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[发明专利]基于边缘计算与yolov7-tiny的荔枝病害实时检测系统及其方法-CN202310721957.4在审
发明人：肖佳仪;岳学军;罗志环;曾凡国;宋庆奎;丁子予;李海锋;郑健宇;李炫天;陈俊致;钟文山 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了基于边缘计算与yolov7‑tiny的荔枝病害实时检测系统及其方法，包括图像识别模块、yolov7‑tiny模块，注意力CBAM模块，mAP模块，边缘部署模块，所述图像识别模块用于接收拍摄装置传输的影响数据，并将该数据进行转发，所述mAP模块用于对检测结果综合衡量，其计算方式为mAP＝所有类别的平均精度求和除以所有类别，所述注意力CBAM模块用于yolov7‑tiny模块，在神经网络中使模型把握重点，所述特征缩放模块用于特征缩放模块用于对图像特征进行缩放；本发明荔枝病害检测方法是一套集计算机远程通信，计算机硬件技术，多媒体技术于一身的高技术荔枝病害情况收集检测信息传输装置，能够实时判断荔枝发病情况，检测步骤简单化，检测效率大大提高。
基于边缘计算 yolov7 tiny 荔枝病害实时检测系统及其方法

[发明专利]一种农业害虫监测设备-CN202310161752.5在审
发明人：李海锋;郑建宇;岳学军;丁子予;肖佳仪;时浩文 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： A01M5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种农业害虫监测设备，包括自行走平台小车、诱虫机构和施肥机构，自行走平台小车前端安装有探路器，诱虫机构和施肥机构设置于自行走平台小车上，诱虫机构包括诱虫箱和接虫漏斗，诱虫箱安装于自行走平台小车顶部，诱虫箱顶部安装有接虫漏斗，接虫漏斗与诱虫箱之间通过四根支撑杆固定连接，接虫漏斗内部设置有支撑架，支撑架顶部安装有诱捕剂盒，接虫漏斗的输送管上设置有电磁阀，诱虫箱内部一侧固定安装有固定板，本发明相较于现有技术中以高压电网为主捕杀的监测装置，不会对害虫本体造成过大的破坏，能够提高后续图像识别的有效性和准确性。
一种农业害虫监测设备

[发明专利]一种基于改进YOLOv7的微小型病虫害检测系统及其方法-CN202310173159.2在审
发明人：李海锋;岳学军;丁子予;郑建宇;时浩文;肖佳仪 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进YOLOv7的微小型病虫害检测系统及其方法，包括视频输入模块、Pic提取模块、AC提取模块、Pic特征提取模块、AC特征提取模块、闪存模块、特征缩放模块、mAP模块、输出模块、YOLOv7模块、模型库和交互模块，所述视频输入模块用于接收拍摄装置传输的影响数据，并将该数据进行转发，所述Pic提取模块和AC提取模块分别用于提取影响数据的图像数据和动作数据，所述Pic特征提取模块和AC特征提取模块分别用于提取图像数据和动作数据的关键特征；本发明可以有效的提高病虫害检测速度，同时也采用了图像和动作双重检测的方式，使得检测结果精度更高。
一种基于改进 yolov7 微小病虫害检测系统及其方法

[发明专利]基于深度学习的水下鱼类重量估计方法、系统及电子设备-CN202211454671.6在审
发明人：时浩文;李智庆;岳学军;苏世源;张育华;吴彦琪;王越;肖佳仪;郑健宇;李海锋;丁子予 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06T7/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的水下鱼类重量估计方法、系统及电子设备，方法包括：收集目标鱼类图像，对图像进行划分和标注，构建目标鱼类数据集；对所述目标鱼类数据集进行预处理；构建目标鱼类检测模型、轮廓提取模型和重量估计模型，使用获取的目标鱼类数据集训练上述模型；构建目标鱼类轮廓对比器，判断鱼身是否和摄像头垂直，当两者垂直时，对相应的轮廓图进行后续处理；构建目标鱼类轮廓图缩放器，对输入轮廓图的像素尺寸进行缩放；将按比例缩放后的轮廓图作为重量估计模型的输入，得到目标鱼类的重量估计结果。本发明能无损、快速地对目标鱼类进行识别、定位和重量估计，对多尺寸目标有良好的识别精度。
基于深度学习水下鱼类重量估计方法系统电子设备