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]基于深度学习的植物病虫害识别方法-CN201911314361.2在审
  • 徐兴梅;刘远;周晶;陈谦;王硕;王宁;于孝铂 - 吉林农业大学
  • 2019-12-19 - 2020-04-28 - G06T3/40
  • 基于深度学习的植物病虫害识别方法,涉及植物病虫害防治领域,解决了现有农作物病虫害分类识别方法存在的图像识别低、模型结构复杂、预测精准度低的问题。本发明包括:采集植物病虫害叶片图像和正常植物叶片图像;图像预处理,得到超分辨植物病虫害叶片目标图像;通过深度学习算法对超分辨植物病虫害叶片目标图像进行融合、分析和计算,生成植物病虫害图像特征表达;通过深度学习网络对植物病虫害图像特征表达进行分析和计算,生成基于深度学习网络的植物病虫害识别模型;利用基于深度学习网络的植物病虫害识别模型对需要识别的植物病虫害叶片图像进行训练。本发明图像识别高、模型结构简单、预测精准度高。
  • 基于深度学习植物病虫害识别方法
  • [发明专利]一种玉米螟区域中受虫害的分布预测方法-CN201710241365.7有效
  • 吴才聪;胡冰冰;寇志宏 - 中国农业大学
  • 2017-04-13 - 2020-08-11 - G06F17/16
  • 本发明提供一种玉米螟区域中受虫害的分布预测方法,通过无人机空中拍摄和人工实地调查,获得预测小区域内玉米螟区域分布的关键要素,人工实地调查获取玉米螟虫源基数和玉米受虫害,构建玉米螟区域分布的相关度函数;再根据玉米螟孵化与发育的时间轴,利用实测的玉米受虫害数据,修正玉米螟的空间分布预测模型。利用拟合受虫害得到的最优半变异函数模型进行受虫害的空间插值,得到受虫害的空间分布等级图。本发明解决了现有分析方法忽略空间相关性以及无法对小区域玉米螟进行预测的缺点。
  • 一种玉米螟区域虫害分布预测方法
  • [发明专利]一种降低棉花虫害的方法-CN201611066246.4在审
  • 冯子荣 - 国营全椒县棉花原种总场
  • 2016-11-28 - 2017-05-10 - A01N65/40
  • 本发明属于棉花种植技术领域,尤其是一种降低棉花虫害的方法,具体方法如下生长期间,使用杀虫剂A和杀虫剂B对棉花植株进行喷施,每隔17~19天重复喷施一次,每次使用杀虫剂A喷施后的第四天使用杀虫剂B进行喷施本发明使得棉花蚜虫虫害降低至0.7%~0.8%、红蜘蛛虫害降低至0.9%~1.0%、棉铃虫虫害降低至0.8%~1.0%、盲蝽蟓虫害降低至0.7%,使得亩产籽棉量达到351.12~353.67kg
  • 一种降低棉花虫害方法
  • [发明专利]一种基于遥感影像高分辨重建的遥感监测识别系统-CN202211183041.X在审
  • 李家;周钰谦;张秋燕 - 成都信息工程大学
  • 2022-09-27 - 2023-03-21 - G06V20/10
  • 本申请提供了一种基于遥感影像高分辨重建的遥感监测识别系统,采集单元用于采集同一农作物病虫害重点监测区域的传感器的遥感影像,预处理单元用于对采集到的监测区域的遥感影像进行预处理,重建单元用于对所输入的无配对高分辨影像的低分辨影像进行高分辨重建,提取单元用于在高分辨重建影像上进行提取获得监测区域的重点监测作物种植范围,识别单元用于利用预设病虫害识别模型对作物病虫害情况进行识别,获得区域监测作物病虫害情况,预警显示单元用于利用预设病虫害专家指导系统对当前种植区域进行作物病虫害分级分类预警显示本申请实现了作物病虫害在作物农田中空间分布和发展趋势的及时获取和精确监测、识别、预警。
  • 一种基于遥感影像高分辨率重建监测识别系统
  • [发明专利]一种植物病虫害评估方法及系统-CN202210813782.5有效
  • 顾惠波;岳晓兰;娄本昊 - 浙江甲骨文超级码科技股份有限公司
  • 2022-07-11 - 2023-07-18 - G06V20/10
  • 本发明公开一种植物病虫害评估方法及系统,包括以下步骤:确定不同类别病虫害光谱特征的反射,正常植物以及土壤光谱特征的反射;根据各类型光谱特征与其他类型的差异化反射,选取与其他类型具有显著差异的波段;根据选取的波段数量构建多组多元一次函数模型,所述多元一次函数模型包括不同类型光谱特征的反射以及对应类型的占比;接收待评估范围的高光谱影像数据,代入所述多元一次函数模型,并根据最小二乘法求得对应类型的占比数据;根据所述占比数据评估病虫害状态。基于拍摄采集到的高光谱影像,可以通过模型算出各病虫害发生的比例,得到茶树病虫害总体严重程度,和各病虫害分别的严重程度。
  • 一种植物病虫害评估方法系统

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