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]一种基于深度学习的番茄叶片病害检测方法-CN202310858246.1在审
  • 屈洪春;纪豪;王红胜;翟世东;郭飞 - 重庆邮电大学
  • 2023-07-13 - 2023-10-20 - G06V20/10
  • 本发明涉及一种基于深度学习的番茄叶片病害检测方法,属于植物病害检测技术领域。该方法包括:S1:收集常见的番茄叶片病害图像,对图像进行缩放拼接并使用图像处理方法扩充数据集;S2:根据番茄的病害种类进行标注和分类,划分训练集和验证集,最终得到番茄叶片病害图像数据集;S3:构建基于改进的yolov7‑tiny网络结构的小目标病害识别模型;S4:设置模型初始参数,使用数据集对构建的模型进行训练,获得最优模型参数,并保存最优模型;S5:使用训练后的模型对待检测图像进行识别,检测出图像中病害的具体位置以及名称。本发明能快速且有效地改善小目标病害的检测效果,并且达到了精度与速度的平衡。
  • 一种基于深度学习番茄叶片病害检测方法

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