公开(公告)号：CN117373055A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311088326.X

申请日：2023-08-25

Applicant: 国家粮食和物资储备局科学研究院 ,  北京邮电大学

Inventor： 李燕羽 ,  杨海英 ,  周晓光 ,  赵会义 ,  苑江浩

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种害虫的检测识别方法、系统、电子设备及存储介质，其中方法包括：获取待识别害虫图像；将待识别害虫图像输入至检测识别模型中，输出害虫识别结果；检测识别模型包括多层卷积结构图像特征提取器、区域候选网络和位置敏感预测模块；多层卷积结构特征提取器通过不同的卷积层和最大池化层的组合提取图像特征；归一化模块对图像特征进行不同的卷积操作得到各个位置敏感得分图；感兴趣区域池化模块对候选感兴趣区域中各感兴趣区域进行池化操作，得到各感兴趣子区域，并对各感兴趣子区域对应的位置敏感得分图进行池化，得到池化结果；识别模块基于池化结果进行识别，得到害虫检测识别结果，从而提高了待识别害虫图像的检测和识别效果。

公开(公告)号：CN117373055B

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202311088326.X

申请日：2023-08-25

Applicant: 国家粮食和物资储备局科学研究院 ,  北京邮电大学

Inventor： 李燕羽 ,  杨海英 ,  周晓光 ,  赵会义 ,  苑江浩

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种害虫的检测识别方法、系统、电子设备及存储介质，其中方法包括：获取待识别害虫图像；将待识别害虫图像输入至检测识别模型中，输出害虫识别结果；检测识别模型包括多层卷积结构图像特征提取器、区域候选网络和位置敏感预测模块；多层卷积结构特征提取器通过不同的卷积层和最大池化层的组合提取图像特征；归一化模块对图像特征进行不同的卷积操作得到各个位置敏感得分图；感兴趣区域池化模块对候选感兴趣区域中各感兴趣区域进行池化操作，得到各感兴趣子区域，并对各感兴趣子区域对应的位置敏感得分图进行池化，得到池化结果；识别模块基于池化结果进行识别，得到害虫检测识别结果，从而提高了待识别害虫图像的检测和识别效果。

公开(公告)号：CN119969478A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202411955129.8

申请日：2024-12-27

Applicant: 国家粮食和物资储备局科学研究院

Inventor： 李燕羽 ,  张洪清 ,  苑江浩

IPC: A23B9/26 ,  A23B9/30

Abstract: 本发明涉及害虫防治技术领域，尤其涉及一种磷化氢抗性害虫的防治方法。本发明通过联合利用S‑烯虫酯与磷化氢两种药剂的作用机理和优点，通过协同作用对磷化氢抗性害虫进行有效防治。本发明发现，在S‑烯虫酯作用下，昆虫种群的生物学特性和生理生化会发生变化，变得对磷化氢更敏感，因此本发明为磷化氢抗性害虫治理提供了一种新的策略，从而可保持磷化氢熏蒸剂的有效使用，延长了现有药剂的使用寿命，本发明的防治方法具有广阔的应用前景。

公开(公告)号：CN114993966A

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202210415012.5

申请日：2022-04-20

Applicant: 国家粮食和物资储备局科学研究院 ,  河南工业大学

Inventor： 李兴军 ,  高光标 ,  吴建章 ,  李燕羽 ,  赵明慧

IPC: G01N21/31 ,  G01N21/78

Abstract: 本发明公开了一种鉴别粮食是否经过冷等离子体处理及判定冷等离子体处理效果的方法，其中，所述鉴别方法包括以下步骤：待鉴别的粮食与碘试剂混合反应后，取上清液，利用紫外可见分光光度计测定所述上清液在560nm处的吸光值A1和620nm处的吸光值A2；未经冷等离子体处理的粮食与碘试剂混合反应后，取上清液，利用紫外可见分光光度计测定所述上清液在560nm处的吸光值B1和620nm处的吸光值B2；如A1小于B1或/和A2小于B2，表明所述待鉴别的粮食经过冷等离子体处理。该鉴别方法以化学成分变化为检测指标，具有判断准确，检测速率快，成本低的优点。

公开(公告)号：CN117876831A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410058158.8

申请日：2024-01-15

Applicant: 国家粮食和物资储备局科学研究院

Inventor： 李燕羽 ,  杨海英 ,  赵会义 ,  张涛 ,  陈鑫 ,  苑江浩 ,  崔鹏程

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种目标检测识别方法、装置、电子设备和存储介质，方法包括：获取待检测识别图像；对待检测识别图像进行多层卷积操作，获取不同区域和抽象程度的图像特征，对图像特征进行池化操作，得到不同尺度的池化图像特征；对池化图像特征进行通道注意力交互，得到不同通道加权组合的增强图像特征，将图像特征与增强图像特征进行特征融合操作，得到融合特征；基于融合特征进行目标检测识别，得到目标检测识别结果。本发明提供的方法、装置，基于通道注意力机制加强图像特征信息之间的交互，提升了卷积特征提取的效率以及特征表示的能力，通过将浅层图像特征与深层图像特征的直接融合操作增强小目标的特征提取能力，使模型对小目标检测更加友好。