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[发明专利]一种基于高光谱特征的箱包鉴伪方法与光谱采集装置-CN202111480102.4有效
发明人：黄锦标;魏言聪;任哲;郭斌 -专利权人：深圳市海谱纳米光学科技有限公司
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06V20/20 文献下载
摘要：本发明给出了一种基于高光谱特征的箱包鉴伪方法与光谱采集装置，包括将待鉴定箱包与高光谱相机镜头之间的相对位置固定；使用白板/黑帧/其它环境参量对采集到的高光谱影像进行预处理；使用图像分割算法从高光谱影像中选出一批样点，获取这些样点对应的光谱曲线，所得到的光谱曲线能够在统计意义上显著表现出吸收和反射特性随波长的分布不同；使用分类模型对待鉴定箱包的样点的光谱曲线进行逐条分类，并基于被分为真和假两类的采样点比例，作出对整个样品真假的最终判断。本发明排除了人工鉴定过程中主观感受引起的难以预测的误差，提高了高光谱评判箱包真伪的准确性，并且可以对任意形状款式和大小的箱包进行真伪判别工作。
一种基于光谱特征箱包方法采集装置

[发明专利]基于叶片病斑面积的病虫害监测方法-CN201910811427.2在审
发明人：颜华;魏言聪;刘龙;宫华泽;陈祺 -专利权人：北京麦飞科技有限公司
申请日： 2019-08-30 - 公布日： 2019-11-29 - 主分类号： G06T7/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于叶片病斑面积的病虫害监测方法，包括步骤：通过无人机采集多张农作物图像，所述图像为三维张量，包括图像高度、图像宽度和波段数，与所述图像对应的头文件中包括经度坐标和纬度坐标；所述无机人中包括深度学习模块，实时对采集的所述农作物图像进行深度学习模型处理，识别和定位农作物叶片斑，并定量计算农作物叶片斑与农作物叶片面积比，确定病虫害等级分布。本发明使用无人机遥感与计算机视觉目标识别的集成技术，基于深度学习对病虫害的空间动态分布进行高精度实时监测。
图像农作物叶片病虫害农作物采集病虫害监测计算机视觉等级分布定量计算集成技术经度坐标空间动态模型处理目标识别实时监测纬度坐标学习模块叶片病斑面积比头文件波段三维遥感学习

[发明专利]基于深度学习图像分割的小麦植株实时计数方法-CN201910811948.8在审
发明人：颜华;魏言聪;刘龙;宫华泽;陈祺 -专利权人：北京麦飞科技有限公司
申请日： 2019-08-30 - 公布日： 2019-11-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习图像分割的小麦植株实时计数方法，包括步骤：通过无人机采集多张小麦图像，所述图像为三维张量，包括图像高度、图像宽度和波段数，与所述图像对应的头文件中包括经度坐标、纬度坐标和拍摄高度；所述无机人中包括深度学习模块，实时对采集的所述小麦图像进行深度学习模型处理，预测相幅范围内的小麦植株数量，对小麦植株数目的空间分布进行插值形成目标区域的植株数目分布图。本发明使用无人机遥感与计算机视觉目标识别的集成技术，基于深度学习算法对小麦植株数目的空间分布进行实时监测，能够准确识别和定位小麦植株并计算其数目。
小麦植株图像空间分布采集计算机视觉小麦集成技术经度坐标模型处理目标区域目标识别实时监测纬度坐标学习模块学习算法学习图像植株分布图头文件波段三维遥感拍摄分割预测学习