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公开(公告)号:CN109636791A
公开(公告)日:2019-04-16
申请号:CN201811528272.3
申请日:2018-12-13
Applicant: 华南农业大学
CPC classification number: G06T7/0002 , G06N3/08 , G06T2207/10004 , G06T2207/20081 , G06T2207/30188
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的柑橘黄龙病检测方法、装置及系统,该方法包括:获取待识别柑橘叶片的图像数据;将所述图像数据,输入到移动端的柑橘黄龙病检测的神经网络模型;确定所述图像数据对应的检测结果。该检测方法操作简便、无损、费用低廉、受广大柑橘生产者欢迎;且简化了诊断流程、降低了诊断成本,可以帮忙果农做到了尽早的检测和发现病害,实现对果园中柑橘果树进行快速、实时、准确、无损的诊断,可为果农施肥、生产提供参考,对果树产量有极大帮助,对推动精准农业和农业信息化有积极作用。
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公开(公告)号:CN209745403U
公开(公告)日:2019-12-06
申请号:CN201920751109.7
申请日:2019-05-23
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本实用新型公开了一种窄带多光谱成像系统,包括:成像装置和地面控制器,成像装置和地面控制器无线连接;成像装置包括成像模块、微型计算机和第一无线通信模块,微型计算机分别与成像模块和第一无线通信模块连接;地面控制器包括显示模块、手持控制模块、微处理模块和第二无线通信模块,微处理模块分别与手持控制模块和第二无线通信模块连接,且显示模块和第二无线通信模块连接;第一无线通信模块和第二无线通信模块无线连接。本实用新型结构简单、操作简便、造价低廉,形成的多光谱图像既保留了明显光谱特征波段的目标对象的特征,又保留了较高的空间分辨率。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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