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公开(公告)号：CN114677673B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210329029.9
申请日：2022-03-30
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06V20/68 , G06V10/56 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/082 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于改进YOLO V5网络结构的马铃薯病害识别方法，该方法使用RA、FocalLoss、SmoothBCE策略改进神经网络架构，同时还提出了模型参数压缩剪枝与知识蒸馏；模型内存激活参数压缩ActNN两条技术路线，用于不同硬件条件下的模型训练与识别，最后利用简化算子与INT8量化进一步优化，并在面向移动端深度学习推理平台NCNN进行部署，形成工业级解决方案。在51,772张马铃薯作物病害图像中达到了94％的mAp，每个样本的推理时间平均为1.5毫秒。因此，本研究可以为解决当前农业图像分类中常见的问题提供坚实的理论与实践基础，同时在精度和计算成本方面优势能满足农业工业化的需求。
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公开(公告)号：CN114120037B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202111415247.6
申请日：2021-11-25
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进yolov5模型的发芽马铃薯图像识别方法，包括以下步骤：构建图像识别网络模型，获取马铃薯图片数据集，分为训练集和测试数据集；对数据集进行预处理分析，得到数据可视化结果，基于可视化结果确定数据集进行特征融合时采用的模型；采用训练集对构建图像识别网络模型进行训练，获取图像识别网络模型的各个参数指标，得到训练后的图像识别网络模型；采用测试数据集对训练后的图像识别网络模型进行测试，对测试结果的精度进行评价。利用9‑Mosaic算法对获取到的马铃薯图片进入backbone前进行增强优化，强化小目标特征，调整backbone内图内卷积传递规则，使用跨图卷积CrossConv替代Conv连接两个图内卷积，增强特征相似性，提高了发芽马铃薯识别的准确度。
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公开(公告)号：CN104331722A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410601441.7
申请日：2014-10-31
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06K17/00
Abstract: 本发明公开了一种果园环境喷药作业信息自动记录装置和方法，涉及自动识别技术领域。该装置包括：安装在作业区入口的第一RFID电子标签、安装在作业区出口的第二RFID电子标签，以及所述自动记录装置在使用过程中，从所述作业区入口向所述作业区出口移动的喷药装置，所述喷药装置上设置有自动记录设备，所述自动记录设备能够收发、读取、解析RFID信号以及根据RFID信号解析内容形成作业信息并记录存储。本发明实现了喷药开始和停止作业信息的自动记录，提高了果园喷药作业信息记录的效率和准确性，为果品质量溯源系统的建立提供了准确的喷药作业过程信息。
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公开(公告)号：CN103955374A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410215782.0
申请日：2014-05-21
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06F9/44
Abstract: 一种二叉树型可视化编辑器，包括知识编辑器和专家系统；知识编辑器用于编辑知识信息；将知识信息上传到服务器；专家系统用于接收用户输入的问题信息；根据问题信息调用服务器中已上传的知识并进行推理，生成推理结果；将推理结果以网页的形式的输出结果返回给用户。通过本发明，可十分方便快捷地完成具有分类检索表或称分类树型表示的各种具体求解策略的专家系统的开发。实现了专家人员的可视化搭建专家系统，大大简化了分类检索或病虫害诊断专家系统的开发周期。可以根据用户的需要定制相应的web界面，开发出个性化的知识服务系统。可将知识发布到Internet上；通过IE浏览器即可运行专家知识系统。
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公开(公告)号：CN116563707B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202310509867.9
申请日：2023-05-08
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V30/19 , G06V20/62
Abstract: 用率，保护农业生态系统。本发明公开了一种基于图文多模态特征融合的枸杞虫害识别方法，包括如下步骤，S1、构建图像与文本跨模态特征融合模型；S2、基于多种模型评价指标，利用枸杞虫害图像与文本多模态数据集训练、测试、验证图像与文本跨模态特征融合模型，并利用训练好的评价最优的图像与文本跨模态特征融合模型结合多层感知器对枸杞虫害进行识别分类。优点是：提出的图像与文本(56)对比文件Beakcheol Jang et al..Bi-LSTM Modelto Increase Accuracy in TextClassification: Combining Word2vec CNNand Attention Mechanism《.appliedsciences》.2020,第1-14页.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117173122A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311123510.3
申请日：2023-09-01
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供出了一种基于轻量级Vi T的图像叶密度测定方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取原始图像；对原始图像均匀划分多个感兴趣区域，对感兴趣区域进行标注，建立感兴趣区域与叶密度对应关系；将经标注的原始图像分别采用像素增强空间及空间增强空间与天气数据增强进行数据增强；将增强图像划分为训练集、验证集和测试集，利用训练集和验证集对预设的叶密度的视觉感知模型进行训练，得到训练好的叶密度的视觉感知模型；将测试集输入所述训练好的叶密度的视觉感知模型，得到每个感兴趣区域的叶密度。本发明采用双重增强空间扩展与天气数据增强扩大训练样本，增强叶密度的视觉感知模型的泛化能力和鲁棒性，提高叶密度测定效果。
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公开(公告)号：CN116563707A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310509867.9
申请日：2023-05-08
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V30/19 , G06V20/62
Abstract: 本发明公开了一种基于图文多模态特征融合的枸杞虫害识别方法，包括如下步骤，S1、构建图像与文本跨模态特征融合模型；S2、基于多种模型评价指标，利用枸杞虫害图像与文本多模态数据集训练、测试、验证图像与文本跨模态特征融合模型，并利用训练好的评价最优的图像与文本跨模态特征融合模型结合多层感知器对枸杞虫害进行识别分类。优点是：提出的图像与文本跨模态特征融合模型，解决了复杂农业环境中枸杞虫害的识别和分类问题，促进了跨模态在农业领域和枸杞虫害防治的研究发展，降低了农药使用率，保护农业生态系统。
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公开(公告)号：CN115170542A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210886982.3
申请日：2022-07-26
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种基于GLCM特征提取的马铃薯早晚疫病分类模型构建方法，包括S1、利用Fast K‑Means算法对马铃薯叶片灰度图像进行分割，获得叶片受关注的区域；S2、使用GLCM算法对叶片受关注的区域提取11类纹理特征信息，以形成病害特征向量；S3、将训练集和测试集分别训练投票分类器和测试训练好的投票分类器，将符合测试要求的训练好的投票分类器作为马铃薯病害识别模型。优点是：将基于支持向量机、K最邻近与随机森林分类器组合的投票分类器与灰度共生矩阵相结合，通过FastK‑Means聚类算法对感染区域马铃薯叶片分割，在保证准确分割叶片的同时提升分割速度，增强GLCM算法提取特征的能力；投票分类器相对于SVM、KNN和RF马铃薯叶部病害识别效果提高。
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公开(公告)号：CN118552971A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410640335.3
申请日：2024-05-22
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06V30/42 , G06V30/413 , G06V30/18 , G06V10/82 , G06Q10/063
Abstract: 本发明公开了一种基于文献中表格提取水资源指标体系的方法及系统，方法包括如下步骤，S1、表格区域检测；S2、图像预处理；S3、表格结构分析；S4、文本检测与识别；S5、指标体系生成。优点是：本发明方法能够快速、准确地从文献中提取水资源指标体系，提高了数据获取的效率和准确性。本发明通过对表格数据的自动提取和分析，有助于研究人员和决策者更有效地管理和利用水资源。
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公开(公告)号：CN117173122B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311123510.3
申请日：2023-09-01
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供出了一种基于轻量级Vi T的图像叶密度测定方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取原始图像；对原始图像均匀划分多个感兴趣区域，对感兴趣区域进行标注，建立感兴趣区域与叶密度对应关系；将经标注的原始图像分别采用像素增强空间及空间增强空间与天气数据增强进行数据增强；将增强图像划分为训练集、验证集和测试集，利用训练集和验证集对预设的叶密度的视觉感知模型进行训练，得到训练好的叶密度的视觉感知模型；将测试集输入所述训练好的叶密度的视觉感知模型，得到每个感兴趣区域的叶密度。本发明采用双重增强空间扩展与天气数据增强扩大训练样本，增强叶
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