公开(公告)号：CN118798959A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410938480.X

申请日：2024-07-13

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 诸琪 ,  杜治国 ,  文斌 ,  吴志辉 ,  林旭东 ,  曾家鸿 ,  王金伟

IPC: G06Q30/0202 ,  G06Q30/0201 ,  G06Q30/0283 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/27 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于组合模型的鸡蛋价格预测方法，本发明利用STL将鸡蛋价格的原始序列分解为三个成分：趋势分量、季节分量以及剩余分量，进一步利用三个不同的预测模型(SVR、SARIMA、LSTM)分别对三个成分进行预测，通过季节性分解和组合模型，本发明能够改善现有单一预测模型中无法同时捕捉鸡蛋价格序列中的季节性成分、非平稳性成分的缺陷，即本发明能够准确捕捉鸡蛋价格的波动规律，以使得本发明能够实现对鸡蛋未来短期价格的准确预测，从而更好地为农民、批发商提供决策支持和市场洞察，以促进鸡蛋产业的可持续发展和供需平衡。

公开(公告)号：CN118864852A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410893900.7

申请日：2024-07-04

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 王金伟 ,  杜治国 ,  文斌 ,  吴志辉 ,  林旭东 ,  诸琪 ,  曾家鸿

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V20/40 ,  G06V20/52 ,  G06V40/10 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOV8的狮头鹅检测方法，本发明的狮头鹅检测模型为基于YOLOV8模型的改进：第一，将YOLOV8模型的主干网络中除了第一个CBS模块之外的其余CBS模块均替换为RFAConv模块，提高了主干网络对狮头鹅的特征提取能力；第二，将YOLOV8模型的特征融合网络替换为CCFM网络，能够增强模型对不同尺度的狮头鹅对象的检测能力，使得大尺寸和小尺寸的狮头鹅都能检测到；第三，将YOLOV8模型的检测头替换为DyHead模块，以使得模型能够有效地检测被遮挡的狮头鹅。综上，本发明提高了复杂背景、小目标、密集遮挡等复杂场景下的狮头鹅识别准确率，能够有效识别实际养殖场景中的狮头鹅，为实现狮头鹅养殖场智能化管理提供技术支持。

公开(公告)号：CN118135329A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410443070.8

申请日：2024-04-12

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 曾家鸿 ,  杜治国 ,  吴志辉 ,  文斌 ,  林旭东 ,  诸琪 ,  王金伟

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G06V10/20

Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的多种茶叶的识别方法，包括以下步骤：S1：获取茶叶的数据集，其中数据集包括有多种不同的茶叶图像；S2：对数据集进行预处理；S3：将数据集中的茶叶图像输入到Transformer网络模型中进行训练，以得到茶叶图像对应的特征图；S4：对特征图进行分类识别，以得到茶叶的分类结果。本发明利用Transformer网络模型学习不同茶叶的纹理与叶脉特征，实现对茶叶的自动分类识别，有效提高识别效率，且模型结构简单；另外，Transformer网络模型可以获得茶叶图像的全局视野，其对茶叶图像有较好的特征提取表征能力，从而能够有效地提高茶叶的分类识别精度。