公开(公告)号：CN109255370B

公开(公告)日：2021-07-27

申请号：CN201810946392.9

申请日：2018-08-20

Applicant: 安徽大学

Inventor： 祝思文 ,  王光明 ,  宋栋栋 ,  刘洋玺 ,  程凡

IPC: G06K9/62 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明公开了一种基于PAUC算法的农田智能喷药方法，包括：S1、将农作物图像解析为包含植物特征向量的数据集；S2、初始化第T次迭代的预测模型w、杂草特征向量集合S+、农作物特征向量集合S‑，其中，T＝1；S3、基于数据集内植物特征向量与预设的农作物信息将数据集内植物特征向量划分至S+或S‑；S4、基于数据集内植物特征向量计算得到第T次迭代的自适应梯度；S5、通过第T次迭代的自适应梯度更新w；S6、令T＝T+1，执行步骤S3，直到T＞Tmax，得到全局预测模型S7、通过从目标植物图像筛选出杂草，并对杂草进行农药喷洒。

公开(公告)号：CN109255370A

公开(公告)日：2019-01-22

申请号：CN201810946392.9

申请日：2018-08-20

Applicant: 安徽大学

Inventor： 祝思文 ,  王光明 ,  宋栋栋 ,  刘洋玺 ,  程凡

IPC: G06K9/62 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明公开了一种基于PAUC算法的农田智能喷药方法，包括：S1、将农作物图像解析为包含植物特征向量的数据集；S2、初始化第T次迭代的预测模型w、杂草特征向量集合S+、农作物特征向量集合S-，其中，T＝1；S3、基于数据集内植物特征向量与预设的农作物信息将数据集内植物特征向量划分至S+或S-；S4、基于数据集内植物特征向量计算得到第T次迭代的自适应梯度；S5、通过第T次迭代的自适应梯度更新w；S6、令T＝T+1，执行步骤S3，直到T＞Tmax，得到全局预测模型 S7、通过 从目标植物图像筛选出杂草，并对杂草进行农药喷洒。

公开(公告)号：CN118736423A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202411107445.X

申请日：2024-08-13

Applicant: 安徽大学

Inventor： 祝思文 ,  程凡 ,  汤琪 ,  李凯旋

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/74 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N3/126 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于进化PU学习的农田杂草智能识别方法，包括：1：收集有标签样本与无标签样本的农作物图像数据，提取并归一化植物的属性特征，构建数据集；2：构建农作物图像数据样本的标签预测模型；3：通过基于二元竞争策略为训练集构建主种群和辅助种群，并设定其状态；4：进化多任务优化方法迭代优化提高模型性能；5：在进化过程中逐步更新种群状态；6：最终从种群中选取最优的个体，作为最终的分类器，用于从目标农作物图像筛选出杂草。本发明克服无标签样本对杂草识别的局限性，从而能提高杂草识别的准确性和效率，以实现更科学、高效的农田智能喷药作业。