专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种植被叶片病害及严重程度识别方法-CN202310285256.0在审
  • 杨彬;王竹莲;李彩红;汪建武 - 湖南大学
  • 2023-03-22 - 2023-06-23 - G06V20/10
  • 本发明公开了一种植被叶片病害及严重程度识别方法,搭建TSTC网络,该网络包括多任务特征提取模块、特征融合模块和深度监督模块,预设叶片分类标签和训练集,将训练集中的叶片病害图像输入多任务特征提取模块,输出浅层特征;特征融合模块对浅层特征进行融合,得到紧凑特征;将浅层特征和紧凑特征输入深度监督模块,经过处理得到预测值,根据预测值和叶片分类标签计算网络的总损失,反向传播并更新网络参数,得到更新后的TSTC网络;将待检测叶片病害图像输入至更新后的TSTC网络,经过处理输出待检测叶片的预测值,根据待检测叶片的预测值得到待检测叶片的病害种类及严重程度。该方法可同时分别识别植被叶片的病害和严重程度。
  • 一种植被叶片病害严重程度识别方法

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