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[发明专利]一种基于动态分层嵌套残差网络的文字方向识别方法-CN202211569791.0有效
发明人： 牛太阳;张健;王佩雅 -专利权人：中化现代农业有限公司
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V30/146 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于动态分层嵌套残差网络的文字方向识别方法，包括以下步骤：训练基于卷积神经网络的神经网络模型Res2Net‑I；获取文字图像，输入至神经网络模型Res2Net‑I中，进行文字方向识别；所述神经网络模型Res2Net‑I训练时，包括以下步骤：获取文字图像，对图像随机截取5份；对截取的部分按顺时针0,90,180,270四个方向随机旋转保存；对保存图像按文字的顺时针0,90,180,270四个方向进行分类；本发明以实际业务场景出发，通过深度学习的方式，训练收集的文字图像数据，得到文字方向，首先对所收集的图片随机截取5份，并将截取部分按顺时针0,90,180,270四个方向随机旋转，然后将其按文字方向进行分类，既能够提高正确率，又能够提高效率。
一种基于动态分层嵌套网络文字方向识别方法

[发明专利]一种基于分裂注意力残差网络的小麦植株识别方法-CN202211569735.7有效
发明人： 牛太阳;马朝硕;刘文龙 -专利权人：中化现代农业有限公司
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于分裂注意力残差网络的小麦植株识别方法，包括以下步骤：训练基于卷积神经网络的神经网络模型S‑Res2Net；通过无人机拍摄获取小麦植株图片；将获取到的小麦植株图片输入神经网络模型S‑Res2Net中，神经网络模型S‑Res2Net对小麦植株图片按品种进行分类；对分类后的小麦植株图片截取中下方区域部分并保存；本发明结合ResNeSt和Res2Net网络模型的结构特点，将Split‑Attention模块与Res2Net单元模块进行组合，即展现分层的残差连接使感受野在更细粒度级别上的变化能够捕获细节和全局特性，同时增加分散注意力机制更增加细粒度级别上的识别效果。
一种基于分裂注意力网络小麦植株识别方法

[发明专利]文本检测方法、装置、电子设备和存储介质-CN202210994030.3有效
发明人： 牛太阳;王佩雅 -专利权人：中化现代农业有限公司
申请日： 2022-08-18 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06V30/19 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，提供一种文本检测方法、装置、电子设备和存储介质，方法包括：将待检测图像的第一特征图输入至文本检测模型的注意力层，得到所述注意力层输出的第二特征图；将所述第二特征图输入至所述文本检测模型的文本检测层，得到所述文本检测层输出的文本检测结果；其中，所述注意力层用于对所述第一特征图的多个通道特征进行加权融合。本发明对待检测图像的第一特征图进行多通道特征提取，并将多个通道特征进行加权融合，以对不同通道的通道特征赋予不同的权重，以分别关注所需重点关注的信息，从而使得到的第二特征图更为准确，进而使基于第二特征图进行文本检测得到的文本检测结果更为准确，最终提高文本检测的准确性。
文本检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]文档合并方法、装置、设备及存储介质-CN202211713778.8有效
发明人：马金良;常庆伟;田阔;牛太阳;蔡永为 -专利权人：中化现代农业有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F40/174 文献下载
摘要：本发明提供一种文档合并方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，包括：获取第一文档的第一批注集合信息和第二文档的第二批注集合信息；根据第一批注集合信息，确定操作枚举类型和第一位置序号；基于操作枚举类型和第一位置序号，对第一批注集合信息和第二批注集合信息进行合并处理，得到合并数据集合信息；利用合并数据集合信息对第一文档进行更新，得到目标合并文档。本发明通过根据文档中的批注确定操作枚举类型和第一位置序号，以基于操作枚举类型和第一位置序号，对各个文档中的数据信息进行合并处理，得到目标合并文档，便于用户在目标合并文档进行数据查找和对比，解决文件查阅和管理复杂的技术问题，降低人工管理的成本。
文档合并方法装置设备存储介质

[发明专利]一种果实计数方法-CN202211569739.5在审
发明人： 牛太阳;郭靖宇;李长亮 -专利权人：中化现代农业有限公司
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能的图像识别的技术领域，具体涉及一种果实计数方法，包括以下步骤：使用手持拍摄设备拍摄果实图片并处理为果实图片数据集；建立果实计数神经网络模型，使用所述果实图片数据集训练所述果实计数神经网络模型；使用训练完成的果实识别神经网络模型，进行果实计数。本申请基于手持设备拍摄果实图片，拍摄的图片内果实图像更大，图像噪音低；结合分组注意力机制网络VIT和faster‑RCNN模型中模块特点构造结合其中分组注意力机制网络和改进的区域生成网络RPN网络进行果实小目标识别，识别精度得到明显提高；在区域生成网络RPN网络中添加卷积块注意模块CBAM注意力机制模块，提高了识别效率和速度。
一种果实计数方法

[发明专利]一种基于计算机视觉的作物病虫害检测方法及系统-CN202110954524.4有效
发明人： 牛太阳 -专利权人：中化现代农业有限公司
申请日： 2021-08-19 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于计算机视觉的作物病虫害检测方法及系统,属于计算机应用技术领域。方法包括：S1：获取作物的图片，将所述作物的图片输入预分类模型，识别出发生病虫害的作物的图片，将其作为待检测的目标图片；S2：将所述待检测的目标图片输入检测模型进行检测，得到目标检测结果；S3：输出所述目标检测结果，所述目标检测结果包括病虫害的类型和目标图片中病虫害发生的位置。本发明有效提高了病虫害的检测效率，缩短了病虫害发现时间，降低种植户的种植风险。
一种基于计算机视觉作物病虫害检测方法系统

[发明专利]基于多特征数据的虫害分类方法和装置-CN202111048157.8在审
发明人： 牛太阳;蔡永维 -专利权人：中化现代农业有限公司
申请日： 2021-09-08 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于多特征数据的虫害分类方法和装置；该方法包括：获取待识别图片；对图片的多种特征数据进行提取；确定最优的信息组合方式；根据最优的信息组合方式将特征数据与原图片信息进行组合，获得融合信息；将融合信息输入到虫害分类模型中进行识别，获得虫害分类结果；所述虫害分类模型为经过训练的深度卷积网络模型。本申请的方案通过实验确定最优的多特征组合方式，将虫害图片的多种特征数据进行融合后再通过卷积网络模型进行识别，从而可以有效识别出虫害类别，具有很强的特征表达与分类能力，为后续智能变量喷药等虫害防治提供信息；并且对正常拍摄图片，非针对虫体的放大图像也具有很好的分类准确度。
基于特征数据虫害分类方法装置

[发明专利]一种台风识别模型的生成方法、装置、设备及存储介质-CN202110364826.6有效
发明人：王宇翔;牛太阳;王新;彭亮;宋毅;闫建忠 -专利权人：航天宏图信息技术股份有限公司
申请日： 2021-04-06 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种台风识别模型的生成方法、装置、设备及存储介质，台风识别技术领域。该台风识别模型的生成方法包括：获取遥感数据和对应的历史台风报文信息，生成包括台风区域信息的标识文件；根据预设的卷积神经网络提取待检数据，并输出所述待检数据的分类概率向量；根据所述分类概率向量生成台风训练检测模型；将标识文件带入所述台风训练检测模型进行模型训练，生成台风识别模型。该台风识别模型的生成方法可以不依赖任何第三方数据只使用遥感数据自动实现对台风系统的识别，标识出台风系统的区域，实现提高识别出台风位置信息的准确性的技术效果。
一种台风识别模型生成方法装置设备存储介质

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