一种基于深度度量学习的茶脸验真方法及验真系统

    公开(公告)号:CN115690758B

    公开(公告)日:2023-08-08

    申请号:CN202211587147.6

    申请日:2022-12-12

    Abstract: 本发明涉及计算机视觉领域,公开了一种基于深度度量学习的茶脸验真方法及验真系统。步骤1:对输入的一对茶脸图像进行预处理;所述一对茶脸包括待检测茶脸图像与原茶脸图像;步骤2:建立茶脸特征提取网络并训练;步骤3:将步骤1预处理后的一对茶脸图像分别输入茶脸特征提取网络,得到图像的特征编码;步骤4:基于步骤3图像的特征编码,计算特征编码之间的欧氏距离,得到图像间的相似度指数;步骤5:基于确定的最佳阈值,将步骤4的图像间的相似度指数与最佳阈值进行比较,判断两张茶脸是否相似,若相似则为真,若不相似则为假。本发明用以解决普洱茶饼可追溯性低的问题。

    一种基于深度度量学习的茶脸验真方法及验真系统

    公开(公告)号:CN115690758A

    公开(公告)日:2023-02-03

    申请号:CN202211587147.6

    申请日:2022-12-12

    Abstract: 本发明涉及计算机视觉领域,公开了一种基于深度度量学习的茶脸验真方法及验真系统。步骤1:对输入的一对茶脸图像进行预处理;所述一对茶脸包括待检测茶脸图像与原茶脸图像;步骤2:建立茶脸特征提取网络并训练;步骤3:将步骤1预处理后的一对茶脸图像分别输入茶脸特征提取网络,得到图像的特征编码;步骤4:基于步骤3图像的特征编码,计算特征编码之间的欧氏距离,得到图像间的相似度指数;步骤5:基于确定的最佳阈值,将步骤4的图像间的相似度指数与最佳阈值进行比较,判断两张茶脸是否相似,若相似则为真,若不相似则为假。本发明用以解决普洱茶饼可追溯性低的问题。

    基于多任务级联的猪脸面部表情识别框架的建立方法

    公开(公告)号:CN113065460B

    公开(公告)日:2022-04-29

    申请号:CN202110350752.0

    申请日:2021-03-31

    Abstract: 本发明涉及一种基于多任务级联的猪脸面部表情识别框架的建立方法,属于计算机图像识别及人工智能技术领域。首次提出将级联框架模型应用于对家猪时序面部表情影像进行分类识别。网络模型由三个级1联结构构成,首先将猪脸面部表情视频帧图像等间隔选择输入到简化多任务级联卷积神经网络中。其次将提取到的猪脸面部序列帧特征图输入到多注意力机制模块中,捕获表情变化引起的面部显著性区域,实现对面部细微变化的关注。然后将视频帧提取到的精细特征图和多注意力特征图通过合并数组操作融合后输入到长短时记忆网络中,实现表情分类识别。通过家畜表情识别可以更好实现情绪调控,从而提高饲料消化率和利用率,提高生长速度,提高出产效益。

    一种基于点云的农田土壤层水平校正及去除方法

    公开(公告)号:CN113096027A

    公开(公告)日:2021-07-09

    申请号:CN202110229082.7

    申请日:2021-03-02

    Abstract: 本发明提供一种基于点云的农田土壤层水平校正及去除方法,首先利用深度相机获取农田土壤层的可见光图像及图像对应的深度信息,经过差值计算获得植株的三维点云数据,并将获得的田间植株的三维点云数据分类储存在计算机中;然后利用点云处理工具,将得到的三维点云数据逐步经过随机采样一致性算法进行土壤层拟合、得到拟合后的土壤层水平面,再将拟合后的土壤层水平面的点云通过罗德里格旋转算法进行土壤层水平校正,最后根据预设阈值将土壤层去除。该方法有效避免三维扫描过程中可能存在的无关环境点云给表型参数计算带来的复杂性,提高植物表型计算的准确程度、实现植株表型的精确测量。

    一种智能开垦设备的信息采集系统

    公开(公告)号:CN118365273B

    公开(公告)日:2025-04-11

    申请号:CN202410491608.2

    申请日:2024-04-23

    Abstract: 本发明涉及智能开垦设备技术领域,具体涉及一种智能开垦设备的信息采集系统,包括:控制终端,是系统的主控端,用于发出执行命令;采集模块,用于采集开垦设备运行状态信息;构建模块,用于获取采集模块采集的开垦设备运行状态信息,基于开垦设备运行状态信息构建开垦设备开垦区域模型;识别模块,用于接收采集模块中采集的开垦设备运行状态信息,识别开垦设备运行状态信息中特征信息;本发明通过开垦设备的运行状态参数对开垦设备开垦区域进行参数信息的进一步采集及分析,为系统用户带来数据参考,有效提供了开垦区域种植的适应性规划,维护农田种植经济化管理的合理性。

    一种基于改进大津算法的玉米叶片病斑图像分割方法

    公开(公告)号:CN118279339B

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410685420.1

    申请日:2024-05-30

    Abstract: 一种基于改进大津算法的玉米叶片病斑图像分割方法。属于农业种植技术领域,具体涉及玉米叶片病斑图像分割技术领域。所述方法包括如下步骤:对图像进行灰度化处理,得到灰度图;对灰度图进行阈值统计,得到灰度图的所有阈值分布;使用大津算法进行阈值选择,得到适合图像分割的所有阈值;使用改进雾凇优化算法筛选适合图像分割的所有阈值,得到图像分割的最佳阈值;计算最佳阈值的最大类间方差;将最大类间方差的阈值作为图像分割阈值,分割得到的灰度图,并将分割结果输出。相比单独试用大津算法有效的减少了图像分割由于阈值增加带来的时间复杂度,提高了玉米疾病的检测与识别准确度。

    基于知识图谱的水稻品种选择方法和装置

    公开(公告)号:CN112115379A

    公开(公告)日:2020-12-22

    申请号:CN202010986156.7

    申请日:2020-09-18

    Abstract: 本公开提供了一种基于知识图谱的水稻品种选择方法,通过搜索引擎查询方式与用户行为搜集与评价方式获取与水稻相关的数据,选用neo4j数据库作为非关系型数据库并通过半自动化方法建立水稻品种知识图谱;基于水稻品种知识图谱所开发的程序执行水稻品种选择,其中,所述水稻品种选择包括水稻品种推荐、水稻品种搜索与水稻品种问答操作。该方法适合于多场景、不同层次的用户进行水稻品种选择,使得水稻选种更具科学性和权威性,且具有精准性与易用性。进一步地,有利于基于知识图谱的水稻品种选择方法中实现知识推理和辅助决策,避免了知识的重复生产,提高了知识的利用效率。本公开还提供了一种基于知识图谱的水稻品种选择装置。

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