本发明公开了一种鱼类苗种无损分类装置及分类方法，包括上端开口的箱体，设于箱体上方的光源，设于箱体右部的鱼苗入口，设于鱼苗入口左侧的箱体内的水平隔板，设于鱼苗入口左侧的箱体上部内的前后延伸的竖隔板，设于水平隔板上的N行小鱼苗逸出机构组和N行大鱼苗逸出机构组，N≥2；所述小鱼苗逸出机构组和所述大鱼苗逸出机构组交替排列；本发明具有可同时将大鱼苗、小鱼苗分离在箱体上方，有效避免了低氧时间过长对鱼苗造成损害的特点。
📄 202310288530X
📂 A01K61_95
👤 浙江师范大学
📅 2023-03-23
本实用新型涉及水稻病虫害监测技术领域，具体为一种水稻病虫害监测装置。包括底座，底座的中间位置安装有支撑柱，支撑柱的顶部安装有支撑架，支撑架内安装有监测机构，监测机构包括纵截面为七边形的安装架，安装架的一端连接有第三连接柱，另一端连接有电机柱，电机柱内安装有驱动电机，驱动电机的输出轴连接在安装架的侧壁上，电机柱固定安装在监测机构的一侧，安装架的每个棱角上均安装有第二卡槽；通过驱动电机带动安装架每天转动一次，使安装架上的每个粘虫板均在吸附口处裸露诱虫一天，一周后再将安装架取出，通过安装架上的每个粘虫板吸附害虫的情况来判断虫害的情况，无需每天对装置进行拆卸记录，使用起来十分方便。
📄 2023216481063
📂 A01M1_14
👤 王秀峰
📅 2023-06-27
本发明公开了一种黑皮鸡枞外观品质分级系统及其方法。该系统包括相互电性连接的分拣模块和外观识别模块；外观识别模块用于对黑皮鸡枞的图像进行识别得到相应的外观品质分级判定结果；外观识别模块包括依次连接的摄像设备、卷积神经网络、指令单元；卷积神经网络用于根据图像进行识别，输出黑皮鸡枞的外观品质分级判定结果到指令单元；指令单元用于根据黑皮鸡枞的外观品质分级判定结果，向分拣模块发出将不同外观品质分级的黑皮鸡枞进行分拣的控制信号。本发明相比现有技术，综合考虑了黑皮鸡枞外观上的复合特征进行外观品质分级，真正满足了对黑皮鸡枞的品质进行分级的需求，卷积神经网络相比传统的人工分拣方法极大提升了分拣效率和分拣准确度。
📄 2022105707831
📂 B07C5_34
👤 广州辉骏生物科技股份有限公司
📅 2022-05-24
本发明涉及一种用于茶叶病害的识别方法，包括如下步骤：步骤一、数据预处理：采集茶叶病害图像数据，将每一幅包含多个病害和背景噪声的图片进行裁剪，将所拍摄到的图片裁剪成单个病害叶片为一幅图像；步骤二、构造最优小样本图网络模型并训练模型：首先将茶叶病害图像嵌入成特征向量，然后将每个特征向量作为茶叶病害图像的双域节点初始化图，根据构建好的双域节点初始化图进行图的更新优化，最优小样本图网络模型包含自下而上推理、自上而下推理和跳跃连接三个部分；步骤三、对图像进行茶叶病害图像识别。本发明减少人为识别病害耗费的人力物力，使用智能识别技术进行茶叶病害识别。
📄 2023105589257
📂 G06V10_44
👤 安徽大学
📅 2023-05-18
本申请涉及一种叶部病害的识别方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该叶部病害的识别方法包括：通过获取待识别的植物叶片图像；对所述植物叶片图像进行预处理，得到多幅第一叶片图像；利用注意力机制模型处理多幅所述第一叶片图像，获得多幅所述第一叶片图像对应的第一分类标签，其中，所述注意力机制模型被训练为用于根据叶片图像得到与该叶片图像对应的分类标签，所述分类标签包括该叶片图像对应各种叶部病害类别的病害概率；根据所述第一分类标签确定所述植物叶片图像的识别结果。通过本申请，解决了相关技术中叶部病害识别费时费力、时效性低的问题，实现了叶部病害的实时检测识别。
📄 2021101977038
📂 G06K9_00
👤 暨南大学
📅 2021-02-22
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
柿子坊 · 知识产权运营
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