公开(公告)号：CN119810630A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202411873720.9

申请日：2024-12-18

Applicant: 上海市绿化管理指导站 ,  华东师范大学

Inventor： 王本耀 ,  胡国华 ,  张彦婷 ,  奉树成 ,  宋天阳 ,  于天赐 ,  袁尚炎 ,  杨瑞卿

IPC: G06V20/00 ,  G06V20/10 ,  G06V20/52 ,  G06V10/70 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/776 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种行道树安全风险特征的检测方法、系统、设备及存储介质，包括：获取行道树上树干的待识别图像信息；采用预训练的检测模型，对待识别图像信息上的病虫害进行检测，得到检测结果；其中，检测模型是基于改进后的YOLOv8网络预训练得到的，改进后的YOLOv8网络包括SKA模块，且采用WIOU损失作为损失函数。本申请的SKA机制可使模型捕获多尺度的病虫害特征信息，提高了检测能力；WIOU损失函数可以聚焦于普通质量的锚框，降低了误检、漏检以及不完整检测的风险。本申请的检测模型可对普通质量的行道树树干的图像信息进行多尺度的病虫害识别，且识别精度高，为城市绿化管理和决策提供了更全面的参考依据。

公开(公告)号：CN119131637A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411342102.1

申请日：2024-09-25

Applicant: 上海市绿化管理指导站

Inventor： 王本耀 ,  胡国华 ,  张彦婷 ,  奉树成 ,  于天赐 ,  袁尚炎 ,  涂广平 ,  杨瑞卿

IPC: G06V20/17 ,  G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/776 ,  G06T5/80 ,  G06T3/4038 ,  G06V10/764 ,  G06V10/25

Abstract: 本发明公开了一种行道树树冠病虫害检测方法、系统、设备及存储介质，包括：获取街道的图像信息；其中，图像信息由无人机获取，并携带有行道树上树冠的病变信息；对图像信息进行预处理，得到训练样本；基于训练样本，对初始YOLOv8网络模型进行训练，得到训练好的病虫害识别模型；采用病虫害识别模型，对待识别的街道图像进行检测，得到检测结果；其中，检测结果包括待识别的街道图像的定位信息。本申请的病虫害识别模型，可对大批量的街道图像进行检测，实现染病行道树的在高精度自动识别和空间定位，节省了识别时间、降低了排查成本，满足了大面积城市行道树病虫害的动态监测要求。

公开(公告)号：CN119131600A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411342106.X

申请日：2024-09-25

Applicant: 上海市绿化管理指导站

Inventor： 王本耀 ,  胡国华 ,  张彦婷 ,  奉树成 ,  宋天阳 ,  于天赐 ,  袁尚炎 ,  杨瑞卿

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/80 ,  G06V10/776 ,  G06V10/764 ,  G06V10/25

Abstract: 本发明公开了一种行道树安全风险特征的检测方法、系统、设备及存储介质，包括：获取行道树上树干的病变区域的图像信息；对所述图像信息进行预处理，得到训练样本；基于所述训练样本，对改进后的YOLOv8网络模型进行训练，得到训练好的病虫害识别模型；其中，改进后的YOLOv8网络模型包括选择性多尺度卷积核注意力机制模块和平均池化模块；采用所述病虫害识别模型，对待识别的树干图像进行检测，得到检测结果。采用上述训练样本和改进后的YOLOv8网络模型训练得到的病虫害识别模型，可对大批量、多种类型的树干病虫害图像进行识别，并快速提供高精度的识别结果，节省了识别时间、降低了排查成本，为城市绿化管理和决策提供了更全面的参考依据。