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公开(公告)号:CN118711055A
公开(公告)日:2024-09-27
申请号:CN202410748958.2
申请日:2024-06-11
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N5/04
Abstract: 本发明提供一种基于改进的YOLOv7‑tiny柑橘果实估产方法,属于计算机图像识别与农业智能监测领域,针对现存网络检测精度与检测速度不平衡问题,提出如下改进方法:在空间池化金字塔后添加了Biformer双层路由注意力机制,在颈部网络中将普通卷积替换为GSConv,并引入了VoVGSCSP模块,在主干网络中,用PConv替换简化后的ELAN高效层聚合网络,以提升检测精度并减少网络模型计算量;然后基于网络识别计数与人工计数,联合回归模型构建估产预测模型。本申请提供一种快速且准确的柑橘果实估产方法,能够应用于手机等便携设备进行实时识别,可减少计数误差、提高计数精度,为复杂环境下果实估产技术发展提供新思路。
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公开(公告)号:CN118710847A
公开(公告)日:2024-09-27
申请号:CN202410749079.1
申请日:2024-06-11
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明提供一种矢量要素与DEM同步LOD建模算法。在数据预处理阶段,主要进行了数据分块、边界提取、点集重要性程度排序、模型空间误差的计算、约束Delaunay构三角网以及局部三角化等操作步骤;在实时渲染阶段,采取了一种屏幕投影误差与模型空间误差间关系的简单处理方法,通过视点来实时控制和调用不同精度的LOD模型;最后还通过了视域裁剪等措施进行加速渲染,保证了渲染效果和效率。本发明够解决目前空间矢量线与地形数据在LOD模型中简化操作不同步的瓶颈问题。
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