一种基于深度学习的农作物病虫害图像识别方法与系统

    公开(公告)号:CN118262149A

    公开(公告)日:2024-06-28

    申请号:CN202410317291.0

    申请日:2024-03-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的农作物病虫害图像识别方法与系统。通过获得农作物病虫害的图像数据,制成数据集,对数据进行预处理,构建基于卷积神经网络、双向长短时记忆模型和注意力机制的深度学习模型,对模型进行训练和测试,调整模型的参数,获得调参之后的模型。输入农作物病虫害的数据,即可得到识别结果。本发明的系统与方法包括图像采集模块、图像预处理模块、深度学习模型、防治建议模块四大模块,本发明通过结合卷积神经网络的图像特征提取能力、双向长短时记忆模型的序列建模能力和注意力机制的重要区域关注能力,能够高效准确地识别不同类型的病虫害,提供病虫害防治方法。

    一种新型混合的锂离子电池健康状态预测方法

    公开(公告)号:CN113125987A

    公开(公告)日:2021-07-16

    申请号:CN202110428453.4

    申请日:2021-04-19

    Abstract: 本发明涉及一种新型混合的锂离子电池健康状态预测方法,首先采集电池容量数据,并对容量数据进行分析,再对提取的充放电序列和容量数据序列进行相关性分析,构建健康指标,然后利用自适应噪声的全集合经验模态分解(CEEMDAN)将健康指标序列分解为趋势因子和随机因子。其中,相对平滑的趋势项数据序列采用自回归综合移动平均模型(ARIMA)进行预测;接着将ARIMA预测的残差与CEEMDAN分解得到的非趋势项组合成新的非趋势项;然后引入最小二乘支持向量机(LSSVM)建立非线性预测模型并进行预测。最后,结合趋势项数据序列和非趋势项数据序列的预测结果,为健康状态和剩余使用寿命的评估提供参考。本发明在预测锂离子电池剩余寿命方面有效地做出了改善,大大的提高了预测精度。

    一种煤矿井下连续监测系统的可控震源实现方法

    公开(公告)号:CN105549069A

    公开(公告)日:2016-05-04

    申请号:CN201510972007.4

    申请日:2015-12-18

    Abstract: 本发明公开一种煤矿井下连续监测系统的可控震源实现方法,针对地质勘探中依靠手动敲击产生震动不足的问题,设计一种煤矿井下连续监测系统的可控震源,包括系统的整体设计和程序实现技术。本发明的目的是提供一种连续监测系统的可控震源实现方法,即利用煤矿井下高压气源作为动力,利用气动冲击锤作为震动发生器,采用隔爆兼本安控制器来实现震动周期和利用不同流量电磁阀实现震动强度控制,功能框图如图1。

    用于石门揭煤中的煤层瓦斯抽采效果连续监测方法

    公开(公告)号:CN104895600A

    公开(公告)日:2015-09-09

    申请号:CN201510309153.9

    申请日:2015-06-05

    Abstract: 一种用于石门揭煤中的煤层瓦斯抽采效果连续监测方法,该方法要求在远离迎头的地方且位于巷道接近煤层的一面按照中线位置安装传感器和震源,传感器与迎头之间的距离以震源产生的信号能从煤层反射回来并被传感器接收到为原则,震源要垂直于巷道的面,要使用钻探测量煤层的平均厚度,计算出传感器接收到煤层顶板反射回的面波的第一时间及接收到煤层底板反射回的面波的第二时间之间的时间差,用煤层厚度以及时间差计算出煤层中横波的速度,由横波速度的变化趋势,监测煤层的瓦斯的抽排效果。本发明的优点是可以实时、连续地进行监测,能够提高时间识别的精度和测量的精度,工序简单,省时省力,适用性高,不影响巷道掘进施工,不需移动掘进设备。

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