基于多层级变量分析的作物产量预测方法和装置

    公开(公告)号:CN111932388B

    公开(公告)日:2021-07-16

    申请号:CN202010640967.1

    申请日:2020-07-06

    摘要: 本申请揭示了一种基于多层级变量分析的作物产量预测方法、装置、计算机设备和存储介质,所述方法包括:向预设的飞行器终端发送图像采集指令,以得到地面图像;同时发送行驶指令;其中,所述第一轨道车辆与所述第二轨道车辆之间的距离与行驶时间呈反比关系;所述第一轨道与所述第二轨道之间埋设有多个光线通道,所述光线通道的光线透过率能够受外界环境的影响而发生变化;发送光线发射指令,并记录多束光线发射时的初始数据;发送光线接收指令,并记录多束光线接收时的最终数据;将所述地面图像、初始数据和最终数据输入作物产量预测模型中进行处理,从而得到最终的预测产量。使得最终的数据处理过程耗费的算力减少,有助于整体的预测效率提升。

    基于多层级变量分析的作物产量预测方法和装置

    公开(公告)号:CN111932388A

    公开(公告)日:2020-11-13

    申请号:CN202010640967.1

    申请日:2020-07-06

    摘要: 本申请揭示了一种基于多层级变量分析的作物产量预测方法、装置、计算机设备和存储介质,所述方法包括:向预设的飞行器终端发送图像采集指令,以得到地面图像;同时发送行驶指令;其中,所述第一轨道车辆与所述第二轨道车辆之间的距离与行驶时间呈反比关系;所述第一轨道与所述第二轨道之间埋设有多个光线通道,所述光线通道的光线透过率能够受外界环境的影响而发生变化;发送光线发射指令,并记录多束光线发射时的初始数据;发送光线接收指令,并记录多束光线接收时的最终数据;将所述地面图像、初始数据和最终数据输入作物产量预测模型中进行处理,从而得到最终的预测产量。使得最终的数据处理过程耗费的算力减少,有助于整体的预测效率提升。

    异常监控方法、装置、计算机设备及存储介质

    公开(公告)号:CN111915842B

    公开(公告)日:2021-11-05

    申请号:CN202010625271.1

    申请日:2020-07-02

    IPC分类号: G08B21/04

    摘要: 本发明公开一种异常监控方法、装置、计算机设备及存储介质。该异常监控方法应用于监控系统中,监控系统包括设置于一目标场景的多个图像采集设备,包括实时采集监控目标的生命体征数据,若生命体征数据符合第一响应级别,则确定监控目标的位置信息;根据位置信息从多个图像采集设备中确定关联采集设备;采集设备为当前可以采集到监控目标图像的图像采集设备;从关联采集设备中提取监控目标当前的监控图像,对体态图像进行识别,确定监控目标的体态行为;对面部图像进行识别,确定监控目标的情绪信息;根据监控目标的体态行为和情绪信息确定监控目标的异常状态,该方法可有效提高异常监控的准确性和可靠性。

    异常行为识别方法、目标异常识别方法、设备及介质

    公开(公告)号:CN111914661A

    公开(公告)日:2020-11-10

    申请号:CN202010641995.5

    申请日:2020-07-06

    IPC分类号: G06K9/00

    摘要: 本发明公开了一种异常行为识别方法、装置、计算机设备及存储介质中,通过获取当前帧图像,采用人体关键点检测模型对所述当前帧图像进行检测,得到监测目标的人体特征信息,所述当前帧图像为从监测视频中获取的包含监测目标的图像;将所述人体特征信息与预设的基准异常信息进行匹配,得到匹配信息,所述匹配信息指示所述人体特征信息与预设的基准异常信息的匹配结果;若所述匹配信息为第一类型信息,则从所述监测视频中获取对应的相关帧图像集,所述第一类型信息指示所述监测目标存在异常;采用预设的行为识别模型对所述相关帧图像集进行行为识别,确定所述相关帧图像集中的所述监测目标的行为信息,保证了对监测目标的异常行为识别的准确。

    一种基于高光谱成像的果实品质诊断方法、系统及设备

    公开(公告)号:CN115423275A

    公开(公告)日:2022-12-02

    申请号:CN202210986220.0

    申请日:2022-08-17

    IPC分类号: G06Q10/06 G06T7/00 G01N21/25

    摘要: 本发明公开一种基于高光谱成像的果实品质诊断方法、系统及设备,方法包括:获取不同品质的样本及待测果实的原始高光谱数据,进行预处理,得到预处理后的样本及待测果实的高光谱曲线;根据预处理后的高光谱曲线,生成样本及待测果实的分段非线性曲线拟合描述子;将样本的分段非线性曲线拟合描述子作为训练集,构建并训练判别模型,得到训练完成的模型及样本判别结果,生成样本的二进制码串;将待测果实的分段非线性曲线拟合描述子,输入模型,得到待测果实判别结果,生成待测果实的二进制码串;计算待测果实与样本的二进制码串的汉明距离,结合解码规则,得到待测果实的品质诊断结果。本发明实现无损果实品质诊断,具有客观、高效、准确的特点。