一种田间果实尺寸的测量方法
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN110853080A

    公开(公告)日:2020-02-28

    申请号:CN201910942852.5

    申请日:2019-09-30

    摘要: 本发明涉及果实测量领域,具体公开了一种田间果实尺寸的测量方法,包括:采集多张果实照片,将多张果实照片输入深度学习神经网络学习,获取各种果实识别模型及果实参数;利用深度相机实时获取待测果实的光学图像和深度图像,将光学图像和深度图像配准对齐生成深度图像数据;将光学图像输入果实识别模型识别出果实及对应的果实参数,对识别出的果实进行逐一编号;将识别到的果实边界内的深度图像数据进行平均距离计算以获取果实的实际距离,再将果实的像素直径映射到相机坐标系中获取果实直径,根据果实直径结合实际距离获取所述果实的面积,该方法操作简单,快捷高效。

    一种基于数据单元的数据传输方法

    公开(公告)号:CN103475651B

    公开(公告)日:2016-08-24

    申请号:CN201310394226.X

    申请日:2013-09-03

    IPC分类号: H04L29/06

    摘要: 本发明公开了一种基于数据单元的数据传输方法,包括:定义数据单元步骤;在发送端和接收端定义相同数据流结构体步骤;数据流组包步骤;数据流发送和接收步骤;数据流解析步骤。本发明的有益效果为:1)外层通信协议在发送端和接收端双方达成共识即可,数据协议为一种固定规则,不需要传输,任意扩展。2)数据结构体定义简单,每个数据单元内码和数据单元数据结对形成独立的数据体,且当结构体内包含多个数据体时,排序也不受顺序限制。3)数据结构体可根据需求,灵活伸缩和扩展数据体。

    一种基于光照变换网络的图像自动增强方法

    公开(公告)号:CN112686823A

    公开(公告)日:2021-04-20

    申请号:CN202011624087.1

    申请日:2020-12-31

    摘要: 本发明公开一种基于光照变换网络的图像自动增强方法,包括以下步骤:(1)数据集制作:收集大量图像分类数据,并将图像分类数据按0.8:0.1:0.1的比例随机划分为训练集、验证集与测试集;(2)构建一种光照变换网络:所述光照变换网络由图像自动增强模块与ResNet50模块组成;所述光照变换网络用于对输入的原始图像进行自动增强;(3)模型训练:指定步骤(1)中的训练集与验证集,使用SGD优化器,将训练集输入至步骤(2)的光照变换网络,进行模型训练;(4)模型推理。本发明根据输入图像进行自动增强,可有效提升深度学习模型的光照一致性。