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]一种基于SE-ResNet模型的茶叶品种分类方法-CN202111569552.0在审
  • 袁红春;贾寓涵;臧天祺;吴若有;周晖;吴顺龙 - 上海海洋大学
  • 2021-12-21 - 2022-03-04 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种基于SE‑ResNet模型的茶叶品种分类方法,包括采集茶叶原始图片,根据SE‑ResNet模型设计要求等比例缩放图片数据,依次采用翻转变换、旋转变换、噪声扰动和对比度变换方式扩大图片数据的泛化性;再确定网络层数后,选择超参数、激活函数和损失函数构建茶叶品种分类的SE‑ResNet模型,采用训练集和验证集数据训练上述SE‑ResNet模型,保存对应的训练权重,根据训练精度和损失函数图调优上述模型;将训练权重重新加载到上述调优后的模型中,最后用测试集数据验证该模型对茶叶品种分类性能。本发明可以快速识别出不同的茶叶品种,提高茶叶品种分类的效率,减少时间和人力成本。
  • 一种基于seresnet模型茶叶品种分类方法
  • [发明专利]一种基于高光谱成像技术的高粱品种识别方法-CN202310521850.5在审
  • 田建平;张晓兵;周书宇;王俊;粱宴;胡新军;黄丹;罗惠波 - 四川轻化工大学
  • 2023-05-10 - 2023-08-08 - G01N21/359
  • 本发明提供一种基于高光谱成像技术的高粱品种识别方法,属于农作物品种识别技术领域,克服了现有品种识别方法耗时长且有破坏性的缺点;包括:制作并采集高粱样本的高光谱图像,进行校正,利用基于波段最值映射的灰度变换方法结合大津阈值算法分割高粱籽粒与背景,利用扩展极大值变换改进后的分水岭算法分割高粱之间粘连籽粒,并提取高粱籽粒的光谱数据;采用孤立森林算法剔除异常光谱数据;使用多元散射校正法进行预处理;转换高粱籽粒的光谱数据格式为二维灰度图像数据;利用二维灰度图像数据和品种标签建立二维卷积神经网络模型,识别高粱品种;本发明通过高光谱图谱特征,结合卷积神经网络模型,实现高粱品种快速、无损和准确识别效果。
  • 一种基于光谱成像技术高粱品种识别方法
  • [发明专利]一种快速识别南瓜种子身份的方法-CN202010124608.0在审
  • 冯旭萍;何勇;密春晓;鲍一丹 - 浙江大学
  • 2020-02-27 - 2020-06-30 - G01N21/3586
  • 本发明公开了一种快速识别南瓜种子身份的方法,属于作物育种中表型获取技术领域,包括:将所有品种的南瓜种子保存,控制室内温度湿度恒定;采用太赫兹脉冲采集南瓜样本的太赫兹图像信号,导出原始太赫兹光谱时域变换谱线,记为X,样本中南瓜所属品种记为Y;根据原始太赫兹光谱时域变换谱线X,找出南瓜对应的特征频域值;在X中提取出与南瓜特征频域值对应的太赫兹光谱折射率数据,记为X1,将所得数据(X1,Y)划分为建模集和预测集;分别以建模集中的X1作为输入,Y作为输出,构建南瓜品种与对应太赫兹时域变换谱线的折射率的卷积神经网络的多分类模型;将预测集中南瓜的光谱折射率X1带入卷积神经网络多分类模型中,得到待测南瓜的对应品种
  • 一种快速识别南瓜种子身份方法
  • [发明专利]一种基于叶脉拓扑特征的大豆品种识别方法-CN202010585957.2有效
  • 袁晓辉;李东野;张衍平 - 武汉理工大学
  • 2020-06-24 - 2022-07-12 - G06V10/764
  • 本发明提供一种基于叶脉拓扑特征的大豆品种识别方法,涉及大豆育种和计算机视觉技术领域。该方法首先获取高清晰度的大豆叶片图像,并进行增强;然后采用自适应阈值的分割方法对增强后的叶片图像进行二值化,提取叶脉网络;对提取到的叶脉网络进行距离变换,利用持续同调算法对距离变换之后的叶脉网络图像进行分析,提取出大豆叶片的拓扑特征,进而确定大豆叶片的拓扑特征向量;训练卷积神经网络从提取到的拓扑特征中进一步提取特征,并通过分类器实现大豆品种的识别。本发明提供的大豆品种识别方法,实现了大豆品种的分类,对于噪声、光照等都具有很好的鲁棒性;大大提高了分析的效率和准确率,降低了人力和时间成本。
  • 一种基于叶脉拓扑特征大豆品种识别方法

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