公开(公告)号：CN114913382A

公开(公告)日：2022-08-16

申请号：CN202210684260.X

申请日：2022-06-16

Applicant: 安徽大学

Inventor： 赵晋陵 ,  刘盼 ,  储国民 ,  黄林生 ,  雷雨 ,  汪传建 ,  黄文江

IPC: G06V10/764 ,  G06V20/17 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/20 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供了一种基于CBAM‑AlexNet卷积神经网络的航拍场景分类方法。通过改进的深度卷积神经网络模型—CBAM‑AlexNet，用于场景分类任务。首先，在经典网络AlexNet的原模型上进行改进，将原模型中的局部响应归一化LRN(Local Response Normalization)层和ReLU激活函数使用批归一化BN(Batch Normalization)层和h‑Swish激活函数进行替换。然后在改变后的网络中加入卷积块注意力模块CBAM(Convolutional Block AttentionModule)，充分利用图像的空间信息与通道信息。经过一些预处理后的数据在新构建的模型上的表现与另外几种常用的经典网络的表现而言要更为优秀。

公开(公告)号：CN117315459A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311177199.0

申请日：2023-09-12

Applicant: 安徽大学

Inventor： 赵晋陵 ,  刘盼 ,  梁栋 ,  黄林生 ,  阮超 ,  雷雨 ,  黄文江

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种轻量型卷积神经网络的水稻叶片病害识别方法，与现有技术相比解决了水稻叶片病害识别模型识别效率低的缺陷。本发明包括以下步骤：训练样本的获取；构建水稻叶片病害识别模型；水稻叶片病害识别模型的训练；待识别水稻叶片的获取；水稻叶片病害识别结果的获得。本发明能够实现复杂背景下的水稻病害识别，通过模型的轻量化设计使得其可以加载在移动设备上，方便在野外自然场景中自动水稻叶部病害种类，解决了复杂环境、参数多、CNN模型过大等问题。

公开(公告)号：CN217770571U

公开(公告)日：2022-11-08

申请号：CN202221006458.4

申请日：2022-04-28

Applicant: 安徽大学

Inventor： 赵晋陵 ,  张思嘉 ,  陈婷 ,  班旭阳 ,  刘盼 ,  雷雨 ,  黄林生

IPC: H05K5/02

Abstract: 本实用新型公开一种基于遥感大数据的智能设备包括：框体，框体内侧壁设有第一矩形贯穿槽，且所述第一矩形贯穿槽外壁顶部两侧分别设有第二矩形贯穿槽，且所述第二矩形贯穿槽内壁两侧分别设有第一滑槽，且所述第二矩形贯穿槽内侧壁设有第一拉伸板，且所述第一拉伸板外壁两侧设有第一滑块，且所述第一滑块外侧壁连接至所述第一滑槽内侧壁，该一种基于遥感大数据的智能设备，能够提高人工在打开内部时的便捷性，且提高整体装置在对内部组件以及芯片的固定性和防护性，并提高整体装置的实用性。