公开(公告)号：CN120047678A

公开(公告)日：2025-05-27

申请号：CN202510525246.9

申请日：2025-04-25

Applicant: 吉林农业大学

Inventor： 于合龙 ,  陈振洋 ,  石磊 ,  薛明轩 ,  陈静 ,  高芳 ,  周雷进雨 ,  余祉潇

IPC: G06V10/25 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/764

Abstract: 一种用于异常大米检测的轻量级目标检测方法及系统。属于神经网络目标检测技术领域，具体涉及异常大米检测技术领域。其解决了现有的神经网络技术对于异常大米的检测精度和效率较低的技术问题。方法包括如下步骤：数据集构建：采集不同类型的异常大米图片，进行类别标注以及训练集、验证集和测试集的划分；模型构建：在YOLOv11n模型基础上，结合大米形态特征，对YOLOv11n模型进行改进，构建适用于异常大米检测的模型；模型训练：采用构建的数据集对适用于异常大米检测的模型进行训练，调整模型参数，直至模型符合检测要求；采用训练后的适用于异常大米检测的模型进行异常大米检测。

公开(公告)号：CN119339087B

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202411873814.6

申请日：2024-12-19

Applicant: 吉林农业大学

Inventor： 于合龙 ,  凌溪 ,  陈静 ,  赵丹 ,  陈振洋 ,  钱成

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/40 ,  G06V20/10

Abstract: 种子发芽分割方法、种子发芽率及其发芽速率识别方法，属于图像识别技术领域，解决了现有的YOLOv8‑seg对小目标的种子发芽进行分割的结果精确度较低的问题。种子发芽图像输入VT‑YOLOv8‑seg进行特征提取，对种子发芽图像进行分割；在VT‑YOLOv8‑seg的Backbone中，种子发芽图像输入多联级的降级卷积层进行特征提取后，再输入动态蛇卷积特征提取模块进行降维，输出降维后的种子发芽特征图；降维后的种子发芽特征图输入降级卷积层进行特征提取后，再依次输入特征提取模块、多联级的卷积层和特征提取模块进行特征提取后，再输入特征优化池化层进行池化，输出池化后的种子发芽特征图。

公开(公告)号：CN119339173B

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202411897369.7

申请日：2024-12-23

Applicant: 吉林农业大学

Inventor： 于合龙 ,  陈振洋 ,  陈静 ,  王莫寒 ,  贾达伟 ,  梁爽 ,  田永利 ,  韩辉

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/40 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06V20/68 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 一种粳稻籽粒的品种分类鉴别方法与装置，属于深度学习神经网络，尤其涉及粳稻籽粒的品种分类鉴别；解决了现有的图像分类处理模型的参数复杂度高、分类准确率低、无法避免过拟合、收敛速度慢，在性能方面无法满足粳稻籽粒分类的需求，导致的当前依然采用人工方法、化学方法和光谱技术等传统分类方法对粳稻籽粒进行评估或分类，费用昂贵、耗时、效率低下，且精度不足的问题；所述方法包括：用于将数据预处理后的待分类的粳稻籽粒的RGB图像输入训练完成的J‑Rice‑ResNeXt模型中，获得粳稻籽粒的分类鉴别结果的步骤；所述的一种粳稻籽粒的品种分类鉴别方法与装置，适用于粳稻籽粒的品种分类鉴别。

公开(公告)号：CN119339173A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411897369.7

申请日：2024-12-23

Applicant: 吉林农业大学

Inventor： 于合龙 ,  陈振洋 ,  陈静 ,  王莫寒 ,  贾达伟 ,  梁爽 ,  田永利 ,  韩辉

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/40 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06V20/68 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 一种粳稻籽粒的品种分类鉴别方法与装置，属于深度学习神经网络，尤其涉及粳稻籽粒的品种分类鉴别；解决了现有的图像分类处理模型的参数复杂度高、分类准确率低、无法避免过拟合、收敛速度慢，在性能方面无法满足粳稻籽粒分类的需求，导致的当前依然采用人工方法、化学方法和光谱技术等传统分类方法对粳稻籽粒进行评估或分类，费用昂贵、耗时、效率低下，且精度不足的问题；所述方法包括：用于将数据预处理后的待分类的粳稻籽粒的RGB图像输入训练完成的J‑Rice‑ResNeXt模型中，获得粳稻籽粒的分类鉴别结果的步骤；所述的一种粳稻籽粒的品种分类鉴别方法与装置，适用于粳稻籽粒的品种分类鉴别。

公开(公告)号：CN119339087A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411873814.6

申请日：2024-12-19

Applicant: 吉林农业大学

Inventor： 于合龙 ,  凌溪 ,  陈静 ,  赵丹 ,  陈振洋 ,  钱成

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/40 ,  G06V20/10

Abstract: 种子发芽分割方法、种子发芽率及其发芽速率识别方法，属于图像识别技术领域，解决了现有的YOLOv8‑seg对小目标的种子发芽进行分割的结果精确度较低的问题。种子发芽图像输入VT‑YOLOv8‑seg进行特征提取，对种子发芽图像进行分割；在VT‑YOLOv8‑seg的Backbone中，种子发芽图像输入多联级的降级卷积层进行特征提取后，再输入动态蛇卷积特征提取模块进行降维，输出降维后的种子发芽特征图；降维后的种子发芽特征图输入降级卷积层进行特征提取后，再依次输入特征提取模块、多联级的卷积层和特征提取模块进行特征提取后，再输入特征优化池化层进行池化，输出池化后的种子发芽特征图。