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]虫虫情调查方法及装置-CN201510321440.1在审
  • 不公告发明人 - 合肥市徽腾网络科技有限公司
  • 2015-06-12 - 2015-08-26 - G06M11/00
  • 本发明提供一种蚜虫虫情调查方法及装置,扫描蚜虫虫情叶片样本,获取蚜虫虫情叶片图像信息;分析所述蚜虫虫情叶片图像信息,获取所述蚜虫虫情叶片样本的蚜虫数;根据预设个数的所述蚜虫虫情叶片样本的蚜虫数和预设蚜虫虫情等级标准,计算蚜虫虫情等级。采用本发明的蚜虫虫情调查方法及装置,由于采用扫描方式获得蚜虫虫情叶片图像信息,对该图像信息进行分析计算后获取蚜虫虫情等级,从而避开了目测手查方法导致蚜虫虫情调查结果不准确,误差较大的问题,使得蚜虫虫情调查规范准确
  • 蚜虫虫情调查方法装置
  • [发明专利]基于YOLOv5的落叶松毛虫虫害检测识别方法及系统-CN202111444616.4在审
  • 林文树;张金生;何乃磊 - 东北林业大学
  • 2021-11-30 - 2022-03-04 - G06T7/00
  • 本发明公开一种基于YOLOv5的落叶松毛虫虫害检测识别方法及系统,涉及图像处理、深度学习、模式识别技术领域,方法包括:获取多张包括落叶松毛虫虫害树木的落叶松遥感图像;对图像中的落叶松毛虫虫害树木进行标定,标定后的遥感图像包括落叶松毛虫虫害树木的边界框;利用标定后的遥感图像构建训练数据集;对训练数据集进行扩增;利用扩增后的训练数据集对YOLOv5模型进行训练和优化,得到优化后的YOLOv5模型;将待识别遥感图像输入优化后的YOLOv5模型中,识别出待识别遥感图像中落叶松毛虫虫害树木的边界框。本发明能够快速精确地识别出落叶松毛虫虫害树木。
  • 基于yolov5落叶松毛虫虫害检测识别方法系统

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