该研究技术路线图按照提出问题、数据构建、属性学习、语义感知、实验验证、成果凝练这条完整思路开展温室蔬菜病害多模态检测研究。首先提出问题，梳理复杂温室场景现存样本数据短缺、病害识别效果不佳、知识特征难以融合的现实难点，借助现状调研、文献研读完成问题归纳。其次开展数据构建工作，前往真实温室现场采集样本，联合多名专家完成标注，做好图文配对，融合环境与植保知识，依托大语言模型 LLM 辅助描述，搭建专属多模态数据集。接着实施属性学习，对视觉与语言特征做属性分解，完成属性级融合，利用细粒度属性对比增强、属性记忆库以及对比分类损失，选用 FPN、Bi‑LSTM 模型开展处理。之后进行语义感知，执行图文编码，依次完成单词级、句子级语义感知，依靠双向交互实现病害目标检测，采用跨模态融合、渐进建模与可变形关联的手段。再依托自建数据集开展多轮对比、消融以及复杂背景测试，反复调优模型，完成鲁棒性与泛化能力验证。最后凝练研究成果，输出多模态数据集、两套病害检测网络以及整套病害精准识别方案，最终突破温室复杂场景病害检测关键技术，服务蔬菜病害精准诊断与综合防治。无论开展设施农业 AI 病害识别研究还是多模态算法开发的科研学习者，都可以参考这套完整的研究流程。