公开(公告)号：CN115828181A

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202211112467.6

申请日：2022-09-14

Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所 ,  内蒙古科学技术研究院

Inventor： 郭雷风 ,  胡天赐 ,  王瑞利 ,  王文生 ,  曹震

IPC: G06F18/25 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/82 ,  G01D21/02 ,  G06V10/32 ,  G06V20/10 ,  G06V20/17 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习算法的马铃薯病害种类识别方法，包括以下步骤：1、数据采集，包括无人机遥感数据、无线IoT气象站回传数据、地面病害图像数据集和人工采集的马铃薯生物特征数据；2、视觉图像数据特征提取；3、气象站数据特征提取，将无线IoT气象站数据进行编码，使其符合深度学习网络要求，将其转换为一维向量；4、马铃薯生物特征数据特征提取，将生物特征数据进行整合编码，非数值型数据进行one‑hot编码，使数据转换为一维向量；5、数据融合方法，使用一个全连接网络，将视觉数据和气象站数据的特征进行融合，并输出马铃薯病害识别结果。本发明通过多数据相结合对马铃薯病害进行判断，能够提高不同环境和时期下马铃薯识别的精度。

公开(公告)号：CN118799618A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410769276.X

申请日：2024-06-14

Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所

Inventor： 郭雷风 ,  郑作军 ,  王瑞利 ,  申玉林

IPC: G06V10/764 ,  G06V20/10 ,  G06V20/17 ,  G06V20/70 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明涉及图像分类技术领域，具体提供一种农作物实时分类方法，包括步骤：构建分类模型；获取农作物图像的训练集；利用农作物图像的训练集训练所述分类模型；采集农作物实时图像；将所述农作物实时图像输入到训练好的分类模型，得到分类图像。通过上述技术方案，在保证分类精度的同时，实现快速、实时的农作物分类。