公开(公告)号：CN115587298A

公开(公告)日：2023-01-10

申请号：CN202110765795.5

申请日：2021-07-05

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 赵恒谦 ,  胡志恒 ,  郑秋实

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/241 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的历代景德镇青花瓷年代判别方法，属于图像分类领域，用于解决非专业群体在赏析、购买青花瓷时无据可依的难题，同时提供一种便携化、快速化、无损化的判别技术。包括安装有微信客户端的移动设备、青花瓷年代判别助手小程序终端和云端服务器分析平台；移动设备通过使用微信客户端加载运行青花瓷年代判别助手小程序终端，小程序通过移动设备的摄像头拍摄待识别或者是保存于本地的青花瓷样本图像，上传至云端服务器分析平台，云端服务器分析平台采用青花瓷深度学习神经网络模型对待识别的青花瓷样本图像进行年代判别，并将判别结果返回到移动终端，并在青花瓷年代判别助手小程序终端显示分析结果。

公开(公告)号：CN114092795A

公开(公告)日：2022-02-25

申请号：CN202010756025.X

申请日：2020-07-31

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 赵恒谦 ,  刘泽龙 ,  郑秋实

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明提出了一种基于植被指数归一化方法的作物病情严重程度分级方法，包括以下步骤：首先从遥感影像中提取研究区域，对研究区域中农作物的染病和未染病区域进行分类，然后计算研究区域的植被指数并进行植被指数归一化，利用归一化后的植被指数来评估每个像元的病情严重程度并进行分级。本发明克服了目前已有技术的不足，具有无需地面调查和普适性强等优势，将会在大面积作物病情监测领域发挥重要的作用。