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[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
发明人：帖军;郑禄;隆娟娟;王江晴;李子茂;佘纬;徐胜舟;马佳婷 -专利权人：中南民族大学
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：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]基于深度学习的苹果叶片病害喷药辅助方法、系统及设备-CN202211389449.2在审
发明人：宋月鹏;高昂;任龙龙;宫庆福;张悦;吴昆;韩翔 -专利权人：山东农业大学
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供的一种基于深度学习的苹果叶片病害喷药辅助方法、系统及设备，包括：将采集的苹果树叶片图像信息输入预先训练的苹果叶片病害检测网络；所述苹果叶片病害检测网络对所述苹果树叶片图像信息中每个叶片进行逐一确定病害类别和叶片病害区域，所述病害类别用于确定叶片病害类型；根据所述叶片病害类型和所述叶片病害区域确定叶片的喷药类型和用量；对不同叶片逐一进行确定实现用药比例的动态调整，用于辅助果叶片病害喷药。对苹果树不同叶片的叶片病害类型和所述叶片病害区域进行确定，实现了不同叶片施药种类和施药量的确定，进而可以结合不同叶片的情况对用药比例因子进行动态调整，进而实现了靶向施药，提高智能化喷药水平。
基于深度学习苹果叶片病害辅助方法系统设备

[发明专利]一种作物病害发生范围监测方法及系统-CN201410310413.X有效
发明人：张竞成;杨贵军;袁琳;聂臣巍;杨小冬;宋晓宇;杨浩;龙慧灵;冯海宽;闫华 -专利权人：北京农业信息技术研究中心
申请日： 2014-07-01 - 公布日： 2014-10-08 - 主分类号： G01D21/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种作物病害发生范围监测方法及系统，涉及农学监测技术领域。该方法包括：获取预设时间段内目标区域的作物病害数据及气象数据，建立病害发生程度与气象因子之间的关系模型；获取待预测年份目标区域的气象因子，通过关系模型得到待预测年份目标区域的病害发生程度；根据病害发生程度获取目标区域的遥感影像并进行预处理，提取目标区域作物的面积，确定作物病害发生范围监测的制图区域；确定作物病害监测的遥感指数SI，并根据所述遥感指数SI，在作物病害发生范围监测的制图区域内制图。本发明从病害发生机制出发，利用卫星遥感影像和病害光谱特征对疑似病害发生区域进行监测和制图，为大范围内病害防控管理提供重要决策依据。
一种作物病害发生范围监测方法系统

[发明专利]基于边缘检测神经网络的路面病害检测方法和装置-CN201910446191.7有效
发明人：徐国胜;徐国爱;郭宝栋 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2019-05-27 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于边缘检测神经网络的路面病害检测方法和装置，所述方法包括：运用第一边缘检测神经网络对输入的路面图像进行路面病害识别，输出所述路面图像的第一病害概率矩阵；运用第二边缘检测神经网络对所述路面图像进行路面病害识别，输出所述路面图像的第二病害概率矩阵；根据第一、二病害概率矩阵，计算所述路面图像的最终病害概率矩阵；根据所述最终病害概率矩阵，从所述路面图像中识别出路面病害；其中，所述第一、二边缘检测神经网络分别是根据具有普通路面病害、复杂路面病害的路面图像预先训练得到的。应用本发明可以提高实际路面采集图像中的路面病害识别正确率，且减少识别过程的计算量，提高识别效率。
基于边缘检测神经网络路面病害方法装置

[发明专利]基于贝叶斯网络的运营隧道结构病害快速智能诊断方法-CN202211326292.9有效
发明人：韩玉珍;张连卫;华福才;张雷;邢兆泳;董明祥;贺永跃;于英杰;刘鑫;聂小凡;潘毫;何纪忠;赵刚 -专利权人：北京城建设计发展集团股份有限公司
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于贝叶斯网络的运营隧道结构病害快速智能诊断方法，包括：S10：建立隧道结构病害诊断贝叶斯网络；S20：基于隧道结构病害诊断贝叶斯网络进行隧道结构病害诊断，包括：S201：输入隧道结构病害基本特征数据；S202：根据贝叶斯网络推断病害成因；S203：验证推断的病害成因是否发生；S204：预测不采取措施情况下隧道结构病害发展趋势；S205：根据贝叶斯网络推荐治理措施。本发明将贝叶斯网络推理方法引入到城市轨道交通隧道结构病害诊断中，通过简单的条件输入可推断出隧道结构病害的成因并给出推荐的治理方案，实现了病害诊断的自动化和智能化，提高了病害诊断的速度和效率，诊断结果更符合实际
基于贝叶斯网络运营隧道结构病害快速智能诊断方法

[发明专利]基于互联网的桥梁病害诊断系统-CN202310886071.5有效
发明人：栾心国;苏磊;矫恒信;吴建新;刘全青;刘国飞;孟令强;邱锡荣;杨浩亮;李小花;耿靖玮;赵方华;刘洪图;韩静;聂军委 -专利权人：铁正检测科技有限公司
申请日： 2023-07-19 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06Q10/0635 文献下载
摘要：本发明涉及桥梁诊断技术领域，用于解决现有的对桥梁病害诊断的方式中，无法对桥梁的使用状态进行明确的判定输出，故无法做到对桥梁诊断周期的精准设定，导致对桥梁病害的诊断精度不高，也无法做到对桥梁病害的准确评估的问题，具体为基于互联网的桥梁病害诊断系统，包括数据采集单元、云数据库、桥梁使用状态评估单元、桥梁病害诊断周期设定单元、桥梁病害程度评估单元、桥梁病害诊断管控单元和显示终端。本发明，先通过明确桥梁使用状态，并由此对桥梁的病害诊断周期进行设定分析，并以此为依据，对桥梁的病害程度进行分析，并明确了桥梁的病害等级和确定病害维修方案，及时发现和处理桥梁的病害，提高桥梁的使用寿命和安全性
基于互联网桥梁病害诊断系统

[发明专利]边坡状态评估方法及系统-CN202010477571.X有效
发明人：苏志满;杨情情 -专利权人：中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06Q10/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种边坡状态评估方法,其包括以下步骤：S1.在边坡全景图中标注所述边坡的当前病害检测信息以及所述边坡的历史病害检测信息；以及S2.对所述当前病害检测信息和所述历史病害检测信息进行组合并评估所述边坡的状态本发明还公开了一种边坡状态评估系统，其包括用于在边坡全景图中标注所述边坡的当前病害检测信息以及所述边坡的历史病害检测信息的标注模块以及用于接收所述当前病害检测信息以及所述历史病害检测信息的评估模块，所述评估模块对所述当前病害检测信息和所述历史病害检测信息进行组合并评估所述边坡的状态通过组合当前病害检测信息和历史病害检测信息后对边坡状态进行评估，边坡状态评估结果准确性更高。
状态评估方法系统

[实用新型]针对钢轨轨头全轮廓磨耗病害的测量系统-CN202022972779.7有效
发明人：史磊;朱文超;赵策力;刘宁;吕俊哲;杨正午 -专利权人：山西省信息产业技术研究院有限公司
申请日： 2020-12-11 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： B61K9/08 文献下载
摘要：本实用新型属于钢轨磨耗病害检测技术领域，具体涉及针对钢轨轨头全轮廓磨耗病害的测量系统，包括轨道行走智能检测平台、数据采集模块、数据处理模块、病害提取与学习模块、病害甄别模块；所述数据采集模块具体包括钢轨磨耗病害基础数据库采集模块；所述数据处理模块采用搭建分布式处理系统；所述病害甄别模块通过比对病害特征，将钢轨的病害信息中存在的病害区域甄别出来；所述数据采集模块完成采集后通过数据处理模块对采集的数据进行优化，通过病害提取与学习模块对结果进行大数据处理，最后用病害甄别模块精准定位到病害部位。
针对钢轨轨头全轮廓磨耗病害测量系统

[发明专利]作物病害的控制方法及装置-CN201710516761.6在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：深圳前海弘稼科技有限公司
申请日： 2017-06-29 - 公布日： 2017-10-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种作物病害的控制方法以及装置，用于及时应对作物病害，减少由于病害问题而带来的损失。本发明实施例方法包括获取第一作物的第一图像；根据第一图像判断第一作物是否发生病害；若是，则根据第一图像确定第一作物发生的病害类型；根据病害类型确定第一作物的抗病害营养液；控制灌溉系统将第一作物的当前营养液调整为抗病害营养液
作物病害控制方法装置

[发明专利]一种植物病害诊断方法、装置及存储介质-CN201810554030.5在审
发明人：赵建忠;刘璇 -专利权人：寿光得峰生态农业有限公司
申请日： 2018-05-31 - 公布日： 2018-11-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种植物病害诊断方法、装置及存储介质，涉及农作物病害诊断技术领域。所述植物病害诊断方法首先采集待诊断植物的图像，然后基于植物种类特征库以及所述图像，利用支持向量机判别算法确定所述待诊断植物的植物种类，再确定所述植物种类对应的病害特征库，并基于所述图像和所述病害特征库，利用支持向量机判别算法获取所述待诊断植物的病害诊断结果。所述植物病害诊断方法基于支持向量机判别算法对植物种类和待诊断植物的病害特征进行自动判别，快速、准确地确定待诊断植物的植物种类以及其病害特征对应的病害诊断结果，提高了植物病害判别效率，降低了人工成本。
病害特征病害诊断支持向量机诊断植物病害诊断存储介质种植物图像农作物病害人工成本算法获取算法确定诊断技术植物病害种类特征自动判别算法采集

[发明专利]一种基于深度学习的桥梁病害自动识别方法-CN202310281075.0在审
发明人：章羚;王铁鑫;岳大川;于宪政;温晓光;王京杭 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-04-21 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的桥梁病害自动识别方法，采集桥梁相关部件的病害视频，对视频进行截图操作，并将图片中桥梁病害位置及病害类型进行标注，从而自建训练数据集；根据所述训练数据集，对桥梁病害进行训练，得到深度神经网络模型；将桥梁病害视频输入到优化后的YOLOv5神经网络模型中进行自动识别，输出病害识别分类结果以及病害定位结果，并生成对应的XML文件。本发明以自动化方式代替人工方式进行桥梁病害的识别及标注，有效地提高了识别及标注桥梁病害的效率，降低了人力成本，且输出结果可应用于大型的桥梁病害数据集的自动生成训练。
一种基于深度学习桥梁病害自动识别方法

[发明专利]道路巡检系统以及道路巡检设备-CN202211122570.9在审
发明人：王志芳;程冰;韩华胜 -专利权人：深圳云天励飞技术股份有限公司
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种道路巡检系统，道路巡检系统包括：采集设备，用于在执行巡检任务过程中采集道路视觉数据；定位设备，用于实时获取定位设备的当前定位信息；道路视觉数据分析子系统，用于对道路视觉数据进行病害分析，并结合定位设备的当前定位信息，对分析出的道路病害进行病害定位，得到病害事件；智慧道路巡检服务接口，用于将病害事件上报到业务系统。通过道路巡检系统在执行巡检任务过程中采集道路视觉数据以及定位信息，利用道路视觉数据和定位信息进行病害分析和病害定位，形成病害事件上报到业务系统，可以自动对道路病害进行检测和上报，无需人工对道路病害进行检测，降低了道路病害的检测难度，提高了道路管理养护效率。
道路巡检系统以及设备

[发明专利]一种机场道面抬升与路基加固高聚物注浆方法及系统-CN202211625765.5在审
发明人：郭成超;王超杰;杨晓东;秦磊;关欢;冯磊;张明绪;汪明天;赵崇;冀向前;孙浩 -专利权人：中山大学;坝道工程医院（平舆）
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： E02D3/12 文献下载
摘要：本发明涉及高聚物修复技术领域，尤其涉及一种机场道面抬升与路基加固高聚物注浆方法及系统，包括：根据探地雷达图谱特征确定机场道面病害类型以及对应的病害区域；若机场道面病害类型为基层脱空病害，则采用膨胀型高聚物注浆修复方法抬升机场道面；若机场道面病害类型为混合病害，则根据混合病害的路基损伤指数确定对应的混合病害修复方法，在混合病害的病害区域采用混合病害修复方法进行修复。
一种机场抬升路基加固高聚物注浆方法系统

[发明专利]隧道病害定位方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202010464990.X有效
发明人：王希云;陈玉兵;潘东亮 -专利权人：神华包神铁路集团有限责任公司
申请日： 2020-05-28 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F16/51 文献下载
摘要：本申请涉及一种隧道病害定位方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：建立的隧道病害信息库，然后通过扫描获取到隧道选定区域的实际图像，将实际图像与隧道病害信息库中存储的隧道病害的特征图像进行对比，便可以相应判断到隧道选定区域是否存在隧道病害；当判断到隧道选定区域存在隧道病害时，将隧道选定区域的隧道病害类型信息、与所述隧道病害类型信息相对应的治理措施信息进行提示操作，根据提示操作能直接了解隧道选定区的实际情况，并可以对隧道内的隧道病害进行相应治理操作，无需如传统技术中在找到隧道病害后人工对隧道病害的种类及治理方案进行分析处理
隧道病害定位方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于小样本学习的茶叶典型病害图像识别系统及识别方法-CN202111298388.4在审
发明人：杨健;邹阳;李冬冬;郑翠 -专利权人：江苏农林职业技术学院
申请日： 2021-11-04 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于小样本学习的茶叶典型病害图像识别系统及方法，所述系统包括图像采集系统，用于获取待识别茶叶病害图像；图像预识别系统，用于将待识别茶叶病害图像分为若干级别；图像识别对比系统，用于根据其所在同级别内的茶叶典型病害特征样本对所述病害特征信息进行病害识别，获得所述待识别茶叶的病害。本发明与传统识别对比方式相比，大幅度提升了对比识别效率，将茶叶病害图像分级，便于后续识别对比时，只需要与相对应分级的典型茶叶病害图像进行识别对比，无需与大量典型茶叶病害图像依次进行识别对比。
基于样本学习茶叶典型病害图像识别系统方法