公开(公告)号：CN115100517B

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202210646228.2

申请日：2022-06-08

Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心

Inventor： 李文勇 ,  郑腾飞 ,  吕佳威 ,  孙传恒 ,  杨信廷

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种田间昆虫识别方法及装置，该方法包括：获取目标图像；将目标图像输入昆虫识别模型，获取昆虫识别模型输出的目标图像的昆虫识别结果；其中，目标图像中包括田间昆虫；昆虫识别模型是以样本图像为样本，以样本图像的昆虫识别结果为样本标签进行训练后得到的；样本图像中包括田间昆虫；昆虫识别模型是基于融合通道信息和位置信息的双注意力机制以及MobileNet网络构建的。本发明提供的田间昆虫识别方法及装置，能通过在轻量级的MobileNet网络中引入双注意力机制，实现在降低模型复杂度、参数量和推理时长的同时，保持较高的田间昆虫识别准确率，实现昆虫识别模型在移动设备中的部署和应用。

公开(公告)号：CN115100517A

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202210646228.2

申请日：2022-06-08

Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心

Inventor： 李文勇 ,  郑腾飞 ,  吕佳威 ,  孙传恒 ,  杨信廷

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种田间昆虫识别方法及装置，该方法包括：获取目标图像；将目标图像输入昆虫识别模型，获取昆虫识别模型输出的目标图像的昆虫识别结果；其中，目标图像中包括田间昆虫；昆虫识别模型是以样本图像为样本，以样本图像的昆虫识别结果为样本标签进行训练后得到的；样本图像中包括田间昆虫；昆虫识别模型是基于融合通道信息和位置信息的双注意力机制以及MobileNet网络构建的。本发明提供的田间昆虫识别方法及装置，能通过在轻量级的MobileNet网络中引入双注意力机制，实现在降低模型复杂度、参数量和推理时长的同时，保持较高的田间昆虫识别准确率，实现昆虫识别模型在移动设备中的部署和应用。

公开(公告)号：CN115238237A

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN202210646224.4

申请日：2022-06-08

Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心

Inventor： 李文勇 ,  吕佳威 ,  杨占魁 ,  郑腾飞 ,  李明 ,  孙传恒 ,  杨信廷

IPC: G06F17/18 ,  G06V20/52 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明提供一种虫情监测方法、装置及系统，该方法包括：将当前周期的目标图像中害虫的数量输入虫情估计模型，获取虫情估计模型输出的当前周期监测点处害虫发生数量的估计值，作为监测点当前周期的虫情监测结果；目标图像为设置于监测点处的粘虫板的图像；虫情估计模型，是基于样本粘虫板上捕获到的害虫的数量以及样本监测点处害虫发生数量的实际值，通过线性回归方法构建的；样本粘虫板设置于样本区域内的样本监测点处。本发明提供的虫情监测方法、装置及系统，能基于线性回归方法，根据粘虫板捕获到的害虫的数量，更科学、更准确的估计粘虫板所在监测点处害虫发生数量，从而能依据虫情监测结果更科学的做出害虫防控策略，能减少杀虫剂的使用。