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]基于监督学习的小麦条锈病严重度评估方法-CN202210585552.8在审
  • 王海光;蒋倩;王红丽 - 中国农业大学
  • 2022-05-27 - 2022-09-02 - G06K9/62
  • 本发明涉及基于监督学习的小麦条锈病严重度评估方法,包括:采集小麦条锈病病叶图像,对所述病叶图像进行预处理,获取小麦条锈病发病单叶分割图像和病斑分割图像;基于所述小麦条锈病发病单叶分割图像和所述病斑分割图像获取发病单叶总面积和病斑面积,计算所述病斑面积占所述发病单叶总面积的百分率;基于监督学习,构建小麦条锈病严重度评估模型,以严重度评估准确率为评价指标,获得最优小麦条锈病严重度评估模型,利用所述最优小麦条锈病严重度评估模型对小麦条锈病发病叶片严重度进行评估本发明方法简便、易于操作,有利于在实际中应用,并可提高严重度评估的准确性,对于小麦条锈病的调查、监测、预测预报和防控具有重要意义。
  • 基于监督学习小麦条锈病严重评估方法
  • [发明专利]一种基于高光谱的小麦条锈病监测方法-CN202110598595.5有效
  • 陈雪;宋志华;曹书森;李程;李阳 - 山东深蓝智谱数字科技有限公司
  • 2021-05-31 - 2022-08-23 - G01N21/25
  • 本发明涉一种基于高光谱的小麦条锈病监测方法,步骤为:在条锈病发病窗口期内按照小麦生长周期获取健康小麦的各个时期的光谱波段特征指纹;在条锈病发病窗口期内按照小麦生长周期获取条锈病小麦的各个时期的光谱波段特征指纹;利用贝叶斯稀疏概率分析法估算健康小麦的光谱波段特征指纹与条锈病小麦的光谱波段特征指纹的关联函数值,获得小麦条锈病不同阶段的光谱波段特征;获取待监测区域小麦的高光谱图像数据,并提取光谱图像的能量分布,获得光谱波段特征指纹;利用小麦条锈病的光谱波段特征对采集的待监测区域小麦的光谱波段特征指纹进行筛选,从而确定待监测区域的条锈病情况。
  • 一种基于光谱小麦条锈病监测方法

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