本发明涉及一种虫害检测方法及系统，属于图像检测技术领域，该方法包括：构建虫害检测数据集；基于邻域信息融合构建虫害检测网络；采用虫害检测数据集训练虫害检测网络获得虫害检测模型；采用虫害检测模型进行虫害位置和虫害类别检测；虫害检测网络包括候选目标区域提取模块、邻域信息融合模块和后端预测模块；邻域信息融合模块用于根据多个虫害目标区域获得多个虫害区域特征图，并获得各虫害区域特征图的邻域信息特征图，将各虫害区域特征图与对应的邻域信息特征图进行特征融合，获得各虫害区域特征图对应的融合式虫害区域特征图。本发明提高了检测效率和准确性。
📄 202210173807X
📂 G06K9_62
👤 科大天工智能装备技术(天津)有限公司
📅 2022-02-25
本发明涉及基于DCT‑YOLOv5模型的实时番茄姿态检测方法。包括如下步骤：步骤一：设计DCT‑YOLOv5主干网络及损失函数；步骤二：通过人工拍摄的方式对不同角度，不同大小，不同生长条件的番茄进行图像数据采集；步骤三：制作番茄数据集并进行训练；步骤四：将DCT‑YOLOv5压缩模型部署到AGXXavier嵌入式系统上并使用TensorRT进行模型推理加速；步骤五：使用realsense摄像头在AGX Xavier上进行实时番茄检测。本发明用于部署在NVIDIA JetsonAGX Xavier嵌入式开发板上进行实时番茄检测，在保证检测精度的同时，确保了检测的实时性以及模型运算的高效率。
📄 202210409195X
📂 G06T7_00
👤 浙江工业大学
📅 2022-04-19
本发明公开了一种基于红外图像的茶叶加工设备控制方法，所述茶叶加工设备包括机架、检测装置、电机、第一联轴器、扭矩传感器、第二联轴器、传动轴、炒锅、电热丝、炒板、速度传感器和温度传感器；所述茶叶加工设备控制方法通过设定茶叶翻炒高度三个设定值H1、H2和H3和对应的扭矩传感器的力矩值M1、M2和M3来实现每个阶段炒茶的判断；本发明炒茶机对电机的控制取决于扭矩传感器取得的具体数值，杜绝工人凭感觉操作导致茶叶炒制质量不稳定的问题，提高了加工茶叶的品质，对提高茶加工品质的提高意义深远；通过不同阶段控制不同的电机转速和电热丝的温度使得茶叶在被炒制时，不因电机转速过快而成碎末，也不会因为温度的高低而造成失水量失调。
📄 201811332028X
📂 G05B19_418
👤 浙江工业大学
📅 2018-11-09
一种基于注意力多源特征融合的食用菌杂菌检测方法，包括：1.采集温度、湿度、CH4、H2S、NH3和图像数据，归一化数据集提升收敛速度；2.构建主干网络ResNet50，利用残差结构较强的特征提取能力来提取视觉特征；3.构建MLP，利用该网络对连续数的有效处理，提取传感器特征；4.设计特征融合网络，自注意力机制分别计算图像和传感器特征的注意力，交叉注意力机制学习图像和传感器特征之间的相关性，有效地融合两种特征；5.使用Softmax分类，处理融合后的特征信息并映射分类；6.使用交叉熵损失函数评估模型；7.采用迁移学习，加载模型的预训练权重并进行微调，以加快模型的训练速度和提高模型的准确性；8.用训练好的模型对杂菌进行检测。
📄 2023103789884
📂 G06V10_764
👤 浙江工业大学
📅 2023-04-11
一种基于人的心理认知模型的青菜病害的分类检测方法，包括：步骤1：获取图像并进行处理，获取多份病害区域、正常区域的青菜样本数据，分别以病害区域样本x1、x2为圆心画圆找出距离其最近的k个样本点；步骤2：分别计算最近的k个样本点中病害样本、正常样本所占的比例，并由此作出2×2列联表；步骤3：结合步骤2所作列联表，利用人的松散对称模型再次计算样本x1、x2作为病害样本出现在最近邻的k个样本点中的概率；步骤4：把步骤3计算出的结果作为样本xi在分类器训练过程中的权重；步骤5：重复以上步骤确定其他病害样本和正常样本的权重并用SVM算法进行最终训练。步骤6：用训练好的SVM分类检测器对待检测的青菜进行病害检测。
📄 202110405593X
📂 G06F18_2411
👤 浙江工业大学
📅 2021-04-15
本申请提供了一种果实计数方法、装置、设备及介质，其中，该方法包括：获取摄像机所捕获的果园内的目标果树对应的前景图像；将所述前景图像输入至目标检测模型中，以获得对象检测序；基于每个检测对象的尺度信息，对所述前景图像中的所有检测对象进行聚类，获得第一聚类簇和第二聚类簇；从第一聚类簇和第二聚类簇中确定目标聚类簇，并将所述目标聚类簇中包括的检测对象的数量确定为所述目标果树上的果实数量。本申请通过获取目标图像并对图像中的检测对象的尺度信息的进行检测和聚类，根据不同果实之间的尺度差异，对前景图像中的果实对象进行深度估计，以排除后排果树对果实计数带来的干扰。
📄 202210089906X
📂 G06V10_762
👤 西南大学柑桔研究所, 瀚云科技有限公司
📅 2022-01-25
本发明属于农业信息化领域，尤其涉及一种融合行为与视觉特征的家蚕脓病早期智能诊断方法，根据家蚕感染脓病早期，会表现出狂躁爬行的行为特征，以及会出现环节肿胀、脓液流出等视觉特征,利用人工智能中的深度学习和计算机视觉技术，分别提取家蚕的视觉特征和行为特征，而后将两者融合，进一步识别模型诊断家蚕是否感染脓病，结果也更加客观准确。本发明能够实现对家蚕脓病的早期检测，进一步开发出应用软件后能够应用到智能养殖设备上，具有非常好的应用前景。
📄 2023111568864
📂 G06V10_86
👤 宜宾西南大学研究院, 四川省农业科学院蚕业研究所(四川省农业科学院特种经济动植物研究所)
📅 2023-09-08
本发明提供了一种高精度鱼类体态测量方法、设备及存储介质，基于构建的鱼类体态测量模型实现测量方法，模型包括鱼类图像增强模块、鱼类目标检测模块和鱼类体态测量模块；鱼类图像增强模块基于生成对抗网络架构设计，包括生成器网络和判别器网络，其中生成器网络引入辅助引导模块，用于提取目标域图像的多尺度特征细节来引导生成器网络的生成过程；鱼类目标检测模块基于YOLOV8模型建立，用于获取鱼的位置信息，并输出矩形框标注后的检测图像；鱼类体态测量模块，基于矩形框标注后的检测图像进行实际长度测量。本发明巧妙设计模型结构和训练损失函数，实现了对鱼类图像的增强、目标检测与体态测量，极大地提高了鱼类体态测量的效率和可靠性。
📄 2024111474575
📂 G06V40_10
👤 西南大学
📅 2024-08-20
本申请提供了一种植物病虫害的识别方法、装置、电子设备及存储介质，所述识别方法包括：获取目标植物的待检测图像；将所述待检测图像输入至预先训练好的疾病症状识别模型中，确定待检测图像的至少一个目标症状描述标签；基于至少一个目标症状描述标签，通过搜索所述目标植物所属植物种类的疾病知识图谱，确定所述目标植物所患的至少一种疾病；所述疾病包括病害或虫害中的至少一种。这样，本申请通过预先训练好的疾病症状识别模型进行多标签识别，确定目标植物的待检测图像的至少一个目标症状描述标签，并通过至少一个症状描述标签和疾病知识图谱可以对目标植物所患的多种病害和/或虫害同时进行识别，从而可以提高植物病虫害识别结果的准确性。
📄 2022100012978
📂 G06V20_20
👤 瀚云科技有限公司
📅 2022-01-04
本发明公开了一种蚕茧计数方法，该蚕茧计数方法中对采集到的图像进行与预处理和二值化将背景和蚕茧目标分离，确定二值化得到图像中目标像素点，并根据目标像素点的连通进行连通区域标记，将二值化图像中的目标区域标记为若干个连通区域，并统计各个连通区域的面积，根据面积计算蚕茧样本的蚕茧个数。基于自适应阈值分割算法对聚类后的图像进行二值化，大大提高了二值化的精度，进而提高了计数结果的准确性，且通过面积进行统计，不需要另外采用图形分割技术，就解决了因蚕茧粘连而导致计数不准的问题，且方法简单，计算量小，适用于Android设备，得到手持式蚕茧计数设备。
📄 2014102022274
📂 G06M11_00
👤 浙江理工大学
📅 2014-05-12
本发明公开了一种基于图像形变特征的鸡胸肉木质化程度分级系统及分级方法，分级系统包括由工控机控制的硬件模块、特征参量提取模块、木质化分级模块；硬件模块包括CCD工业相机、激光测距装置、LED白光光源、触发传感器、空气增压泵、高压喷气嘴、固定支架及挡板；特征参量提取模块提取与鸡胸肉高度相关的五个特征参量；木质化分级模块通过特征参量提取分析模块所得到的特征参量由BP神经网络模型进行建模预测。分级方法通过对鸡胸肉在高压空气喷射前后的特征变化来判定鸡胸肉木质程度，本发明实现了鸡胸肉木质化等级的在线无损快速检测。
📄 2018110613471
📂 G01N21_84
👤 滁州学院
📅 2018-09-12
本发明公开了一种基于RGB‑D相机的自动仿形采茶方法，采用RGB‑D相机扫描茶蓬面，提取包含深度信息与RGB图像信息的茶蓬面深度图像，通过茶蓬面深度信息拟合割刀初步采收切割深度基准；然后，以蓬面深度信息的横向方差估计生长密度，并对茶蓬面深度图像进行变阈值k‑means算法分割后提取鲜叶像素比例；最后，创新提出融合割刀初步采收切割深度基准、生长密度及鲜叶像素比例参数建立最佳割刀仿形采收切割深度基准的估计模型，并将垄沟起伏不平的扰动测量信号输入线性自抗扰控制系统，以滤波后的干扰测量信号为已知扰动，改进设计了扩张状态观测器，仿形采收切割深度基准更准确，控制系统的鲁棒性与动态响应性能高。
📄 2023110153695
📂 G06V20_50
👤 浙江理工大学
📅 2023-08-14
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