公开(公告)号：CN117893823A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202410080533.9

申请日：2024-01-19

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 方子睿 ,  周琼 ,  张友华 ,  郑安平 ,  李明 ,  薛佳毅 ,  李紫萱 ,  刘浩楠 ,  彭冠仪

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/774 ,  G06T7/00 ,  G06V10/25 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种基于Swin Transformer的苹果成熟度检测方法，包括以下步骤：步骤1、获取苹果图像进行人工成熟度标注得到数据集；将数据集划分为训练集、验证集和测试集后进行数据增强；步骤2、生成改进的YOLOv8模型，改进的YOLOv8模型中Backbone骨干网络为Swin Transformer注意力机制模块，Neck部分为渐进特征金字塔网络AFPN；步骤3、利用训练集对改进的YOLOv8模型进行训练得到成熟度最佳预测模型；步骤4、将待检测的苹果图像输入至成熟度最佳预测模型得到苹果图像中各个苹果的成熟度。本发明可实现在开放场景下提高识别苹果成熟度的准确率。

公开(公告)号：CN117315473A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311273707.5

申请日：2023-09-28

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 方子睿 ,  周琼 ,  郑安平 ,  李明 ,  薛佳毅 ,  刘浩楠 ,  冯梦喆 ,  郑斯同 ,  李紫萱

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明涉及一种基于改进YOLOv8的草莓成熟度检测方法及系统，包括：采集待检测草莓图像；基于改进的YOLOv8模型对所述待检测草莓图像进行成熟度识别，获取草莓成熟度检测结果；其中，所述改进的YOLOv8模型通过训练集完成训练，所述训练集数据为标注成熟度的草莓图像集。本发明能够实现在开放场景下提高目标检测模型识别草莓的准确率以及定位采摘的准确率。

公开(公告)号：CN117315473B

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202311273707.5

申请日：2023-09-28

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 方子睿 ,  周琼 ,  郑安平 ,  李明 ,  薛佳毅 ,  刘浩楠 ,  冯梦喆 ,  郑斯同 ,  李紫萱

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明涉及一种基于改进YOLOv8的草莓成熟度检测方法及系统，包括：采集待检测草莓图像；基于改进的YOLOv8模型对所述待检测草莓图像进行成熟度识别，获取草莓成熟度检测结果；其中，所述改进的YOLOv8模型通过训练集完成训练，所述训练集数据为标注成熟度的草莓图像集。本发明能够实现在开放场景下提高目标检测模型识别草莓的准确率以及定位采摘的准确率。

公开(公告)号：CN117479160A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311242431.4

申请日：2023-09-25

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 薛佳毅 ,  李科 ,  方子睿 ,  李紫萱 ,  吴洪伟 ,  代遥 ,  徐启涛

IPC: H04W12/06 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于图神经网络的物联网射频指纹识别方法，包括以下步骤：S1：基于GNU radio和通用软件无线电外设的软件无线电传感器平台上采集稳态信号，并对信号进行预处理获得I/Q信号；S2：基于差分星座图提取I/Q信号特征；S3：利用得到的差分星座图构成图结构；S4：构建图神经网络模型，并将挤压激励模块引入图神经网络模型中；S5：将图结构划分为训练样本集和测试样本集，利用训练样本集和测试样本集训练构建的图神经网络模型。本发明在基于传统神经网络的深度学习上对物联网射频指纹识别进行创新，利用加入挤压激励模块的图神经网络进行图结构的特征提取，更好的进行物联网射频指纹识别。