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公开(公告)号：CN118887444A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410891285.6
申请日：2024-07-04
Applicant: 华中农业大学
IPC: G06V10/764 , G06T7/11 , G06T7/66 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于DITS生成和YOLOV8监测的智能虫害识别方法，涉及图像处理领域，本发明的技术方案包括如下步骤：S1，采用选点裁剪和overlap裁剪原始大尺寸图像，之后筛选小尺寸样本中筛选虫害样本，来构建图像生成数据集；S2，根据图像生成数据集来对GAN系列模型和Diffusion系列模型进行训练调优评估，最后确定DiTs模型；S3，根据DiTs模型生成的虫害样本与真实样本混合构建目标检测数据集，在YOLO系列模型上训练调优评估确定最优模型：YOLOv8模型；S4，最优模型上，分别采用Soft‑NMS和CA两种方式进行模型优化。基于计算机视觉的全自动智能虫害识别方法，解决传统的虫害识别方法受限于人工操作的耗时性和不确定性的问题，为保护柑橘产业的健康和可持续发展提供技术支持。
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公开(公告)号：CN118800321A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410929565.1
申请日：2024-07-11
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明涉及一种大田作物基因数据预测方法、装置、电子设备及介质，其先根据VCF文件中的SNP位点，在参考基因组对应位置上各取前后2bp的碱基信息，再按位置顺序拼成序列。再将原始基因序列划分为多个基因单词，得到基因单词序列，然后建立二维编码矩阵，再对环境气候因素进行编码并建立嵌入层及预测神经网络模型，最后输入二维编码矩阵至神经网络模型，得到预测结果。相比于现有技术，本发明使编码保留了基因单词之间的相互关系信息，同时能够有效减少编码后数据的输入维度，此外，本发明还基于环境气候因素建立嵌入层，进而结合嵌入层建立预测神经网络模型，解决了现有技术背景下从基因型预测大田作物表型数据的方法精度和效率较低的问题。
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公开(公告)号：CN113989311B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202111265360.0
申请日：2021-10-28
IPC: G06T7/13 , G06T7/11 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种基于边缘检测的微观组织图像分割处理方法和装置，该方法包括：将电子显微镜拍摄的带有微观组织的照片剪裁成预定大小的多张图像；使用图像边缘检测函数对多张图像检测得到多张图像中的边缘图像；将边缘图像的标签设置边缘标签；将多张图像至少分为训练集和验证集；使用训练集的每张图片训练分割模型，其中，使用每张图片训练每一轮之后均使用验证集对此次训练进行验证，得到此轮训练后的分割模型的评价指标；根据每轮的评价指标选择最优的模型，其中，选择出的模型用于进行图像分割。通过本申请解决了现有技术中微观组织图像处理时所存在的问题，从而效果优于边缘检测和图像分割各自的传统算法。
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公开(公告)号：CN113989311A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111265360.0
申请日：2021-10-28
Abstract: 本申请公开了一种基于边缘检测的微观组织图像分割处理方法和装置，该方法包括：将电子显微镜拍摄的带有微观组织的照片剪裁成预定大小的多张图像；使用图像边缘检测函数对多张图像检测得到多张图像中的边缘图像；将边缘图像的标签设置边缘标签；将多张图像至少分为训练集和验证集；使用训练集的每张图片训练分割模型，其中，使用每张图片训练每一轮之后均使用验证集对此次训练进行验证，得到此轮训练后的分割模型的评价指标；根据每轮的评价指标选择最优的模型，其中，选择出的模型用于进行图像分割。通过本申请解决了现有技术中微观组织图像处理时所存在的问题，从而效果优于边缘检测和图像分割各自的传统算法。
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公开(公告)号：CN113962977A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111267998.8
申请日：2021-10-29
Abstract: 本申请公开了一种利用深度迁移学习进行图像分割处理方法和装置，该方法包括：获取第一温度下的金属微观组织图像；使用第一训练集的每张图像训练分割模型，其中，使用每张图像训练每一轮之后均使用验证集对此次训练进行验证，得到此轮训练后的分割模型的评价指标；根据每轮的评价指标选择最优的模型，并获取最优的模型对应的模型参数；使用模型参数构建新的分割模型；使用第二温度下的金属微观组织图像作为第二训练集对新的分割模型进行调整；使用调整后的新的分割模型进行预测得到预测结果。通过本申请解决了现有技术中训练集图像少导致模型预测效果差的问题，从而提高了模型的预测效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113962977B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202111267998.8
申请日：2021-10-29
Abstract: 本申请公开了一种利用深度迁移学习进行图像分割处理方法和装置，该方法包括：获取第一温度下的金属微观组织图像；使用第一训练集的每张图像训练分割模型，其中，使用每张图像训练每一轮之后均使用验证集对此次训练进行验证，得到此轮训练后的分割模型的评价指标；根据每轮的评价指标选择最优的模型，并获取最优的模型对应的模型参数；使用模型参数构建新的分割模型；使用第二温度下的金属微观组织图像作为第二训练集对新的分割模型进行调整；使用调整后的新的分割模型进行预测得到预测结果。通过本申请解决了现有技术中训练集图像少导致模型预测效果差的问题，从而提高了模型的预测效果。
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公开(公告)号：CN114580299B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210242036.5
申请日：2022-03-11
Applicant: 华中农业大学
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明涉及一种混凝土抗压能力预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：确定预测函数，根据预测函数建立混凝土抗压能力预测模型；获取混凝土样本数据，对混凝土样本数据进行处理；根据处理后的混凝土样本数据，对混凝土抗压能力预测模型进行筛选，得到目标混凝土抗压能力预测模型；根据目标混凝土抗压能力预测模型，对待预测混凝土样本数据的抗压能力进行预测。本发明提供的一种混凝土抗压能力预测方法、装置、设备及存储介质，通过不同的预测函数，确定多个混凝土抗压能力预测模型，对混凝土样本数据进行处理，筛选出目标混凝土抗压能力预测模型，对待预测混凝土抗压能力进行预测，能够在复杂数据环境下准确预测出混凝土的抗压能力。
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公开(公告)号：CN116049677A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310141215.4
申请日：2023-02-21
Applicant: 中南大学 , 中国航发四川燃气涡轮研究院 , 华中农业大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/048 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种铸造镍基高温合金数据库的建立方法，针对铸造镍基高温合金数据样本存在标签缺失的问题，本文提出了改进方法，重新定义了深度神经网络模型的损失函数。在计算损失时，没有计算缺失标签的平方损失，即加上掩码，对标签缺失的数据令掩码为0。本申请对有效样本数构建神经网络模型进行建模拟合、预测，利用构建的模型预测缺失预测，将缺失数据补足，最后利用全部数据构建数据库，避免了简单地放弃不完整样本，仅仅使用无缺失值的样本来进行学习导致数据信息的极大浪费。通过决定系数的计算，本方法补充的数据是准确的。
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公开(公告)号：CN115273973A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210790511.2
申请日：2022-07-06
Applicant: 华中农业大学
IPC: G16B20/20
Abstract: 本申请涉及QTL识别技术领域，尤其涉及QTL样本处理、模型训练、识别方法、装置及设备。该QTL样本处理方法，通过QTL定位群体按照目标性状表型排序构建的DNA混池，进行测序和鉴定，获取其中的SNP数据及样本标记，依次训练RU‑net模型，得到QTL识别模型。该识别模型对玉米株高QTL、水稻株高QTL、水稻开花期QTL、武昌鱼肌间刺QTL等等能够有效识别，并且识别的结果相对于ΔSNP‑index、ED4、G’、SmoothLOD和Ridit算法具有更低的偏差和信噪比，能够有效识别和识别表型解释率低至5％的微效位点。
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公开(公告)号：CN114580299A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210242036.5
申请日：2022-03-11
Applicant: 华中农业大学
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明涉及一种混凝土抗压能力预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：确定预测函数，根据预测函数建立混凝土抗压能力预测模型；获取混凝土样本数据，对混凝土样本数据进行处理；根据处理后的混凝土样本数据，对混凝土抗压能力预测模型进行筛选，得到目标混凝土抗压能力预测模型；根据目标混凝土抗压能力预测模型，对待预测混凝土样本数据的抗压能力进行预测。本发明提供的一种混凝土抗压能力预测方法、装置、设备及存储介质，通过不同的预测函数，确定多个混凝土抗压能力预测模型，对混凝土样本数据进行处理，筛选出目标混凝土抗压能力预测模型，对待预测混凝土抗压能力进行预测，能够在复杂数据环境下准确预测出混凝土的抗压能力。
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