公开(公告)号：CN113264762A

公开(公告)日：2021-08-17

申请号：CN202110555552.9

申请日：2021-05-21

Applicant: 安徽大学

Inventor： 汪春昌 ,  陈鹏飞 ,  李天宇

IPC: C04B35/46 ,  C04B35/622 ,  H01G4/12

Abstract: 本发明公开了一种X8R型电容器介质材料及其制备方法,属于电子陶瓷应用技术领域。将二氧化钛﹑碳酸钠﹑碳酸钡、碳酸钙、氧化铪、三氧化二铋根据名义化学式0.65(0.94Na0.5Bi0.5TiO3‑0.06BaTiO3)‑0.35Ca(Ti0.8Hf0.2)O3按化学计量比配料，进行球磨，细化原料，经预烧及二次球磨等工序利用固相反应和碳酸盐分解过程制得。本发明方法可获得优良的温度稳定性介电陶瓷材料，满足EIAX8R标准；本发明方法简单，节能减排，成本低廉，适合批量生产。

公开(公告)号：CN111461052A

公开(公告)日：2020-07-28

申请号：CN202010286392.8

申请日：2020-04-13

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张东彦 ,  丁洋 ,  陈鹏飞 ,  梁栋 ,  张向前 ,  杜世州 ,  琚书存 ,  洪琪

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/34 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，特别涉及一种基于迁移学习的多个生育期小麦倒伏区域识别方法，包括以下步骤：A、拍摄待识别麦田的RGB图像和/或多光谱图像；B、对图像进行拼接和剪裁得到待识别麦田的完整图；C、将待识别麦田的完整图导入训练好的DeepLabv3+模型中进行倒伏区域的识别。这里基于DeepLabv3+网络模型，采用迁移学习的方式构建两种方法实现多生育期小麦倒伏区域提取，基于无人机影像和迁移学习方法可以有效获取多时期的倒伏小麦特征，实现高精度的小麦区域自动提取，使得精准检测小麦倒伏区域称为可能，为研究小麦倒伏影响因素提供有力的数据支持；该方法受环境影响小，且实现起来方便，在训练好DeepLabv3+模型以后，只需要拍摄待识别麦田的图像导入模型中即可自动识别倒伏区域。

公开(公告)号：CN111461052B

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202010286392.8

申请日：2020-04-13

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张东彦 ,  丁洋 ,  陈鹏飞 ,  梁栋 ,  张向前 ,  杜世州 ,  琚书存 ,  洪琪

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，特别涉及一种基于迁移学习的多个生育期小麦倒伏区域识别方法，包括以下步骤：A、拍摄待识别麦田的RGB图像和/或多光谱图像；B、对图像进行拼接和剪裁得到待识别麦田的完整图；C、将待识别麦田的完整图导入训练好的DeepLabv3+模型中进行倒伏区域的识别。这里基于DeepLabv3+网络模型，采用迁移学习的方式构建两种方法实现多生育期小麦倒伏区域提取，基于无人机影像和迁移学习方法可以有效获取多时期的倒伏小麦特征，实现高精度的小麦区域自动提取，使得精准检测小麦倒伏区域称为可能，为研究小麦倒伏影响因素提供有力的数据支持；该方法受环境影响小，且实现起来方便，在训练好DeepLabv3+模型以后，只需要拍摄待识别麦田的图像导入模型中即可自动识别倒伏区域。