-
公开(公告)号：CN111523511B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010384652.5
申请日：2020-05-08
申请人： 中国科学院合肥物质科学研究院 , 西部电子商务股份有限公司
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/56 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06T7/73 , G06V10/774
摘要： 本发明涉及一种用于枸杞采收夹持装置的视频图像枸杞枝条检测方法，与现有技术相比解决了难以识别枸杞枝条位置的缺陷。本发明包括以下步骤：训练样本的获取和预处理；构建并训练枸杞树叶及其关键点检测网络；构建并训练枸杞枝条定位模型；待检测枸杞枝条视频图像的收集和预处理；枸杞枝条检测结果的获得。本发明优化了传统Mask‑RCNN中ROIAlign输入特征图的选取方法；同时根据枸杞树叶形状，改进对目标区域的描述，利用倾斜的带方向框来代替常用的矩形框，从而保证数据可靠性的基础上，减少内存空间，提高其枝条识别与定位的准确性和效率。
-
公开(公告)号：CN111553806B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202010380788.9
申请日：2020-05-08
申请人： 中国科学院合肥物质科学研究院 , 西部电子商务股份有限公司
IPC分类号： G06Q50/02 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06K9/62 , G06F16/2458 , G06F16/2455 , G06F16/22 , G01D21/02 , H04N7/18
摘要： 本发明涉及基于低功耗传感器和Boost模型的自适应作物管理系统及方法。该自适应作物管理系统包括作物生长环境数据实时采集设备、实时数据分析处理设备和作物管理决策执行设备。作物生长环境数据实时采集设备包括低功耗土壤传感器、光谱相机和作物生长协变量数据采集设备。实时数据分析处理设备包括预处理服务器、建模计算服务器、经验知识库、模型库和数据传输通讯网络。作物管理决策执行设备包括用户交互设备、生产决策支持服务器和决策执行机构。本发明能够解决现有的农业数据建模和决策方法无法根据数据的变化实时更新、模型构建和评估依赖人工干预、模型和方法在不同地区和背景泛化不足的缺陷。
-
公开(公告)号：CN111523511A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010384652.5
申请日：2020-05-08
申请人： 中国科学院合肥物质科学研究院 , 西部电子商务股份有限公司
摘要： 本发明涉及一种用于枸杞采收夹持装置的视频图像枸杞枝条检测方法，与现有技术相比解决了难以识别枸杞枝条位置的缺陷。本发明包括以下步骤：训练样本的获取和预处理；构建并训练枸杞树叶及其关键点检测网络；构建并训练枸杞枝条定位模型；待检测枸杞枝条视频图像的收集和预处理；枸杞枝条检测结果的获得。本发明优化了传统Mask‑RCNN中ROIAlign输入特征图的选取方法；同时根据枸杞树叶形状，改进对目标区域的描述，利用倾斜的带方向框来代替常用的矩形框，从而保证数据可靠性的基础上，减少内存空间，提高其枝条识别与定位的准确性和效率。
-
公开(公告)号：CN111189888A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN202010035146.5
申请日：2020-01-14
申请人： 中国科学院合肥物质科学研究院 , 西部电子商务股份有限公司
IPC分类号： G01N27/08 , G01N27/07 , G05B19/042
摘要： 本发明涉及一种基于两级水肥稀释处理系统的水肥氮磷钾元素浓度分析方法，与现有技术相比解决了水肥浓度分析未考虑水质硬度影响的缺陷。本发明包括以下步骤：复合肥氮磷钾元素比例标准化数据库的建立；水肥氮磷钾元素浓度与电导率关系式的建立；水肥氮磷钾元素浓度的测定。本发明根据当地水质硬度对肥料的融合度，先建立水肥浓度关系式，再基于水肥浓度关系式分析出水肥氮磷钾元素的含量。
-
公开(公告)号：CN111476843B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010380789.3
申请日：2020-05-08
申请人： 中国科学院合肥物质科学研究院 , 西部电子商务股份有限公司
IPC分类号： G06T7/73 , A01D46/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/09
摘要： 本发明涉及基于注意力机制和改进PV‑RCNN网络的枸杞枝条识别定位方法，与现有技术相比解决了由于枸杞枝条被遮挡、断点、重叠等原因致使二维图像难以精准识别的缺陷。本发明包括以下步骤：训练样本的收集和预处理；三维点云的体素化处理；构建枸杞枝条及其关键点检测网络；训练枸杞枝条及其关键点检测网络；待识别枸杞枝条图像的收集和预处理；枸杞枝条的识别和定位。本发明能够补充在体素化和稀疏3D卷积网络中进行卷积运算丢失的大量定位信息，同时依据注意力网络获得相关点对于目标检测的贡献程度和精修网络中特征增强来提高枸杞枝条和枝条末端关键点检测的精准性，实现了枸杞枝条的准确识别定位。
-
公开(公告)号：CN111476843A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010380789.3
申请日：2020-05-08
申请人： 中国科学院合肥物质科学研究院 , 西部电子商务股份有限公司
摘要： 本发明涉及基于注意力机制和改进PV-RCNN网络的枸杞枝条识别定位方法，与现有技术相比解决了由于枸杞枝条被遮挡、断点、重叠等原因致使二维图像难以精准识别的缺陷。本发明包括以下步骤：训练样本的收集和预处理；三维点云的体素化处理；构建枸杞枝条及其关键点检测网络；训练枸杞枝条及其关键点检测网络；待识别枸杞枝条图像的收集和预处理；枸杞枝条的识别和定位。本发明能够补充在体素化和稀疏3D卷积网络中进行卷积运算丢失的大量定位信息，同时依据注意力网络获得相关点对于目标检测的贡献程度和精修网络中特征增强来提高枸杞枝条和枝条末端关键点检测的精准性，实现了枸杞枝条的准确识别定位。
-
公开(公告)号：CN111189888B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010035146.5
申请日：2020-01-14
申请人： 中国科学院合肥物质科学研究院 , 西部电子商务股份有限公司
IPC分类号： G01N27/08 , G01N27/07 , G05B19/042
摘要： 本发明涉及一种基于两级水肥稀释处理系统的水肥氮磷钾元素浓度分析方法，与现有技术相比解决了水肥浓度分析未考虑水质硬度影响的缺陷。本发明包括以下步骤：复合肥氮磷钾元素比例标准化数据库的建立；水肥氮磷钾元素浓度与电导率关系式的建立；水肥氮磷钾元素浓度的测定。本发明根据当地水质硬度对肥料的融合度，先建立水肥浓度关系式，再基于水肥浓度关系式分析出水肥氮磷钾元素的含量。
-
公开(公告)号：CN111553806A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010380788.9
申请日：2020-05-08
申请人： 中国科学院合肥物质科学研究院 , 西部电子商务股份有限公司
IPC分类号： G06Q50/02 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06K9/62 , G06F16/2458 , G06F16/2455 , G06F16/22 , G01D21/02 , H04N7/18
摘要： 本发明涉及基于低功耗传感器和Boost模型的自适应作物管理系统及方法。该自适应作物管理系统包括作物生长环境数据实时采集设备、实时数据分析处理设备和作物管理决策执行设备。作物生长环境数据实时采集设备包括低功耗土壤传感器、光谱相机和作物生长协变量数据采集设备。实时数据分析处理设备包括预处理服务器、建模计算服务器、经验知识库、模型库和数据传输通讯网络。作物管理决策执行设备包括用户交互设备、生产决策支持服务器和决策执行机构。本发明能够解决现有的农业数据建模和决策方法无法根据数据的变化实时更新、模型构建和评估依赖人工干预、模型和方法在不同地区和背景泛化不足的缺陷。
-
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
申请人： 中国科学院合肥物质科学研究院
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
摘要： 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。
-
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
申请人： 暮思科技有限公司 , 中国科学院合肥物质科学研究院
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F18/241 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/2431
摘要： 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。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
399 条记录 (耗时 0.075 秒)
