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]植物病害识别方法、存储介质和识别系统-CN202310850757.9在审
  • 张嘉琪;徐斌;金生英;熊俊;黄佳敏 - 广东东篱环境股份有限公司
  • 2023-07-11 - 2023-10-10 - G06V20/60
  • 本发明公开了一种植物病害识别方法、存储介质和识别系统。该方法包括以下步骤:P.根据各种植物病害类型及其对应的病害特征构建植物病害特征信息库,病害特征包括病害部位、病害颜色以及病害区域在病害部位轮廓区域中的占比;A.获取待识别的植物病害图像并获得病害部位;B.根据病害部位,从待识别的植物病害图像提取病害部位轮廓区域;C.对该病害部位轮廓区域中的病害区域进行色值分析,得出其病害颜色;E.计算该病害区域在病害部位轮廓区域中的占比;F.根据上述待识别的植物病害图像的病害部位、病害颜色以及所述占比,从植物病害特征信息库查找所匹配的植物病害类型。该方法无需使用大量病害图像样本进行图像训练,成本较低,且识别准确率较高。
  • 植物病害识别方法存储介质系统
  • [发明专利]植物病害智能诊断系统及其使用方法-CN201410623883.1在审
  • 张勤书 - 张勤书
  • 2014-11-07 - 2015-01-21 - G01N21/25
  • 本发明公开了一种植物病害智能诊断系统,包括植物病害智能诊断主机和计算机,植物病害智能诊断主机内设有光谱扫描装置,植物病害智能诊断主机上设有可导入光谱扫描装置的检测槽,植物病害智能诊断主机通过数据线与计算机连接与传统病害检测手段相比,本发明具有以下优点:功能强大,可实现多种植物病害的快速、准确、稳定、实时、非破坏性的诊断,并且做到尽可能地早期病害检测。
  • 植物病害智能诊断系统及其使用方法
  • [发明专利]植物三维点云的处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211111268.3在审
  • 马韫韬;陈浩翀;谢子文;肖顺夫;朱晋宇 - 中国农业大学
  • 2022-09-13 - 2023-01-06 - G06V20/10
  • 本发明提供一种植物三维点云的处理方法、装置、电子设备及存储介质,其中方法包括:获取植物光谱三维点云图;将植物光谱三维点云图输入至分类网络,得到分类网络输出的植物病害点和植物病害点;分类网络用于从植物光谱三维点云图中提取植物病害点和植物病害点;将植物病害点和植物病害点输入至分割网络,得到分割网络输出的病害区域分割图;病害区域分割图用于表征植物光谱三维点云图中的病害区域和非病害区域,分割网络用于基于植物病害点和植物病害点,从植物光谱三维点云图中分割出病害区域和非病害区域,得到病害区域分割图。相较于相关技术中通过人工目视评估植物病害,本发明实施例可以有效提高评估植物病害的准确性。
  • 植物三维处理方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种植物病害识别方法、设备、存储介质及装置-CN202310131685.2在审
  • 帖军;郑禄;隆娟娟;王江晴;李子茂;佘纬;徐胜舟;马佳婷 - 中南民族大学
  • 2023-02-15 - 2023-05-16 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种植物病害识别方法、设备、存储介质及装置,本发明通过改进知识蒸馏的植物病害识别模型对数据增强预处理后获得的植物图像进行病害特征识别,根据特征识别结果确定植物病害图像,所述改进知识蒸馏的植物病害识别模型通过知识蒸馏法将对应的教师模型的软标签与目标植物实际数据集的硬标签进行结合后对学生模型进行训练所获得的模型;基于植物病害图像确定病害类型。由于本发明通过改进知识蒸馏的植物病害识别模型对植物图像进行病害特征识别,并根据特征识别结果确定植物病害图像,从而进一步地确定病害类型,本发明实现了通过知识蒸馏后的轻量化模型进行病害识别,提升识别效率的同时保证了识别准确率
  • 一种植物病害识别方法设备存储介质装置
  • [发明专利]一种基于群智能优化的植物病害高精度识别方法-CN202211195512.9在审
  • 计智伟;夏菲 - 南京农业大学
  • 2022-09-28 - 2022-12-23 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于群智能优化的植物病害高精度识别方法,包括:1)对植物病害图像预处理;2)人工设计特征的定义和提取;3)基于樽海鞘群算法的特征选择方法筛选最有价值的特征;4)植物病害图像的分类识别。本发明对植物表型组学的重大贡献是开发了一种新颖的计算方法提取了植物病害图像中的人工设计特征并对重要特征进行精确筛选,实现了植物病害的高精度分类识别或分级鉴定。它将为基于计算机视觉的植物病害图像分类提供新的思路。本发明可应用于智慧农业、植物保护等诸多领域,具有广泛的应用前景。
  • 一种基于智能优化植物病害高精度识别方法
  • [发明专利]一种基于CenterDenseNet的植物病害识别算法-CN202310113445.X在审
  • 吴景娴;桑海峰;赵婷婷;付瑶;王均峰 - 沈阳工业大学
  • 2023-02-15 - 2023-06-13 - G06T7/00
  • 本发明提供了一种基于CenterDenseNet的植物病害识别算法,算法包括图片放缩、特征提取、反卷积、预测、迭代训练,图片放缩:将输入的植物病害图片放缩至512×512像素,然后将放缩后的1×3×512×512像素的图片输入网络;特征提取:使用DenseNet‑125网络进行植物病害特征提取,能够解决现有的植物病害诊断凭借肉眼观察,具有速度慢、强度大、主观性强,以及机器学习方法对植物病害进行分类时存在准确率不高、参数过多、模型过大、学习结果对网络权重的波动变化敏感、残差结果对数据的波动敏感,不适用于复杂的植物病害检测的问题。
  • 一种基于centerdensenet植物病害识别算法

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