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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118429837A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410523193.2
申请日：2024-04-28
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智控数字化科技有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/40 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明属于图像识别与处理技术领域，更具体地，涉及一种基于近地遥感与改进YOLOv8s的玉米植株检测方法、装置及计算机可读存储介质，包括通过近地遥感技术获取待处理图像；对待处理图像进行重建，得到重建图像；对重建图像进行自适应切割，适应模型能够处理的最佳尺寸；当重建图像不能被整个切割时，将不足部分使用空白图层填充，最终得到自适应图像；对自适应图像进行标注、数据划分和格式导出，得到数据集；建立玉米植株检测模型，并进行训练；将数据集输入玉米植株检测模型进行检测。本发明解决现有技术中传统模型使用的CIoU计算较为复杂，收敛速度慢，对于小目标检测以及密集目标检测并不能有效地检测。
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公开(公告)号：CN117975442A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410167173.6
申请日：2024-02-06
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智控数字化科技有限公司
IPC: G06V20/68 , G06V10/25 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0495 , G06N3/082
Abstract: 本发明属于果蔬检测特定计算机模型的技术领域，更具体地，涉及一种基于改进YOLOv5s的轻量化番茄成熟度检测系统及方法。所述系统包括骨干网络、颈部结构和头部结构；所述骨干网络中包括Ghostconv模块、C3Ghost模块和SPPF模块，将原C3模块内部的Bott leneck模块替换为GhostBott leneck模块；所述颈部结构的PANet使用加权双向特征金字塔网络BiFPN进行代替；所述头部结构使用EIoU损失函数替换CIoU损失函数。本发明解决了现有技术中YOLOv5s模型的PANet结构在特征融合过程中未考虑到不同特征信息在融合过程中的不同贡献，且没有横向连接充分融合特征信息，导致多尺度特征的表达能力减弱，检测精度降低的问题。
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公开(公告)号：CN113409240A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202010902540.4
申请日：2020-09-01
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 一种基于北斗定位数据的农机行为分析与作业面积统计方法，包括农机作业区域的自动识别、计算面积、分析重叠面积和遗漏面积；所述农机作业区域的自动识别的方法为基于空间聚类的农机作业区域自动识别算法；所述计算面积的方法包括基于栅格的面积计算方法和基于轮廓的面积计算方法。本发明为了提高农机作业区域面积统计的精度以及效率，减少人力、物力以及时间的投入，适应现代农业发展的需求，提供了一种通过北斗定位数据自动分析农机行为以及统计作业区域面积的方法，可自动识别农机作业的每个子区域，可适用于重叠作业、遗漏作业同时存在情况下的面积统计。
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公开(公告)号：CN119107304A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411168554.2
申请日：2024-08-23
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智控数字化科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/045 , B07C5/34
Abstract: 本发明属于木材缺陷检测的技术领域，更具体地，涉及一种基于贝叶斯网络的木材表面缺陷检测与分选方法、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法首先对木材缺陷图像进行了图像预处理，使用先进的图像处理技术提取了包括干疤、裂缝、活结、死结等在内的多种特征。这些特征被用来构建贝叶斯网络，该网络能够捕捉到特征之间的依赖关系。基于学到的贝叶斯网络结构和参数，构建木材缺陷分类器。该分类器能够根据输入特征的观测值计算木材样本属于各个类别的后验概率，并进行分类决策。通过这种方式，贝叶斯网络不仅能利用各个特征本身的信息，还能利用特征之间的相互关系，有助于更精确地检测和分类不同等级的木材表面缺陷。
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公开(公告)号：CN113409240B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202010902540.4
申请日：2020-09-01
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 一种基于北斗定位数据的农机行为分析与作业面积统计方法，包括农机作业区域的自动识别、计算面积、分析重叠面积和遗漏面积；所述农机作业区域的自动识别的方法为基于空间聚类的农机作业区域自动识别算法；所述计算面积的方法包括基于栅格的面积计算方法和基于轮廓的面积计算方法。本发明为了提高农机作业区域面积统计的精度以及效率，减少人力、物力以及时间的投入，适应现代农业发展的需求，提供了一种通过北斗定位数据自动分析农机行为以及统计作业区域面积的方法，可自动识别农机作业的每个子区域，可适用于重叠作业、遗漏作业同时存在情况下的面积统计。
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