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[发明专利]一种基于深度学习的农作物病虫害移动端识别方法-CN202211240879.8在审
发明人：王伟任 -专利权人：广西万维空间科技集团有限公司
申请日： 2022-10-11 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及病虫害识别技术领域，具体涉及一种基于深度学习的农作物病虫害移动端识别方法，通过在PC端使用农作物病虫害图片数据集对Resnet50卷积神经网络进行训练，获得训练后的农作物病虫害识别模型，并通过API接口在云端部署，结合应用程序，实现了在移动端提交图片即可对农作物病虫害进行精确识别的功能，同时建集农作物病虫害识别、诊断、农作物专家咨询问答、农业小课堂、农业社交于一体的农作物病虫害识别应用程序，实现了高准确率地机器视觉农作物病虫害诊断，以及专家问诊、信息交互一站式服务。
一种基于深度学习农作物病虫害移动识别方法

[发明专利]一种基于物联网大数据的智慧农业种植监测系统-CN202310457867.9在审
发明人：富尔江;张克非;黎光艳;俞柳伊;万永长 -专利权人：北星空间信息技术研究院（南京）有限公司
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： A01M1/02 文献下载
摘要：本发明公开了农业种植监测领域的一种基于物联网大数据的智慧农业种植监测系统，包括环境监测模块、虫害监测模块、图像采集模块和虫害防治模块，环境监测模块、虫害监测模块、图像采集模块和虫害防治模块之间相互通信；环境监测模块包括土壤信息采集单元和空气信息采集单元；虫害监测模块包括农作物信息获取单元和虫害种类获取单元；图像采集模块包括图片采集单元和视频采集单元；虫害防治模块包括天敌引诱单元、处理单元和药物喷洒单元本发明，能够对于系统覆盖区域内的农作物遭受的害虫情况进行精准、高效的获取，并及时有效的对病虫害进行防治，且对于药物杀虫不彻底的区域可通过害虫的天敌对害虫进行辅助杀灭。
一种基于联网数据智慧农业种植监测系统

[发明专利]一种基于深度对抗的跨模态哈希病虫害图像检索方法-CN202310063045.2在审
发明人：李涛;王珏;熊文俊;吴思宇;张争;王宇;丁肖摇;李冬梅;朱晓珺 -专利权人：郑州信息科技职业学院
申请日： 2023-01-18 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F16/432 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度对抗的跨模态哈希病虫害图像检索方法，包括以下步骤：A：构建病虫害数据集；B：通过图像增强扩充得到更新后的病虫害数据集；C：构建深度对抗跨模态哈希模型；D：利用更新后的病虫害数据集构建病虫害跨模态的检索数据集，通过病虫害跨模态的检索数据集对深度对抗跨模态哈希模型进行训练，得到训练后的深度对抗跨模态哈希模型；E：利用训练后的深度对抗跨模态哈希模型，对病虫害图像进行检索。本发明能够通过跨模态对抗特征学习网络来学习跨模态语义关联，保持不同模式特征表示分布的一致性，从而提高虫害图像检索准确率。
一种基于深度对抗跨模态哈希病虫害图像检索方法

[发明专利]一种农药减量使用的再生稻主要病虫害综合防控方法-CN201710019055.0有效
发明人：邱良妙;占志雄;刘其全 -专利权人：福建省农业科学院植物保护研究所
申请日： 2017-01-11 - 公布日： 2020-09-25 - 主分类号： A01G22/22 文献下载
摘要：本发明提供一种农药减量使用的再生稻主要病虫害综合防控方法，属水稻病虫害防治技术领域。本发明针对再生稻病虫害发生特点和规律，对再生稻主要病虫害实施监测预警、农业防治、物理防治、生物防治和化学防治，构建农药减量使用的再生稻主要病虫害综合防控技术体系。本发明充分发挥了各技术措施对再生稻病虫害协同控制作用，将再生稻主要病虫害控制在经济阈值以内，有效减少再生稻病虫害防治农药的使用量，达到水稻无公害生产、农田生态系统可持续发展及环境保护的目的，实现显著的经济
一种农药使用再生主要病虫害综合方法

[发明专利]查询虫害控制装置的方法、虫害控制装置及系统-CN200410100635.5有效
发明人： D·T·巴贝尔;A·阿诺尔蒂;S·M·戈尔加茨;J·E·金;A·S·罗伯逊;M·A·特罗姆彭;M·瓦伦;D·乌杰克;S·雷 -专利权人：道农业科学有限公司
申请日： 1999-07-21 - 公布日： 2005-07-13 - 主分类号： A01M31/00 文献下载
摘要：一种虫害控制系统(20)包括虫害控制装置(110)，安装在区域或建筑(22)周围。这些装置(110)各包括饵料部分和通信电路。通信电路可以采用无源RF接头，发送表示饵料状态的信息和唯一地对应于各个虫害控制装置(110)的标识号。提供手持式查询器(30)以便通过通信电路确定虫害控制装置(110)的位置并与虫害控制装置(110)通信。可以作为替代方案或附加地利用数据收集装置(40)来累计从虫害控制装置(110)采集的数据。饵料部分可以配置成含有磁性成分，以提供指示目标品种虫害的饵料消耗状况的磁性标记。所述装置可选择性地包括一种或多种环境传感器，以评估和预测虫害状况。
查询虫害控制装置方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的葡萄病虫害识别方法及装置-CN201911169056.9有效
发明人：李颖;杨晓萌;金彦林;李海峰;杨润佳;康佳园;杨向东 -专利权人：长安大学
申请日： 2019-11-25 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的葡萄病虫害识别方法，包括以下步骤：对获取的葡萄株图像进行处理得到图像特征信息；对图像特征信息进行分析提取病虫害特征信息；将提取的病虫害信息与预设数据特征库进行对比，获取葡萄病虫害类型本发明还提出一种基于深度学习的葡萄病虫害识别装置。本发明将深度学习的方法用于病虫害检测，代替人工检测葡萄病虫害的情况，有效降低了因人工主观性带来的诊断失误，节约了大量的人工成本，提高了葡萄病虫害检测的准确率和检测速度，有效提高了葡萄种植者的工作效率，节省大量人力
一种基于深度学习葡萄病虫害识别方法装置

[发明专利]虫害控制技术-CN99811102.3有效
发明人： D·T·巴贝尔;A·阿诺尔蒂;S·M·戈尔加茨;J·E·金;A·S·罗伯逊;M·A·特罗姆彭;M·瓦伦;D·乌杰克;S·雷 -专利权人：道农业科学有限公司
申请日： 1999-07-21 - 公布日： 2001-12-26 - 主分类号： A01M31/00 文献下载
摘要：一种虫害控制系统(20)包括虫害控制装置(110),安装在区域或建筑(22)周围。这些装置(110)各包括饵料部分和通信电路。通信电路可以采用无源RF接头,发送表示饵料状态的信息和唯一地对应于各个虫害控制装置(110)的标识号。提供手持式查询器(30)以便通过通信电路确定虫害控制装置(110)的位置并与虫害控制装置(110)通信。可以作为替代方案或附加地利用数据收集装置(40)来累计从虫害控制装置(110)采集的数据。饵料部分可以配置成含有磁性成分,以提供指示目标品种虫害的饵料消耗状况的磁性标记。所述装置可选择性地包括一种或多种环境传感器,以评估和预测虫害状况。
虫害控制技术

[发明专利]烟蚜茧蜂繁育过程中病虫害防控方法-CN201611100236.8在审
发明人：李学卫;韩天华;任伟;张雪奇;徐亮;和强;罗利明 -专利权人：云南省烟草公司丽江市公司
申请日： 2016-12-05 - 公布日： 2017-04-26 - 主分类号： A01K67/033 文献下载
摘要：一种烟蚜茧蜂繁育过程中病虫害防控方法，该方法根据烟蚜茧蜂过程中不同繁育时期、生产阶段容易发生病虫害的时间节点和种类，以预防为主，采用物理防护、化学防治和生物防控措施结合，对烟蚜茧蜂的繁育过程进行病虫害全程防控，能有效减少病虫害的发生机率，控制危害发展，杜绝病虫害在繁育区域内流行，提高烟蚜茧蜂的繁育效率，能保证繁育得到的烟蚜茧蜂品质优良，避免释放时将病虫害引入农田造成病虫害流行的风险。
烟蚜茧蜂繁育过程病虫害方法

[发明专利]基于生成式对抗网络的病虫害图像生成方法-CN201710103547.8在审
发明人：张洁;王儒敬;宋良图;谢成军;余健;李瑞;陈红波;陈天娇;许桃胜;宿宁 -专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院
申请日： 2017-02-24 - 公布日： 2017-08-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及基于生成式对抗网络的病虫害图像生成方法，与现有技术相比解决了病虫害图像采样图像少的缺陷。本发明包括以下步骤对训练图像进行收集和预处理；基于深度卷积神经网络模型来构造判别网络和生成网络；对判别网络和生成网络进行训练；根据训练好的生成网络生成病虫害图像。本发明能够根据已有的少量病虫害图像生成大量的类似真实的病虫害图像，为病虫害图像识别提供了样本图像，解决了实际中田间病虫害图像比较少且获取成本高的难题。
基于生成对抗网络病虫害图像方法

[发明专利]一种基于物联网技术的胡柚病虫害监测方法-CN202010959375.6在审
发明人：丁霞军;蒋晓丹 -专利权人：衢州学院
申请日： 2020-09-14 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： G06K9/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于物联网技术的胡柚病虫害监测方法，属于胡柚病虫害监测领域。一种基于物联网技术的胡柚病虫害监测方法，分别通过图像预处理、去噪、特征提取和构建SVM模型等步骤，预测胡柚病虫害发生趋势，对胡柚病虫害有效监测，可以通过将图像处理和SVM结合使用，利用图像滤波和特征提取等图像处理技术对特征进行标签设定和科学分类，在不影响准确度的情况下，有效减少病虫害预测时的自变量数量，实现对影响胡柚生长的病虫害动态预测。
一种基于联网技术病虫害监测方法

[发明专利]基于深度学习的柑橘红蜘蛛虫害的识别方法-CN202011562695.4在审
发明人：王敏;陈蕊;冉力争;杨纤;张小荣;姚建涛;罗昱晟;艾敏 -专利权人：四川工商学院
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及农作物病虫害识别领域，公开了一种基于深度学习的柑橘红蜘蛛虫害的识别方法，包括：采集柑橘红蜘蛛虫害图像，并对柑橘红蜘蛛虫害图像进行预处理；对图像数据进行数据标签标定，制作深度学习数据集；将深度学习数据集在卷积神经网络中训练，获得训练后的柑橘红蜘蛛虫害识别模型；将待识别图像输入柑橘红蜘蛛虫害识别模型，得到柑橘红蜘蛛虫害识别模型的识别结果。
基于深度学习柑橘红蜘蛛虫害识别方法

[发明专利]一种基于智能识别众源数据的茶树病虫害预测预报方法-CN202110917474.2在审
发明人：肖强;陆玉恒;王志博;管征超;郭华伟;杨晨 -专利权人：中国农业科学院茶叶研究所
申请日： 2021-08-11 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06V20/68 文献下载
摘要：本发明属于茶树病虫害预测领域，具体涉及一种基于智能识别众源数据的茶树病虫害预测预报方法，包括：茶树病虫害识别系统数据库建立；茶树病虫害识别系统建模数据收集及处理；搭建卷积神经网络模型；训练卷积神经网络模型；识别结果测试；开发茶树病虫害识别软件；茶树病虫害预测平台建立；预测预报结果呈现。本发明具有时效性强，研发效率高，使用便捷，结果呈现可视化等特点，同时也是对传统茶树病虫害预测方法的迭代升级，为茶园绿色防控提供技术支撑。
一种基于智能识别数据茶树病虫害预测预报方法

[发明专利]一种基于神经网络的森林虫害发生概率计算处理方法-CN202010961536.5有效
发明人：郭其强;张亚琴 -专利权人：贵州大学
申请日： 2020-09-14 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06F17/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于神经网络的森林虫害发生概率计算处理方法，包括如下步骤：1)、收集发生虫害和未发生虫害的森林的相关特征数据：2)、设定标签：发生森林虫害的数据特征向量设定标签为1；未发生森林虫害的数据特征向量设定标签为0；3)、构造森林虫害预测神经网络模型：4)、训练神经网络并测试；5)、待测实际数据计算处理来判断虫害是否可能会发生。
一种基于神经网络森林虫害发生概率计算处理方法

[发明专利]一种运用白僵菌防治茶叶病虫害的方法-CN201811171211.6在审
发明人：周朝军;藕继旺 -专利权人：贵州禾锋霖农业科技有限公司
申请日： 2018-10-09 - 公布日： 2019-01-01 - 主分类号： A01G17/00 文献下载
摘要：本发明属于种植领域，尤其涉及一种运用白僵菌防治茶叶病虫害的方法，其主要包括以下步骤：制剂的制备、田间施用、防治成果检验等。本发明制备的对于茶叶病虫害防治的药剂，其对虫害和病害均有较好的防治效果，对小绿叶蝉、茶蚜、茶毛虫、螨类虫害的防效达到90％以上，对病害的虫害同样也有90％以上。且本发明材料来源广，组成简单，无农药残留，是一种绿色高效的茶叶病虫害防治制剂。
茶叶虫害防治病虫害防治白僵菌制备病害病虫害无农药残留成果检验发明材料小绿叶蝉茶毛虫防效螨类施用田间种植

[发明专利]一种运用白僵菌防治茶叶病虫害的方法-CN201811179903.5在审
发明人：曾庆明;马桂兰;蒲其江;马太义 -专利权人：贵州开阳雅义杰富硒茶果有限公司
申请日： 2018-10-10 - 公布日： 2019-01-01 - 主分类号： A01N63/02 文献下载
摘要：本发明属于种植领域，尤其涉及一种运用白僵菌防治茶叶病虫害的方法，其主要包括以下步骤：制剂的制备、田间施用、防治成果检验等。本发明制备的对于茶叶病虫害防治的药剂，其对虫害和病害均有较好的防治效果，对小绿叶蝉、茶蚜、茶毛虫、螨类虫害的防效达到90％以上，对病害的虫害同样也有90％以上。且本发明材料来源广，组成简单，无农药残留，是一种绿色高效的茶叶病虫害防治制剂。
茶叶虫害防治病虫害防治白僵菌制备病害病虫害无农药残留成果检验发明材料小绿叶蝉茶毛虫防效螨类施用田间种植