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公开(公告)号：CN119888606A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411936152.2
申请日：2024-12-26
Applicant: 中国科学院合肥物质科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于渐进式注意力及空间解耦的害虫图像检测方法，与现有技术相比解决了田间害虫图像检测精度不高的缺陷。本发明包括以下步骤：获取田间害虫图像；构建害虫图像检测模型；害虫图像检测模型的训练；获取待检测害虫图像；获得害虫图像检测结果。本发明通过对目标框编码作为先验知识参与目标查询的更新，使得网络收敛更快，通过渐进式注意力的目标查询更新，使得后一层的查询能够感知前一层查询的相关信息。同时，基于任务解耦的交叉注意力网络，构建针对性的目标查询用于不同任务的优化，专注于不同任务的目标查询更有利于精细的网络优化，实现基于渐进式注意力及空间解耦的害虫检测方法。
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公开(公告)号：CN118053074A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410302895.8
申请日：2024-03-18
Applicant: 中国科学院合肥物质科学研究院
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于高斯感受野增强自注意力的密集害虫图像检测方法，与现有技术相比解决了田间密集害虫图像检测容易出现漏检的缺陷。本发明包括以下步骤：获取密集害虫图像；构建密集害虫检测模型；密集害虫检测模型的训练；获取待检测害虫图像；获得害虫图像检测结果。本发明提供一种端到端的密集害虫检测框架，有利于密集害虫的检测。利用差异化特征选择网络去除大量相似目标查询，使得在一对一标签分配的网络训练中不会出现相似查询分配成正样本和负样本，从而造成网络训练难以拟合。
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公开(公告)号：CN117852720A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410054385.3
申请日：2024-01-15
Applicant: 暮思科技有限公司 , 中国科学院合肥物质科学研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F18/241 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习分类和回归算法的农业多维度施肥预测方法，首先采集真实农业多维度数据，构建农业数据集X，并将其分为农业数据训练集和农业数据测试集；建立农业多维度施肥分类模型，通过农业多维度施肥分类模型来判断当前月份是否需要施肥；建立农业多维度施肥回归模型，通过农业多维度施肥回归模型来预测当前月份的施肥量；采用分块结构的方式建立农业多维度施肥预测模型，通过其获得多种肥料的施肥量；通过所述农业数据测试集，对施肥量进行验证。本发明的农业多维度施肥预测方法，具有能够综合农业生产过程中的各种因素来精准地预测各种肥料的施肥量、节约肥料的同时能够确保产量、精度高、稳定性高和泛化性强等优点。
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公开(公告)号：CN116973359A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310997266.7
申请日：2023-08-09
Applicant: 中国科学院合肥物质科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种用于土壤成分检测的可编辑高通量移液显色装置，与现有技术相比解决了无法实现自动化可编辑高通量移液显色检测的缺陷。本发明的振荡摇匀模块包括底座和Z形固定板，Z形固定板通过缓冲块安装在底座上，Z形固定板上安装有底板，夹板通过导轨安装在底板上并与底板构成横向滑动配合，夹板上通过导轨安装有固定座且固定座与夹板构成纵向滑动配合，固定座上表面的两端设有限位槽，固定座上表面位于限位槽旁安装有电动推杆。本发明将移液、加液、摇匀和颜色判断功能于一体，可提供快速、高精度、高通量的样液转移、标准曲线配制等功能，实现了可编辑高通量移液显色检测的自动化处理。
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公开(公告)号：CN113469193B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202110668260.6
申请日：2021-06-16
Applicant: 中国科学院合肥物质科学研究院
IPC: G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于加法乘法混合卷积的低功耗害虫图像识别方法，与现有技术相比解决了害虫识别模型耗能较高的缺陷。本发明包括以下步骤：训练图像集的获取；混合模块单元的构建；害虫识别分类网络的构建；害虫识别分类网络的训练与选择；待识别害虫图像的获取；害虫图像识别结果的获得。本发明利用加法卷积的低功耗特性以及乘法卷积在特征提取上的优势，深度融合二者卷积方式的优势，得到优化选择后的害虫识别分类网络，实现了害虫图像的高识别率，低功耗特性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111178120B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN201811586713.5
申请日：2018-12-25
Applicant: 中国科学院合肥物质科学研究院
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06V10/774 , G06V20/40 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于作物识别级联技术的害虫图像检测方法，与现有技术相比解决了不同类别害虫之间的互相关性影响害虫检测结果的缺陷。本发明包括以下步骤：获取基础数据图像；构造并训练多层感知信息识别网络；构造并训练多投影检测模型；待检测害虫图像的获取；害虫图像的检测。本发明提出了两阶段基于移动视觉的级联害虫检测方法，能够应用于大规模多种害虫数据，通过在新建立的大规模数据集粮食作物田间害虫数据集中对本方法的评估，充分的实验结果表明，本发明所述方法优于传统先进的物体检测方法。
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公开(公告)号：CN114740054A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210380152.3
申请日：2022-04-12
Applicant: 中国科学院合肥物质科学研究院
IPC: G01N27/04
Abstract: 本发明涉及一种土壤氮素快速检测装置及其快检方法，与现有技术相比解决了难以针对土壤氮素进行快速检测的缺陷。本发明的高频差分电导检测器包括安装在屏蔽外壳内的测量毛细管、参考毛细管、信号发生电路和电流采集分析电路，环形电极A套在测量毛细管上，环形电极C套在参考毛细管上，环形电极A和环形电极C均与信号发生电路的信号输出端相连，环形电极B套在测量毛细管上，环形电极D套在参考毛细管上，环形电极B与环形电极D串接至电流采集分析电路的输入端。本发明能够直接在现场进行土壤氮素的快速检测，通过超纯水直接对土壤进行浸提后，对获得土壤水提取液进行快速土壤氮素检测。
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公开(公告)号：CN114419512A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210091469.5
申请日：2022-01-26
Applicant: 中国科学院合肥物质科学研究院
IPC: G06V20/40 , G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种基于特征重构的任意方向小麦病害图像检测方法，与现有技术相比解决了难以针对任意方向小麦病害图像进行检测的缺陷。本发明包括以下步骤：小麦病害图像的获取和预处理；构建小麦病害检测模型；小麦病害检测模型的训练；待检测小麦病害图像的获取；小麦病害图像检测结果的获得。本发明可实现任意方向小麦病斑区域的准确定位和快速检测，提高小麦病害检测的准确率，增强小麦病害检测算法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107194418B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201710325110.9
申请日：2017-05-10
Applicant: 中国科学院合肥物质科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于对抗特征学习的水稻蚜虫检测方法，与现有技术相比解决了水稻蚜虫识别率低、鲁棒性差的缺陷。本发明包括以下步骤：水稻蚜虫图像的收集和预处理；获得水稻蚜虫图像检测模型；待检测水稻图像的收集和预处理；蚜虫在图像中具体位置的标记，将待检测图像输入训练完成后的水稻蚜虫图像检测模型，进行水稻蚜虫的检测，定位并标记出蚜虫在图像中具体位置。本发明通过图像判别网络模型与图像生成网络模型之间的对抗训练，提高了图像判别网络模型的识别能力，提高了水稻蚜虫识别率。
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公开(公告)号：CN113159183A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110440782.0
申请日：2021-04-23
Applicant: 中国科学院合肥物质科学研究院
Abstract: 本发明涉及基于局部密集区域密度特征检测的微小害虫图像识别方法，与现有技术相比解决了微小害虫识别率低的缺陷。本发明包括以下步骤：训练图像的获取；害虫密集区域检测网络的构建；害虫密集区域检测网络的训练；害虫密集区域标准化；局部区域害虫目标检测网络组的构建与训练；全局害虫目标检测网络的构建与训练；害虫检测结果融合；待检测害虫图像的获取；害虫图像检测结果的获得。本发明利用微小害虫聚集区域的密度特征信息，将密集区域准确切分出并进行单独的害虫目标检测，弥补了全局害虫目标检测在该类区域中存在的检测遗漏及检测精度不高等问题，提高了微小害虫图像检测的整体检测精度。
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