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[发明专利]一种农作物病虫害智能诊断方法及系统-CN202310322541.5在审
发明人：陈海郎;肖运海;陈艳芳;廖远兵 -专利权人：河源职业技术学院
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明涉及农业技术领域，尤其涉及一种农作物病虫害智能诊断方法及系统，所述农作物病虫害智能诊断方法包括步骤：获取病虫害图像和病虫害特征信息；对所述病虫害图像进行预处理，得到预处理病虫害图像；将所述预处理病虫害图像和所述病虫害特征信息输入训练好的农作物病虫害诊断模型，通过所述农作物病虫害诊断模型得到农作物病虫害诊断结果。本发明通过对获取的病虫害图像进行预处理，然后利用训练好的农作物病虫害诊断模型对预处理病虫害图像和病虫害特性信息进行诊断，得到农作物病虫害诊断结果，实现农作物病虫害标准化、精准化的诊断，可以有效起到对农作物病虫害的防止作用，为用户进一步落实病虫害防治工作提供主要的实践指导。
一种农作物病虫害智能诊断方法系统

[发明专利]一种基于机器视觉识别的农作物病虫害监管系统-CN202211606016.8在审
发明人：马静;孙建昌;刘炜;安永平;王彩芬;陈丽;杨益春 -专利权人：宁夏农林科学院农作物研究所（宁夏回族自治区农作物育种中心）
申请日： 2022-12-14 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器视觉识别的农作物病虫害监管系统，包括：信息获取模块，用于获取农作物病虫害图像、农作物病虫害范围和监测区域气象信息；图像识别模块，用于构建病虫害识别模型，并将所述农作物病虫害图像输入到所述病虫害识别模型中，获得病虫害类别；病虫害监管模块，用于结合所述病虫害类别、农作物病虫害范围和气象信息，获得病虫害情况关联图，对农作物病虫害情况进行实时监测。本发明的农作物病虫害监管系统替代了人工调查环节，减少了病虫害防治过程中有毒药剂对人的危害，提高了病虫害的监管力度，能够极大地降低测报人员的工作量和劳动强度，并且能显著提高测报准确率，能够更为科学地分析研究病虫害的发生规律
一种基于机器视觉识别农作物病虫害监管系统

[发明专利]一种农作物病虫害识别方法及系统-CN202011052751.X在审
发明人：庄家煜;许世卫;张永恩;金东艳;周涵 -专利权人：中国农业科学院农业信息研究所
申请日： 2020-09-29 - 公布日： 2020-11-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种农作物病虫害识别方法及系统。该识别方法包括：获取农作物历史病虫害图像；根据所述农作物历史病虫害图像按照农作物类别划分为多种病虫害训练数据集；针对每一种所述病虫害训练数据集，以所述农作物历史病虫害图像为输入，以病虫害类别为输出，训练残差网络模型，确定每一种病害虫识别模型；获取待识别病虫害图像，并确定所述待识别病虫害图像的农作物类别；根据所述农作物对应的病虫害识别模型识别所述待识别病虫害图像的病虫害类别。采用本发明所提供的识别方法及系统能够提高病虫害类别的识别效率。
一种农作物病虫害识别方法系统

[发明专利]基于多源特征融合的农作物病虫害图像识别方法-CN202110272126.4在审
发明人：琚成;陶怡;杨会甲;范营营;张亚军;郭瑞;朱超 -专利权人：西安航天自动化股份有限公司
申请日： 2021-03-12 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本申请提供一种基于多源特征融合的农作物病虫害图像识别方法，获取初始农作物叶片病虫害数据集；通过仿射变换，得到规格化的预处理农作物叶片病虫害数据集；根据深度卷积对抗式生成网络对预处理农作物叶片病虫害数据集进行扩充，得到农作物叶片病虫害图像样本；根据预设候选框，通过三分支结构构建多尺度融合网络模型，提取农作物叶片病虫害图像样本中的农作物叶片病虫害图像候选区域；将多源特征和农作物叶片病虫害图像候选区域融合，采用AlexNet、ResNet50和VGG基准模型，得到农作物病虫害的定位信息和类别信息；根据类别信息，采用Siamese Network模型，判定农作物病虫害的程度。本申请融合多源特征，提升农作物病害识别的普适性和精准率。
基于特征融合农作物病虫害图像识别方法

[发明专利]一种基于大数据的农业病虫害监管系统及方法-CN202211706884.3在审
发明人：陈勇兵 -专利权人：温州科技职业学院
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种基于大数据的农业病虫害监管系统及方法，其中系统包括：枝叶图像获取模块，用于通过摄像小车获取农业园内的农作物的枝叶图像；病虫害图像获取模块，用于从大数据平台上获取所述农作物的病虫害图像；病虫害农作物确定模块，用于基于所述枝叶图像和所述病虫害图像，确定病虫害农作物；预警模块，用于将所述病虫害农作物预警给所述农业园的管理人员。本发明的基于大数据的农业病虫害监管系统及方法，无需安排多个有农作物病虫害判断经验的人员定期对农作物进行一一病虫害检查，降低了人力成本。
一种基于数据农业病虫害监管系统方法

[发明专利]一种农业信息共享方法-CN201910748167.9有效
发明人：吴忠辉;成洪山;税利;谢钟波 -专利权人：四川科库科技有限公司
申请日： 2019-08-13 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种农业信息共享方法，该方法先获取移动终端上传的待共享信息，其中待共享信息包括：待共享区域、共享时间、农作物遭受病虫害时的解决方案；根据农作物遭受病虫害时的解决方案，在预设的作物信息库中，提取与农作物遭受病虫害时的解决方案相匹配的病虫害区域和病虫害发病时间；当待共享区域位于病虫害区域内，且共享时间位于病虫害发病时间内，则获得待匹配区域；获取待匹配区域内所有用户终端的地理位置，并将农作物遭受病虫害时的解决方案推送至所有用户终端。采用本发明技术方案能够准确获取同种农作物遭受同种病虫害的农作物病虫害区域，并能够同时向全部农作物病虫害区域共享该农作物病虫害防治信息。
一种农业信息共享方法

[发明专利]一种基于深度学习的农作物病虫害移动端识别方法-CN202211240879.8在审
发明人：王伟任 -专利权人：广西万维空间科技集团有限公司
申请日： 2022-10-11 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及病虫害识别技术领域，具体涉及一种基于深度学习的农作物病虫害移动端识别方法，通过在PC端使用农作物病虫害图片数据集对Resnet50卷积神经网络进行训练，获得训练后的农作物病虫害识别模型，并通过API接口在云端部署，结合应用程序，实现了在移动端提交图片即可对农作物病虫害进行精确识别的功能，同时建集农作物病虫害识别、诊断、农作物专家咨询问答、农业小课堂、农业社交于一体的农作物病虫害识别应用程序，实现了高准确率地机器视觉农作物病虫害诊断，以及专家问诊、信息交互一站式服务。
一种基于深度学习农作物病虫害移动识别方法

[发明专利]一种基于图像的农作物病虫害检测方法、系统及设备-CN202010183999.3在审
发明人：唐友;李卓;王永江;滕小华 -专利权人：吉林农业科技学院
申请日： 2020-03-16 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于图像的农作物病虫害检测方法、系统及设备，属于农作物病虫害检测技术领域。为了解决现有的农作物病虫害检测方法不能兼顾准确率和模型训练时间的问题。本发明所述的方法中，首先采集检测区域的农作物的图像；然后将检测区域的农作物的图像输入农作物病虫害检测模型进行检测，检测区域的农作物的图像首先通过前端识别网络识别出对应农作物的种类，之后按照农作物的种类对应到某个后端识别网络，得到该种农作物对应病虫害的类型；农作物病虫害检测模型由前端识别网络与整体后端识别网络串联构成；所述整体后端识别网络由n个后端识别网络并行构成，n个后端识别网络的网络结构相同。主要用于农作物病虫害检测。
一种基于图像农作物病虫害检测方法系统设备

[发明专利]病虫害时间动态分布监测方法及系统-CN201910808245.X在审
发明人：郝荣欣;田静国;施蕾蕾;刘龙;宫华泽;陈祺 -专利权人：北京麦飞科技有限公司
申请日： 2019-08-29 - 公布日： 2019-11-22 - 主分类号： G01N21/84 文献下载
摘要：本申请公开了一种病虫害时间动态分布监测方法及系统，涉及植物病虫害监测技术领域，包括：采集农作物各个生育期对应的冠层光谱数据，针对同一时期的农作物，对农作物光谱进行分析，得到农作物受病虫害的敏感波段的反射率；利用敏感波段的反射率构建EVI；根据冠层光谱数据获取EVI的时序数据；对EVI的时序数据进行滤波和重构，得到受病虫害农作物和健康农作物的时序曲线；根据受病虫害农作物和健康农作物的时序曲线的状态，判断病虫害情况本申请利用时间序列数据集，提取作物植被指数时间序列曲线，分析发生病虫害和未发生病虫害的植被指数时序曲线的变化特征，实现病虫害时间动态分布监测。
农作物病虫害时序曲线分布监测冠层光谱敏感波段时间动态时序数据反射率虫害农作物受病虫害时间序列曲线时间序列数据植物病虫害变化特征数据获取植被指数作物植被生育期构建光谱滤波重构申请采集分析健康监测

[发明专利]一种病虫害识别方法及系统-CN202310405215.0在审
发明人：王茂林 -专利权人：深圳市金大智能创新科技有限公司
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明属于农业种植技术领域，具体涉及一种病虫害识别方法及系统，该识别方法主要包括以下步骤：在终端服务器预先构建农作物标准生长模型、诊断模型和病虫害数据库；对农作物生长状态进行采集，获取农作物生长状态；上传所述农作物生长状态，调用所述农作物标准生长模型，通过所述农作物生长状态判定农作物的生长系数θ；调用诊断模型对农作物的病虫害特征进行识别，获取包含有病虫害特征的诊断数据以及病虫害的扩散率α。本发明通过采集农作物的图像，能够对农作物生长过程中出现的寄生植物种类以及病虫害虫类进行识别，同时，通过多维度数据的结合，计算出当季农作物受到病虫害胁迫后的产量，能够满足种植人员多维度的使用需求。
一种病虫害识别方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的农作物病虫害防治方案推荐系统-CN201710561396.0在审
发明人：钱鹰;王喜宾;刘歆;贾朝龙;朱红军;叶青青;夏璨;刘微微;王茂瑞;冯相辉;孙惟智 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2017-07-11 - 公布日： 2017-11-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的农作物病虫害防治方案推荐系统，属于农业现代化领域。该系统包括图像采集系统、图像处理系统、农作物病虫害识别系统、农作物病虫害防治系统、农作物病虫害防治效果信息反馈系统、用户反馈信息真伪识别系统；本发明采用增量学习方法；农作物病虫害防治系统将根据农作物病虫害防治效果信息反馈系统的信息不断优化神经网络结构，联合农作物名称、当地的天气记录和叶片的彩色图像作为病虫害识别的关键信息，结果更加稳定可靠，也更准确。
一种基于深度学习农作物病虫害防治方案推荐系统

[发明专利]一种农作物病虫害检测方法-CN201710379786.6有效
发明人：吴芝路;卫智熠;陈雨时;尹振东;李波;马波 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2017-05-25 - 公布日： 2020-07-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种农作物病虫害检测方法，涉及一种农作物病虫害的检测方法。本发明为了解决现有的针对于农作物病虫害的智能检测准确率不高的问题和分类精度波动大的问题。本发明首先将具有明确标签的可见光农作物病虫害图像进行预处理，然后搭建十八层网络结构的卷积神经网络，用可见光农作物病虫害图像训练集的样本进行卷积神经网络训练，得到训练好的卷积神经网络，并对具有明确标签的可见光农作物病虫害图像的特征进行提取；利用提取到的特征和其对应的可见光农作物病虫害图像的分类标签训练支持向量机模型；对新上传的农作物病虫害可见光图片特征提取，再用训练好的支持向量机模型对提取到的特征进行分类。本发明适用于农作物的病虫害检测。
一种农作物病虫害检测方法

[发明专利]一种农作物病虫害识别方法及系统-CN202110121542.4在审
发明人：陈一品;赵冬丽;张艳;史红娜;悦祥营;吴晶晶;于俊玲;郭风勋;李春姣;王建胜 -专利权人：陈一品
申请日： 2021-01-28 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种农作物病虫害识别方法及系统，涉及病虫害识别技术领域，建立的数据库，可以根据图像精确识别已经被认知发现的病虫害。采用采集模块进行农作物信息的采集，对采集信息进行分析识别，匹配图像信息与数据库信息，辨别农作物是否出现病虫害以及辨别病虫害的类别，辨别方式包括生命体征辨别、异常颜色辨别；本发明提供的一种农作物病虫害识别方法及系统，建立农作物病虫害训练模型，将采集到的农田图像导入其中，检测其是否存在害虫，并检测农作物的其它生长数据。
一种农作物病虫害识别方法系统

[发明专利]农作物种类与病虫害类型的联合识别方法及装置-CN201810788917.0有效
发明人：张长水;李易阳;陆江 -专利权人：宁夏智启连山科技有限公司
申请日： 2018-07-18 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种农作物种类与病虫害类型的联合识别方法及装置，所述方法将病虫害类型特征图通过预设的多示例学习融合模型进行运算来获第一病虫害类型评估值，根据预设的训练集和第一病虫害类型评估值获得农作物种类贝叶斯概率值之后将农作物种类特征图通过预设的全连接神经网络模型来获得第一农作物种类评估值，根据预先存储的训练集和第一农作物种类评估值获得病虫害类型贝叶斯概率值。根据第一病虫害类型评估值和病虫害类型贝叶斯概率值获得第二病虫害类型评估值，再根据第一农作物种类评估值和农作物种类贝叶斯概率值获得第二农作物种类评估值。在实现了对农作物种类以及病虫害类型的高准确率识别的同时大大减少了对训练数据的需求。
农作物种类病虫害类型联合识别方法装置

[发明专利]基于物联网的农作物病虫害监控方法、系统及存储介质-CN202110345066.4在审
发明人：徐杰柱 -专利权人：佛山一本农业科技有限公司
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开的一种基于物联网的农作物病虫害监控方法、系统及存储介质，包括：采集农作物图像信息，根据所述农作物图像信息获取农作物植株生长状况信息及受虫害状况信息；根据所述农作物植株生长状况信息及受虫害状况信息，建立农作物信息数据库；引入农作物病虫害预测模型，根据所述农作物植株生长状况信息结合目标区域内环境变化信息预测病虫害，进行提前防治，并根据获取农作物的实际受病虫害情况生成病情指数偏差率，通过判断所述病情指数偏差率进行农作物病虫害的科学防治，且在获取农作物图像信息的同时，通过数据筛选及更新，经常对农作物信息数据库进行调整，以提高农作物信息数据库的时效性与准确性。
基于联网农作物病虫害监控方法系统存储介质

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