公开(公告)号：CN118898778A

公开(公告)日：2024-11-05

申请号：CN202410963757.4

申请日：2024-07-18

Applicant: 广州大学

Inventor： 刘长红 ,  巫伟明 ,  邹涛 ,  李嘉宇 ,  梁忠伟

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明属于视觉目标检测技术领域，提供了一种垃圾分类检测方法、装置、边缘设备及存储介质，该方法包括获取垃圾的图像；根据图像构建数据集；引入MSFEC模块对YOLOv8模型进行改进，获得L‑YOLOv8模型；将数据集输入L‑YOLOv8模型中进行训练并评估，得到垃圾分类检测模型；将数据集输入垃圾分类检测模型中进行测试，获得垃圾图像检测图。本发明的方案使得YOLOv8模型在进行多尺度特征提取来保持准确率的同时降低了参数量，以使其易于部署于内存较少的边缘设备，使得YOLOv8算法可以很好地应用在生活垃圾的分类检测上。

公开(公告)号：CN118504764A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410669297.4

申请日：2024-05-27

Applicant: 广州大学

Inventor： 刘长红 ,  巫伟明 ,  张尹路 ,  赖荣杰 ,  何永深 ,  梁忠伟 ,  邹涛 ,  熊国武

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/02 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06N5/045

Abstract: 本发明涉及深度学习领域，公开了一种基于Transformer的食用菌生态环境预测方法，其包括以下步骤：S1、先采集食用菌室内室外的参数：除温度、湿度、二氧化碳、光照外还可以根据不同种类的食用菌对其他比较敏感的参数进行采集，将采集好的数据做预处理；S2、将S1的数据放入Transformer模型进行训练；S3、将每次放入Transformer模型训练出来的数据与真实数据放入损失函数中，不断计算返回梯度，最后保存最优的模型传入测试阶段；S4、将划分好的测试集输入到保存的最优模型进行处理，得到单个参数预测或多个参数预测图，并计算出预测数据与真实数据的MSE和MAE，判断所预测数据与真实数据的误差。本发明可通过学习更多与食用菌生长环境相关的参数，而不再局限于室内的少量参数。