-
公开(公告)号：CN110516558B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201910707658.9
申请日：2019-08-01
Applicant: 仲恺农业工程学院
IPC: G06V20/10 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种样本数据获取方法、装置、计算机设备及存储介质，在获取待识别图像之后，根据所述待识别图像组成待验证信息；将所述待验证信息发送到验证端中，并接收所述验证端返回的识别数据；监控所述验证端返回的识别数据的数量；若所述识别数据的数量达到预设的数量阈值，则根据达到预设的数量阈值的识别数据确定所述待识别图像的数据标签；将所述待识别图像和所述数据标签组成样本数据。通过智能地为待识别图像生成数据标签，并且组成样本数据，可以避免大量地数据标注工作，而且通过智能形成数据标签的方式，也保证了样本数据的准确性。
-
公开(公告)号：CN110466772B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201910628421.1
申请日：2019-07-12
Applicant: 仲恺农业工程学院
IPC: B64D1/18
Abstract: 本发明提供了一种液压无人机及植保系统，包括机身、动力喷洒装置和管道，动力喷洒装置和管道均设于机身上，管道包括内部端口和外部端口，管道的内部端口与动力喷洒装置连接，管道的外部端口用于与高压药液泵连接；液压无人机通过管道与高压药液泵连接，高压药液泵在为液压无人机提供药液的同时还能提供飞行动力，避免了液压无人机在实施药液喷洒时存在药液载重量和运行时间的限制，从而提高了药液喷洒的效率。
-
公开(公告)号：CN110466772A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910628421.1
申请日：2019-07-12
Applicant: 仲恺农业工程学院
IPC: B64D1/18
Abstract: 本发明提供了一种液压无人机及植保系统，包括机身、动力喷洒装置和管道，动力喷洒装置和管道均设于机身上，管道包括内部端口和外部端口，管道的内部端口与动力喷洒装置连接，管道的外部端口用于与高压药液泵连接；液压无人机通过管道与高压药液泵连接，高压药液泵在为液压无人机提供药液的同时还能提供飞行动力，避免了液压无人机在实施药液喷洒时存在药液载重量和运行时间的限制，从而提高了药液喷洒的效率。
-
公开(公告)号：CN110427019A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910819518.0
申请日：2019-08-31
Applicant: 仲恺农业工程学院
IPC: G05B23/02
Abstract: 一种基于多变量判别分析的工业过程故障分类方法及装置，首先基于邻域保持嵌入算法局部特征提取的策略，建立以训练数据集、降维维度、领近点、欧氏距离为输入量，以降维转换矩阵为输出量的最优分类函数，使得输入数据和输出数据在局部特征保留的同时同类内邻近点数据降维后更加邻近，而不同类数据比原来更加分散；再基于数据的低维潜隐变量获取构建数据回归的输入和输出特征，建立基于NPDA的故障分类模型；本发明解决了FDA降维后改变同类内样本相对距离和位置的问题，提高了FDA对训练数据分类的准确性和局部保留性。
-
公开(公告)号：CN110363103A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910549639.8
申请日：2019-06-24
Applicant: 仲恺农业工程学院
Abstract: 本发明公开了一种虫害识别方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取待识别图像集；对待识别图像集中的每一待识别图像进行图像分割，得到每一待识别图像的图像分割信息；若待识别图像集中图像分割信息一致的数量达到预设的数量阈值，则根据图像分割信息将对应的待识别图像进行划分，得到M个虫体图像；对每一虫体图像进行分类识别，得到每一待识别图像的虫害识别结果；根据每一待识别图像的虫害识别结果组成待识别图像集的虫害识别信息。该虫害识别方法提高了虫害识别结果的效率和准确度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110516712B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910707649.X
申请日：2019-08-01
Applicant: 仲恺农业工程学院
IPC: G06V10/764 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种虫害图像识别方法、装置、计算机设备及存储介质，在获取待识别虫害图像之后，将所述待识别虫害图像输入到预设的种类识别模型中进行识别，得到所述待识别虫害图像的种类信息；根据所述种类信息对所述待识别虫害图像进行图像划分，得到分类图像和每一所述分类图像的种类信息；将每一所述分类图像输入到所述种类信息对应的虫龄识别模型中，得到虫龄信息。通过多个不同的模型对待识别虫害图像进行多层次的识别和图像分割，得到虫害相关的信息，保证了更加精准和有效地识别，为后续地虫情预测和防治提供了有效的支持。另外地，本发明还公开了一种虫害监控方法、装置、计算机设备及存储介质。
-
公开(公告)号：CN110326593B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN201910532840.5
申请日：2019-06-19
Applicant: 仲恺农业工程学院
Abstract: 本发明公开了一种害虫捕获系统、方法、计算机设备和介质，通过在承载装置中设置可动平台和收集模块，并且在所述可动平台上的害虫符合第一预设条件时将可动平台上的所述害虫输送至所述收集模块。而控制装置根据所述图像采集装置采集的害虫图像判断所述可动平台上的害虫是否符合第一预设条件，并根据判断结果发送第一控制信号至所述可动平台。将捕获的害虫先放置在可动平台上，以利于图像采集装置对害虫图像进行图像采集，并且在所述可动平台上的害虫符合第一预设条件时将可动平台上的所述害虫输送至所述收集模块，避免可动平台上的害虫过多而影响图像采集的效果，更好地保证了图像采集的质量，以利于后续更好地进行识别和分类。
-
公开(公告)号：CN110763698B
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN201910965757.7
申请日：2019-10-12
Applicant: 仲恺农业工程学院
IPC: G01N21/95
Abstract: 本发明公开了一种基于特征波长的高光谱柑橘叶片病害识别方法，该方法利用高光谱技术基于波段运算挑选出特征波长而实现柑橘叶片多种病害判别检测，通过建立病害种类判别模型，只需获取待检测样本的高光谱图像进行预处理，提取其相应的特征波长下的反射率数据模型中，即可得到病害类型的检测结果，能实现对柑橘叶片病害种类无损、快速、准确的鉴定。且利用波段运算结果与标记值的相关系数选择特征波长，计算简单，挑选特征波长的判别效果好。将待检测样品高光谱数据预处理后，每个像素的光谱值带入模型，即可通过颜色可视化显示病害种类与分布，更加直观。
-
公开(公告)号：CN110363103B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201910549639.8
申请日：2019-06-24
Applicant: 仲恺农业工程学院
Abstract: 本发明公开了一种虫害识别方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取待识别图像集；对待识别图像集中的每一待识别图像进行图像分割，得到每一待识别图像的图像分割信息；若待识别图像集中图像分割信息一致的数量达到预设的数量阈值，则根据图像分割信息将对应的待识别图像进行划分，得到M个虫体图像；对每一虫体图像进行分类识别，得到每一待识别图像的虫害识别结果；根据每一待识别图像的虫害识别结果组成待识别图像集的虫害识别信息。该虫害识别方法提高了虫害识别结果的效率和准确度。
-
公开(公告)号：CN110763698A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910965757.7
申请日：2019-10-12
Applicant: 仲恺农业工程学院
IPC: G01N21/95
Abstract: 本发明公开了一种基于特征波长的高光谱柑橘叶片病害识别方法，该方法利用高光谱技术基于波段运算挑选出特征波长而实现柑橘叶片多种病害判别检测，通过建立病害种类判别模型，只需获取待检测样本的高光谱图像进行预处理，提取其相应的特征波长下的反射率数据模型中，即可得到病害类型的检测结果，能实现对柑橘叶片病害种类无损、快速、准确的鉴定。且利用波段运算结果与标记值的相关系数选择特征波长，计算简单，挑选特征波长的判别效果好。将待检测样品高光谱数据预处理后，每个像素的光谱值带入模型，即可通过颜色可视化显示病害种类与分布，更加直观。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
25
records
(took 0.021 seconds)
