-
公开(公告)号：CN115035280B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202210509461.6
申请日：2022-05-10
Applicant: 华南农业大学 , 人工智能与数字经济广东省实验室(广州)
IPC: G06V10/10 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06V10/774 , G06T3/04 , G06T3/4038 , G06T3/60 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLO的柑橘花朵花苞识别方法及轻量级计算系统，该方法包括：对柑橘花图像数据进行图像标注和增强处理，并构建得到训练集；引入级联融合模块，基于YOLOv4‑CF神经网络结构框架构建识别模型；基于训练集训练识别模型，得到训练完成的识别模型；实时采集柑橘花图片并输入至训练完成的识别模型，输出识别结果。该系统存储有如上所述基于YOLO的柑橘花朵花苞识别方法。通过使用本发明，能够实时对柑橘花进行精确识别。本发明作为一种基于YOLO的柑橘花朵花苞识别方法及轻量级计算系统，可广泛应用于检测识别领域。
-
公开(公告)号：CN115205676A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210787701.9
申请日：2022-07-04
Applicant: 华南农业大学 , 人工智能与数字经济广东省实验室(广州)
Abstract: 本发明公开了一种基基于YOLO的柑橘青果实时识别方法，该方法包括：采集柑橘果实图像并进行预处理，构建训练集；基于YOLOv5模型，增加检测层，得到改进后的检测网络；基于训练集对改进后的检测网络进行训练，结合改进的损失函数，得到目标检测模型；获取待测数据并基于目标检测模型进行产量监测。通过使用本发明，能够实现柑橘青果实时智能识别与产量监测。本发明作为一种基于YOLO的柑橘青果实时识别方法，可广泛应用于产量监测领域。
-
公开(公告)号：CN115035280A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210509461.6
申请日：2022-05-10
Applicant: 华南农业大学 , 人工智能与数字经济广东省实验室(广州)
IPC: G06V10/10 , G06V10/764 , G06N3/04 , G06V10/774 , G06T3/00 , G06T3/40 , G06T3/60 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLO的柑橘花朵花苞识别方法及轻量级计算系统，该方法包括：对柑橘花图像数据进行图像标注和增强处理，并构建得到训练集；引入级联融合模块，基于YOLOv4‑CF神经网络结构框架构建识别模型；基于训练集训练识别模型，得到训练完成的识别模型；实时采集柑橘花图片并输入至训练完成的识别模型，输出识别结果。该系统存储有如上所述基于YOLO的柑橘花朵花苞识别方法。通过使用本发明，能够实时对柑橘花进行精确识别。本发明作为一种基于YOLO的柑橘花朵花苞识别方法及轻量级计算系统，可广泛应用于检测识别领域。
-
公开(公告)号：CN118759821A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410733285.3
申请日：2024-06-07
Applicant: 华南农业大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明提供一种用于农用履带运输机的控制系统及方法，所述的系统包括主控制器、移动控制端、惯性测量单元IMU、以及双目视觉相机，所述的主控制器通过融合惯性测量单元IMU采集的履带运输机的姿态信息、双目视觉相机采集的路况图像，以及移动控制端的控制指令对履带运输机进行PID控制或模糊控制。本发明的控制系统具有用户交互界面，方便用户进行运输机的控制和监控，实现了双向实时交互；本发明通过IMU与双目视觉相机实现运行过程中的数据采集，结合卡尔曼滤波(KF)和扩展卡尔曼滤波(EKF)以及PID控制和模糊控制算法，履带运输机能够在复杂地形和多变环境中保持稳定的直线行驶和精确的转向控制。
-
公开(公告)号：CN115588117B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211264285.0
申请日：2022-10-17
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了基于YOLOv5s‑BC的柑橘木虱检测方法及系统，该方法包括：构建柑橘木虱检测数据集并进行数据预处理，得到待检测数据集；构建YOLOv5s‑BC模型；将待检测数据集输入至YOLOv5s‑BC模型进行检测，得到检测结果。通过使用本发明，能够实现对失焦状态下的柑橘木虱实现精准检测。本发明作为基于YOLOv5s‑BC的柑橘木虱检测方法及系统，可广泛应用于柑橘木虱检测技术领域。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113312999A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110546086.8
申请日：2021-05-19
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种自然果园场景下的柑橘木虱高精度检测方法及装置，该方法包括：获取待检测是否存在柑橘木虱的自然果园场景下的柑橘图像；通过预先训练得到的柑橘木虱检测模型对柑橘图像进行检测；检测模型通过多组训练数据对改进后的YOLOv4‑Tiny网络模型进行训练得到的；改进后的YOLOv4‑Tiny网络模型包括一条与浅层卷积层相连的路径，增加一个输出对小目标敏感的高分辨率输出特征图；根据所述检测模型的检测结果，确定柑橘图像是否存在柑橘木虱以及柑橘木虱的位置。该方法基于对YOLOv4‑Tiny模型进行了改进，增加一个高分辨率的输出特征图，用于采样抽象小目标柑橘木虱的特征，可提升模型对目标柑橘木虱的检测精度。该方法可在复杂的田间环境下进行柑橘木虱的准确检测。
-
公开(公告)号：CN110135371A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910419761.3
申请日：2019-05-20
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Mixup算法的柑橘黄龙病识别方法及装置，该方法包括：将待分类的图像进行预处理，对预处理后的图像进行数据增强；将数据增强后的图像进行Mixup算法处理，建立样本之间的线性关系；对处理后的图像的像素点进行BN批量归一化处理，使所述像素点符合正态分布；将所述正态分布的像素点输入基于模型融合的深度可分离卷积分类模型，输出所述图像的分类结果。该方法解决了传统数据增强方法过于依赖原始图像和对抗性样本泛化性不足的局限性，采用基于模型融合的深度可分离卷积分类模型，提高了识别效率，降低了过拟合现象，鲁棒性强。
-
公开(公告)号：CN108680706A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810466147.8
申请日：2018-05-16
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种可水平移动和垂直升降型高通量植物表型测量系统及方法，系统包括可水平移动和垂直升降的自动化机械装置，集成安装于防抖云台上的超声波测量仪、RGB照相机、光谱仪、NDVI传感仪、北斗定位仪，测距传感器、数据处理和传输模块，服务器。超声波测量仪、RGB照相机、光谱仪、NDVI传感仪、北斗定位仪安装在防抖云台上，分别与数据处理和传输模块连接；数据处理和传输模块通过光纤与服务器连接。本发明可实时同步采集农作物生长的高度、可见光图像、多光谱图像、植被差异指数以及生长的地理位置信息，并通过光纤传输采集的数据。实现了高通量化同步地对植物各生长时期进行多源表型特征的测量，同时也降低了测量强度，提高了测量精确性和效率。
-
公开(公告)号：CN103079294B
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201210553319.8
申请日：2012-12-18
Applicant: 华南农业大学
IPC: H04W88/16
CPC classification number: Y02D70/122
Abstract: 本发明公开了一种双通信方式的无线传感器网络网关及控制方法，网关包括处理器模块，GPRS模块，串口通信模块，存储模块，无线通信模块，电源与充电模块。所述处理器模块分别和串口通信模块、存储模块以及无线通信模块连接，所述GPRS模块与串口通信模块连接，所述充电模块与供电电池连接。本发明处理器模块通过无线通信模块接收无线传感器网络的数据，进行数据解析并提取信息；串口通信模块连接处理器与GPRS模块，处理器通过串口模块控制GPRS的工作状态与信息的发送；当网络信号差或者网络故障时，保存信息在本地SD卡上，有效提高电池充电效率，延长节点生命周期。
-
公开(公告)号：CN105046277A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510415329.9
申请日：2015-07-15
Applicant: 华南农业大学
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/4671
Abstract: 本发明公开了一种特征显著性在图像质量评价中的鲁棒机理研究方法，其方法步骤为：首先，确立图像质量评价中特征选择的目标函数并初始化模型参数；其次，选择最优特征加入特征矩阵并移除特征干扰项；然后，计算图像质量评价系统中特征选择的显著性；接着，判断是否满足系统鲁棒性要求或达到特征个数上限；最后，验证模型分类效果。本发明通过引入的系统特征信噪比衡量特征显著性，求解图像质量评价系统中光滑凸函数的约束优化问题，有效地降低了非显著特征对分类面的干扰，提升了图像质量评价系统的鲁棒性，解决了基于学习机制的图像质量评价网络中，特征属性选择的自适应优化问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
53
records
(took 0.079 seconds)
