[发明专利]一种基于YOLO算法的稻飞虱迁飞路径预测方法有效
| 申请号： | 202010831739.2 | 申请日： | 2020-08-18 |
| 公开（公告）号： | CN112001290B | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 路绳方;沈卫康;陈烨;张健;焦良葆;曹雪虹 | 申请（专利权）人： | 南京工程学院 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V20/40;G06Q50/02 |
| 代理公司： | 南京睿之博知识产权代理有限公司 32296 | 代理人： | 杨雷 |
| 地址： | 211167 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于YOLO算法的稻飞虱迁飞路径预测方法，涉及机器视觉与人工智能的技术领域。本发明对于获得的田间昆虫图片，通过YOLO算法训练收集的图像集，生成稻飞虱检测模型，完成实际田间拍摄状态下的稻飞虱图像检测；然后，对不同地区获取的稻飞虱图像进行识别和检测，并分别对图像中识别出的稻飞虱进行数量统计，并将数据上传到数据管理中心平台。根据不同地区稻飞虱数量的统计，完成稻飞虱迁徙路径的预测。利用高效的数据智能管理平台，来精确识别不同地区稻飞虱数量，统计稻飞虱病虫害严重性程度以及预测稻飞虱迁飞路径，对稻田等农作物有关稻飞虱虫害预防提供重要参考数据，可以节省大量人力和物力资源，提高农业虫害防治效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 yolo 算法 稻飞虱迁飞 路径 预测 方法 | ||
【主权项】：
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