公开(公告)号：CN118823712A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410869931.9

申请日：2024-07-01

Applicant: 安徽信息工程学院

Inventor： 廉梦奇 ,  秦超杰 ,  王少成

IPC: G06V20/56 ,  A01G13/00 ,  A01M7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06F16/26 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的庄稼虫害监测和预警系统，包括：一台智能小车，具体包括以下模块：图像采集模块，设置在智能小车的前部，用于图像采集；图像处理模块，设置在智能小车的内部，用于对图像数据进行预处理；病虫害识别模块，设置在智能小车的内部，用于对预处理后的图像数据进行病虫害识别；喷药模块，设置在智能小车的后部，用于接收并分析指令；控制模块，设置在智能小车的内部，用于控制上述各个模块的工作状态，并根据所述识别结果和所述喷药情况，实时调整智能小车的运动轨迹和喷药策略，将信息存储或上传至云端服务器。本发明结合深度学习和自动化技术，实现精准病虫害识别与喷药，具备高效、准确和环保的优点。

公开(公告)号：CN119722504A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411651642.8

申请日：2024-11-19

Applicant: 安徽信息工程学院

Inventor： 范孝宇 ,  秦超杰 ,  陈明武 ,  廉梦奇

IPC: G06T5/70 ,  G06T5/50 ,  G06T5/60 ,  G06T5/90 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/044 ,  G06N3/045 ,  G06V10/44 ,  G06V10/60 ,  G06V10/62 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的图像实时去噪和增强方法，包括如下步骤：利用多种传感器并行采集不同模态的图像数据，并通过传感器协同工作捕捉动态场景特征；对采集的多模态图像数据进行自适应划分，依据环境因素评估各子区域的特性，动态确定其处理优先级；针对不同子区域，动态选择最适合的深度神经网络架构进行并行处理；结合图像的时序特性，通过自适应时间窗口调整处理频率；对去噪和增强后的子区域进行像素级动态融合；通过实时反馈机制对处理参数进行调整，实现对神经网络模型的增量优化和微调，最终输出高质量的图像数据。本发明旨在通过多模态数据采集、自适应划分和实时优化，提升动态环境下的图像质量。