调整；

当虫害识别阈值修正后，获得虫害分布图，减少误识别和漏识别的现象；修正后的虫害分布图反映出作物在某些特定区域或生长阶段存在的虫害区域；

通过空间关联分析识别虫害在农田或果园中的分布规律，并结合农作物的成熟特征进行综合评估；通过将环境特征、修正虫害分布与成熟特征的空间数据结合，对农作物进行全面的虫害识别，得出农作物虫害识别结果；农作物虫害识别结果具体表示的是通过分析农作物的视觉图像、气体浓度数据、环境特征和成熟度，识别出的作物表面或周围环境中是否存在病虫害，以及虫害的种类、位置、严重程度和影响区域；

挥发气体阈值区间和预设气体比值的设定是基于农作物的生理特性及其与环境变化的自然关联，而非人为随意设定的数值。

2.根据权利要求1所述的一种基于视觉识别的农作物虫害识别方法，其特征在于，基于农作物视觉识别模型对农作物表面图像数据进行处理的具体步骤，包括：农作物视觉识别模型包含有图像划分模块、异常特征增强模块和生长特征判断模块；

在图像划分模块中对农作物表面图像数据进行异常特征划分，提取包含有异常特征的农作物待识别异常图像和包含有大范围背景的农作物待识别背景图像；在异常特征增强模块中对农作物待识别异常图像进行特征增强处理，得到农作物异常表面图像；

在生长特征判断模块中对农作物待识别背景图像进行农作物生长阶段识别，得到农作物生长阶段特征；具体的，在生长特征判断模块中利用多尺度卷积特征提取对农作物待识别背景图像的作物区域进行逐层特征提取，得到农作物生长特征；提取农作物生长特征中的色度信息，得到农作物生长色度特征；利用训练好的分类器对农作物生长色度特征进行判断，得到农作物生长阶段特征。

3.根据权利要求2所述的一种基于视觉识别的农作物虫害识别方法，其特征在于，构建农作物视觉识别模型中异常特征增强模块的具体步骤，包括：以YOLOv8模型作为农作物视觉识别模型中异常特征增强模块的基础模型；在基础模型的Backbone网络中引入ECA注意力机制作为卷积特征提取单元、在Head部分添加多任务学习分支作为农作物特征分类单元、在Neck部分使用CSPNet结构作为农作物特征融合单元；

同时，设定Alpha‑IoU函数为损失函数，得到优化后的异常特征增强模块；

在异常特征增强模块中对农作物待识别异常图像进行处理，得到农作物异常表面图像。

4.根据权利要求3所述的一种基于视觉识别的农作物虫害识别方法，其特征在于，对于不同品种的农作物，第一气体、第二气体、第三气体分别表示不同种类的气体。

5.一种基于视觉识别的农作物虫害识别系统，其特征在于，所述系统应用上述权利要求1‑4任一项所述的一种基于视觉识别的农作物虫害识别方法，包括：农作物视觉处理模块，包含有视觉处理单元和辅助处理单元；视觉处理单元用于基于视觉设备实时采集农作物的图像数据，得到农作物表面图像数据；构建农作物视觉识别模型；基于农作物视觉识别模型对农作物表面图像数据进行处理，得到农作物异常表面图像和农作物生长阶段特征；

辅助处理单元用于基于气体传感设备同步采集农作物周围的挥发性气体浓度；对挥发性气体浓度进行农作物状态识别，得到农作物成熟特征；农作物成熟特征用于表示农作物的成熟阶段和预计成熟时间；

农作物虫害识别模块，包含有虫害识别单元；虫害识别单元用于获取农作物环境特征；

基于农作物环境特征、农作物成熟特征和农作物异常表面图像对农作物进行虫害识别，得到农作物虫害识别结果。