公开(公告)号：CN118537719A

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202410434575.8

申请日：2024-04-11

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 王鹏 ,  史景伦 ,  张俱伟 ,  邓怿莹

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/44

Abstract: 本发明公开了一种农作物病害识别方法、系统、装置及存储介质，其中方法包括：获取农作物病害数据集，对数据集进行预处理和数据扩增，得到预处理后的数据集；构建病害识别模型，采用获得的数据集对所述病害识别模型进行训练，将训练后的模型用于农作物病害识别；其中，所述病害识别模型以SCResNet50作为主干网络，并使用递归特征金字塔在每个金字塔层级上提取特征，以捕捉不同大小和分辨率的物体信息。本发明使用递归特征金字塔在每个金字塔层级上提取特征，以捕捉不同大小和分辨率的物体信息，通过将高分辨率的低层特征与富含语义的高层特征相结合，显著提升了特征表示的语义丰富度和准确性。本发明可广泛应用于农作物病害图像识别技术领域。

公开(公告)号：CN119762947A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411677127.7

申请日：2024-11-22

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 邓怿莹 ,  史景伦 ,  杨静雅

IPC: G06V10/98 ,  G06V20/40 ,  G06V10/766 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种无参考视频质量评估模型的训练方法、识别方法、系统、设备及介质，其中，该训练方法包括获取标注好的视频数据集；对视频数据集进行映射提取处理，得到视频的时空特征；将时空特征输入至初始化的STGRU模块中进行特征融合处理；通过回归模块将融合后的时空特征映射到视频质量分数；使用优化算法和损失函数对模型进行训练，得到训练好的无参考视频质量评估模型。该训练方法从空间和时间两个关键维度来深入提取视频的特征，不仅可以提高无参考视频质量评估模型对待评估视频的时空特征提取能力，还能提高对用户生成视频的评估准确性，同时，无参考视频质量评估模型的架构设计较为通用。本发明可广泛应用于视频质量评估技术领域。