公开(公告)号：CN117496273A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311754608.9

申请日：2023-12-20

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 张竞成 ,  王海亮 ,  陈冬梅 ,  曹佩佩 ,  陆玉恒 ,  任东

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种级联深度学习分类模型的稻飞虱检测方法，具体步骤包括：稻飞虱图像获取以及创建稻飞虱检测数据集和稻飞虱分类数据集；用稻飞虱检测数据集训练检测模型；根据稻飞虱目标尺寸较小的特点构建了一个基于深度学习的分类模型用于对检测模型输出的稻飞虱目标进行快速分类；构建级联深度学习分类模型的稻飞虱检测模型；将待检测图片输入级联深度学习分类模型的稻飞虱检测模型得到稻飞虱的检测框及其类别。本发明针对稻飞虱目标尺寸较小容易检测错误的问题，设计了小型分类模型对稻飞虱目标进行快速准确分类，通过分离检测模型的定位和分类模块，提高了对三种稻飞虱的检测精度。

公开(公告)号：CN116579495A

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202310606767.8

申请日：2023-05-25

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 张竞成 ,  黄玉娟 ,  金子晶 ,  马慧琴 ,  袁琳 ,  董莹莹 ,  吴开华 ,  陆玉恒

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q50/02 ,  G06F18/214 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明公开了众源植保数据驱动的水稻纹枯病时空动态预测方法；其过程如下：一、构建模型数据集。二、构建以气象数据和生育期数据为输入，病害动态发展曲线为输出的水稻纹枯病动态预测模型。三、针对验证辅助数据集计算不同区域的历史病害动态发展曲线的病害曲线下面积。计算所得的多个病害曲线下面积的平均值，记为历年病害AUDPC平均值。四、以病害曲线下面积的偏差可接受率为精度评价指标，对步骤二构建的水稻纹枯病动态预测模型进行模型标定。五、利用经过步骤四训练的水稻纹枯病动态预测模型对研究区域的水稻纹枯病进行预测，得到预测的病害动态发展曲线。