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公开(公告)号:CN119991727A
公开(公告)日:2025-05-13
申请号:CN202510082006.6
申请日:2025-01-20
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T7/194 , G06T7/11 , G06T5/60 , G06T5/80 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06T5/70 , G06V20/17 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机多光谱遥感的甘薯小区区域划分与背景去除方法。本发明中,采用随机森林模型进行训练带来了显著的优势。首先,数据准备的全面性和特征选择的精准性共同提升了模型的预测准确性。通过整合多光谱遥感数据、植被指数和地形参数等多种特征,模型能够综合考量影响甘薯生长的多种因素,从而更准确地预测小区划分和背景去除的结果。特征重要性评估进一步筛选出对模型影响最大的特征,减少了不相关因素带来的干扰,使得模型更加专注于关键信息,提高了预测的精确度和可靠性。多棵决策树的集成学习机制,结合随机选择的特征和样本,有效避免了过拟合问题,确保了模型在未知数据上的稳定表现。
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公开(公告)号:CN117392104A
公开(公告)日:2024-01-12
申请号:CN202311447276.X
申请日:2023-11-02
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/194 , G06V20/10 , G06V20/68 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/58 , G06V10/26 , G06V10/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的计算机视觉水稻质量测定方法。本发明中,基于卷积神经网络FasterR-CNN实现了盆栽水稻穗数的自动检测,基于SegNet网络框架训练模型对盆栽水稻稻穗进行分割。利用RGB和HIS等颜色空间对整株水稻图片和分割后稻穗图片进行阈值分割,经过图像处理,提取了51个整株水稻特征和33个穗部特征。根据提取的85个特征数据,建立多个盆栽水稻稻穗鲜质量和干质量预测模型,使用五倍交叉验证对模型进行评估,从而使得整个方法的准确性得到了提高,同时也降低了水稻质量检测分析的时间,提高了测试效率,减轻了相关工作人员的劳动负担。
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公开(公告)号:CN221863646U
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202323521242.9
申请日:2023-12-22
Applicant: 华南农业大学
IPC: A01D46/247 , A01D46/253 , A01D46/22
Abstract: 本实用新型公开了用于荔枝种植的采摘装置,包括中空的支撑杆,所述支撑杆从上到下依次设有采摘机构、手动机构以及电动机构;所述手动机构包括握把以及两端分别与采摘机构和握把外端面相连接的拉绳。设计了手动采摘和自动采摘两种方式,在采摘时,可采用电动方式进行采摘,在采摘时,微型电动推杆回缩拉动第二拉绳向内移动,在移动的过程中,拉动握把以及拉绳,在拉绳拉动的过程中,带动连接杆向下移动,在移动的过程中,带动导向臂向下移动,受铰接的影响,会带动剪切刀片向内合起,完成自动采摘操作,不需要手动操作,不容易造成手部酸痛,操作更加舒适,同时在不能外接电源时,也可采用手动以及电动交替的方式,也能减少需要耗费的人力。
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