公开(公告)号：CN114241137A

公开(公告)日：2022-03-25

申请号：CN202111573600.3

申请日：2021-12-21

Applicant: 重庆大学

Inventor： 周尚波 ,  刘小娟

IPC: G06T17/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及模型重建技术领域，具体涉及一种基于多角度投射GAN的三维模型重建方法，包括：建立一个由多组生成器和鉴别器拼接形成的多角度投射GAN模型，并对所述多角度投射GAN模型进行训练；获取待重建目标多个角度的图像；将待重建目标多个角度的图像输入经过训练的所述多角度投射GAN模型中，由多角度投射GAN模型的各组生成器输出对应的预测三维模型；将所述预测三维模型作为对应待重建目标的三维模型重建结果。本发明中基于多角度投射GAN的三维模型重建方法能够有效降低误差和噪声影响，从而提高三维模型重建的准确性。

公开(公告)号：CN113554116B

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202110938131.4

申请日：2021-08-16

Applicant: 重庆大学

Inventor： 周尚波 ,  刘小娟

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06N3/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及植物技病害识别术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的荞麦病害识别方法，包括：构建荞麦病害识别模型，并训练所述荞麦病害识别模型；基于梯度下降算法和粒子群算法的结合优化所述荞麦病害识别模型的模型参数；获取待识别荞麦的荞麦叶图像；将所述荞麦叶图像输入经过优化的所述荞麦病害识别模型中，识别并输出对应的荞麦病害类型作为荞麦病害识别结果。本发明中的荞麦病害识别方法能够兼顾识别模型训练效果和训练效率，从而能够有效提升荞麦病害识别的准确性，并降低荞麦病害识别的时间成本。

公开(公告)号：CN114241137B

公开(公告)日：2024-10-08

申请号：CN202111573600.3

申请日：2021-12-21

Applicant: 重庆大学

Inventor： 周尚波 ,  刘小娟

IPC: G06T17/00 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明涉及模型重建技术领域，具体涉及一种基于多角度投射GAN的三维模型重建方法，包括：建立一个由多组生成器和鉴别器拼接形成的多角度投射GAN模型，并对所述多角度投射GAN模型进行训练；获取待重建目标多个角度的图像；将待重建目标多个角度的图像输入经过训练的所述多角度投射GAN模型中，由多角度投射GAN模型的各组生成器输出对应的预测三维模型；将所述预测三维模型作为对应待重建目标的三维模型重建结果。本发明中基于多角度投射GAN的三维模型重建方法能够有效降低误差和噪声影响，从而提高三维模型重建的准确性。

公开(公告)号：CN113554116A

公开(公告)日：2021-10-26

申请号：CN202110938131.4

申请日：2021-08-16

Applicant: 重庆大学

Inventor： 周尚波 ,  刘小娟

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及植物技病害识别术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的荞麦病害识别方法，包括：构建荞麦病害识别模型，并训练所述荞麦病害识别模型；基于梯度下降算法和粒子群算法的结合优化所述荞麦病害识别模型的模型参数；获取待识别荞麦的荞麦叶图像；将所述荞麦叶图像输入经过优化的所述荞麦病害识别模型中，识别并输出对应的荞麦病害类型作为荞麦病害识别结果。本发明中的荞麦病害识别方法能够兼顾识别模型训练效果和训练效率，从而能够有效提升荞麦病害识别的准确性，并降低荞麦病害识别的时间成本。