一种基于视觉显著性的农业害虫检测方法

    公开(公告)号:CN114648725A

    公开(公告)日:2022-06-21

    申请号:CN202210327949.7

    申请日:2022-03-31

    Abstract: 本发明公开了一种基于视觉显著性的农业害虫检测方法,包括:获取待测农业区的图像,进行预处理;对预处理后的图像进行边缘处理;基于边缘处理后的图像进行采样,构建亮度特征图;基于预处理后的图像构建局部方差特征图和全局对比特征图;基于亮度特征图、方差特征图和全局对比特征图构建显著性图像;基于显著性图像检测农业害虫。本发明提出了一种基于亮度、局部方差和全局对比度三分量的特征图,相较于传统ITTI算法对小目标和背景颜色相近的目标具有更好的检测效果。

    一种多格式天气雷达基数据文件转NetCDF文件方法

    公开(公告)号:CN103984773B

    公开(公告)日:2018-06-19

    申请号:CN201410245387.7

    申请日:2014-06-05

    Inventor: 魏鸣 王磊 杨涛

    Abstract: 本发明涉及一种多格式天气雷达基数据文件转NetCDF文件方法,包括如下步骤:1)通过文件后缀名匹配以及文件长度匹配的联合判据识别方法识别当前需要转换的雷达基数据文件类型;2)针对当前需要转换的雷达基数据的文件格式进行解析,提取出主要参数信息和观测数据;3)定义一个标准的NetCDF格式文件;4)根据步骤3)中定义的NetCDF标准格式将步骤2)中解析出的主要参数信息和观测数据转换成所述NetCDF标准格式。有益效果为:能够作为统一接口读取不同格式的雷达文件;NetCDF文件自身具有可描述性,还可将数据按照自变量、函数及其数据值的顺序进行存储,很适合气象数据的处理;NetCDF文件支持不同平台之间的数据传输,这使得雷达数据适合在网络平台之间实现共享。

    一种多格式天气雷达基数据文件转NetCDF文件方法

    公开(公告)号:CN103984773A

    公开(公告)日:2014-08-13

    申请号:CN201410245387.7

    申请日:2014-06-05

    Inventor: 魏鸣 王磊 杨涛

    CPC classification number: G06F17/30076 G06F17/30165

    Abstract: 本发明涉及一种多格式天气雷达基数据文件转NetCDF文件方法,包括如下步骤:1)通过文件后缀名匹配以及文件长度匹配的联合判据识别方法识别当前需要转换的雷达基数据文件类型;2)针对当前需要转换的雷达基数据的文件格式进行解析,提取出主要参数信息和观测数据;3)定义一个标准的NetCDF格式文件;4)根据步骤3)中定义的NetCDF标准格式将步骤2)中解析出的主要参数信息和观测数据转换成所述NetCDF标准格式。有益效果为:能够作为统一接口读取不同格式的雷达文件;NetCDF文件自身具有可描述性,还可将数据按照自变量、函数及其数据值的顺序进行存储,很适合气象数据的处理;NetCDF文件支持不同平台之间的数据传输,这使得雷达数据适合在网络平台之间实现共享。

    宽带有源功分器及宽带有源功率合成器

    公开(公告)号:CN108599734A

    公开(公告)日:2018-09-28

    申请号:CN201810442841.6

    申请日:2018-05-10

    Inventor: 万发雨 王磊

    Abstract: 本发明公开了宽带有源功分器及宽带有源功率合成器。电路中包含有源放大器、电容、电感和电阻。宽带有源功分器的输入端接入一个有源放大器之后分成两路再分别串接一个有源放大器,而宽带有源功率合成器在两个输入端各接入一个有源放大器之后合成一路再串接一个有源放大器。本发明克服了传统无源型功分器与功率合成器在宽带应用尤其是高频段插损较大以及隔离度较差而影响测量结果的缺陷。

    一种基于幂函数的信号缩放电路

    公开(公告)号:CN108449059A

    公开(公告)日:2018-08-24

    申请号:CN201810560502.8

    申请日:2018-05-25

    Inventor: 万发雨 王磊

    Abstract: 本发明公开了一种基于幂函数的信号缩放电路,包括依次级联的第一级对数运算电路、第二级线性反向运放电路、第三级指数运算电路和第四级线性反向运放电路。通过该电路实现输入信号的幂函数运算,能够快速有效地实现将较小电压范围的输入信号放大至较大范围电压或者将较大电压范围的输入信号压缩至较小电压范围,从而方便进行后续的模数转换,并且提高了模数转换的准确度。

    一种基于Prophet-GRU-CNN的长时间尺度干旱指数预测方法、系统

    公开(公告)号:CN117786615A

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202311833542.2

    申请日:2023-12-27

    Abstract: 本发明公开一种基于Prophet‑GRU‑CNN的长时间尺度干旱指数预测方法、系统,该方法包括获得与SPEI干旱指数相关性高的预测因子;处理设定时间内的时间序列形成数据集,选取SPEI干旱指数作为目标标签值,输入到GRU模型中,提取时间特征;将该特征输入到CNN模型中,获得深层局部特征;捕捉时间序列数据中的影响因素提取时间特征,整合到Prophet模型中进行预测,提取出SPEI历史数据中的时间特征;将数据集按预设比例划分为训练集与测试集,评估长时间尺度干旱指数预测模型的性能。本发明解决了数据量偏少、深层特征提取和多算法结合等问题,在增补数据量的同时加强了对数据时间和空间特征的吸收,提升了历史数据的利用率,改善了长时间尺度干旱指数的预测效果。

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