一种基于YOLOv8的大田麦穗检测方法

    公开(公告)号:CN117173571A

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202311147718.9

    申请日:2023-09-07

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于YOLOv8的大田麦穗检测方法,包括:获取麦穗数据集;对YOLOv8网络模型进行改进,得到改进后的YOLOv8网络模型;将训练集输入改进后的YOLOv8网络模型中进行训练,得到训练后的YOLOv8网络模型;对训练后的YOLOv8网络模型进行评价;将待检测的麦穗图片输入训练后的YOLOv8网络模型,训练后的YOLOv8网络模型输出最终检测结果。本发明通过在YOLOv8网络模型中引入AFPN,首先通过结合两个不同分辨率的低级特征来启动融合过程,然后将高级特征纳入融合过程,最终融合主干的顶级特征,可以避免非相邻层次之间存在较大的语义差距;引入深度可分离卷积模块,则可以降低模型参数量、模型大小,加快检测速度。

    一种作物病害严重度估测无人机用挂载组件

    公开(公告)号:CN117087887A

    公开(公告)日:2023-11-21

    申请号:CN202311141350.5

    申请日:2023-09-06

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明涉及作物病害治理技术领域,且公开了一种作物病害严重度估测无人机用挂载组件,所述第一固定杆在固定板正下方固定连接有固定底板,所述固定底板顶部固定连接有多功能电机,所述多功能电机穿过中心槽,来到固定板顶部,所述第一固定杆其中一个固定连接有转动电机,所述转动电机开设有输出轴,所述输出轴啮合连接有第一卡齿。该一种作物病害严重度估测无人机用挂载组件,通过各部件之间的配合连接,从而使得在多功能电机和转动电机的工作下,通过各部件一系列的配合,通过第二转动轴带动评估摄像头进行上下以及左右的转动,从而扩大评估摄像头的摄像范围,优化对于作物病害严重度评估的过程及结果。

    一种无人机用多角度采集装置

    公开(公告)号:CN115773449A

    公开(公告)日:2023-03-10

    申请号:CN202211443970.X

    申请日:2022-11-18

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明公开了一种无人机用多角度采集装置,涉及无人机图像采集领域,本发明包括安装机构,包括安装板;采集机构,其设置于安装机构一侧,包括设于安装板一侧的调节组件以及设于调节组件一侧的采集组件,调节组件包括设于安装板一侧的两个限位板以及与限位板活动连接的丝杆;防护机构,其设置于是谁安装机构一侧,包括设于安装板上的防护板。本发明一种无人机用多角度采集装置,通过第一电机带动丝杆转动,使得移动板在水平方向上进行调节,再使用第二电机带动调节轴转动,使得摄像头在竖直方向上移动,从而完成摄像头多角度采集图像的目的,能够对作物的表型进行全面的收集,降低了无人机操控的难度,提高了采集效率。

    一种基于遥感大数据的智能设备

    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

    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。

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