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公开(公告)号:CN115731464A
公开(公告)日:2023-03-03
申请号:CN202211435885.9
申请日:2022-11-16
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/40 , G06V10/54 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V20/17 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于鲸鱼优化算法和CNN模型的荔枝病虫害识别方法,包括:获取荔枝冠层叶片遥感图像,包括健康叶片和患不同病虫害叶片;对荔枝冠层叶片遥感图像进行特征提取,计算出荔枝冠层叶片遥感图像对应的植被指数和纹理特征;基于鲸鱼优化算法获取最优CNN结构参数;将最优CNN结构参数作为CNN模型参数,并将植被指数和纹理特征输入至最优CNN结构参数的CNN模型中,经训练后判断荔枝叶片是否患病以及患病类型。本发明可以实现高准确率识别荔枝病虫害,为利用多光谱遥感技术进行大规模荔枝果园病虫害病情监测识别提供了数据支持。
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公开(公告)号:CN117011844A
公开(公告)日:2023-11-07
申请号:CN202311130015.5
申请日:2023-09-04
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种密集小目标自动计数方法,包括:获取待计数果实的图像;将图像输入至目标检测模型,得到果实位置信息和置信度信息;将果实位置信息和置信度信息输入至目标跟踪模型得到果实目标跟踪结果;基于果实目标跟踪结果确定图像的计数结果。以及一种密集小目标自动计数系统,包括依次顺序连接的:数据获取模块、信息获取模块、目标跟踪模块和结果输出模块。实现了在保障精准高效的基础上实现果实自动化计数,解决了现有技术缺乏准确高效的自动化果实计数的问题。
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