基于无人机深度学习的智能松材线虫识别系统

    公开(公告)号:CN118692000B

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202411181587.0

    申请日:2024-08-27

    Abstract: 本发明涉及林业病虫害监测技术领域,尤其涉及一种基于无人机深度学习的智能松材线虫识别系统。所述方法包括以下模块:图像采集模块,用于通过无人机对目标松林区域进行全域航拍,得到待检测松林图像集;对待检测松林图像集进行图像自适应校正,得到优化待检测松林图像集;媒介昆虫分布建模模块,用于对目标松林区域进行松材线虫媒介昆虫种类检测,得到媒介昆虫种类分布数据;根据媒介昆虫种类分布数据对目标松林区域进行媒介昆虫时空分布建模,得到媒介昆虫空间分布数据;松材症状分类模块,用于获取多时相松材线虫病历史图像集。本发明能够实现对松材线虫的快速识别和实时监测,提高了识别速度和准确性。

    基于无人机深度学习的智能松材线虫识别系统

    公开(公告)号:CN118692000A

    公开(公告)日:2024-09-24

    申请号:CN202411181587.0

    申请日:2024-08-27

    Abstract: 本发明涉及林业病虫害监测技术领域,尤其涉及一种基于无人机深度学习的智能松材线虫识别系统。所述方法包括以下模块:图像采集模块,用于通过无人机对目标松林区域进行全域航拍,得到待检测松林图像集;对待检测松林图像集进行图像自适应校正,得到优化待检测松林图像集;媒介昆虫分布建模模块,用于对目标松林区域进行松材线虫媒介昆虫种类检测,得到媒介昆虫种类分布数据;根据媒介昆虫种类分布数据对目标松林区域进行媒介昆虫时空分布建模,得到媒介昆虫空间分布数据;松材症状分类模块,用于获取多时相松材线虫病历史图像集。本发明能够实现对松材线虫的快速识别和实时监测,提高了识别速度和准确性。

    一种香榧智能栽培方法

    公开(公告)号:CN113557905A

    公开(公告)日:2021-10-29

    申请号:CN202110871750.6

    申请日:2021-07-30

    Abstract: 本发明公开了一种香榧智能栽培方法,涉及香榧栽培技术领域,该香榧智能栽培方法通过环境数据采集模块和香榧数据采集模块采集种植区香榧的环境数据和生长数据,在经过通信模块传递给环境数据分析模块和香榧数据分析模块,获得香榧生长环境参数、以及生长发育的各项指标参数;将获得的参数建立关系,掌握香榧生长发育规律与环境条件间的关系。本发明提供的香榧智能栽培方法,利用信息化技术手段,能够精准的获得香榧生长发育过程中各项指标参数,以及各项环境参数,进而精准掌握香榧生长发育规律与环境条件间的关系,知晓不同环境条件对香榧不同生长阶段的影响程度,在此基础上,可以科学、合理的根据种植需求进行精准化、标准化地种植、管理。

    一种光皮桦组培苗高效增殖方法

    公开(公告)号:CN107568069B

    公开(公告)日:2019-09-20

    申请号:CN201710995866.4

    申请日:2017-10-23

    Abstract: 本发明涉及一种光皮桦组培苗高效增殖方法,包括如下步骤:(1)选取光皮桦优良单株当年生的半木质化枝条作外植体,经过外植体无菌处理后,接种到诱导培养基中培养,诱导不定芽;(2)将所述的不定芽转入继代培养基中进行增殖培养,获得丛生芽;(3)将单个丛生芽接种到壮苗培养基中进行培养,获得健壮芽苗;(4)将所述健壮芽苗接至生根培养基中进行诱导生根培养,获得完整植株的生根苗。本发明的光皮桦优良单株的组织培养方法具有诱导率高、增殖倍数高及生根率高等优点,而且操作简单、易行,能获得较大的经济效益。

    一种光皮桦组培苗高效增殖方法

    公开(公告)号:CN107568069A

    公开(公告)日:2018-01-12

    申请号:CN201710995866.4

    申请日:2017-10-23

    Abstract: 本发明涉及一种光皮桦组培苗高效增殖方法,包括如下步骤:(1)选取光皮桦优良单株当年生的半木质化枝条作外植体,经过外植体无菌处理后,接种到诱导培养基中培养,诱导不定芽;(2)将所述的不定芽转入继代培养基中进行增殖培养,获得丛生芽;(3)将单个丛生芽接种到壮苗培养基中进行培养,获得健壮芽苗;(4)将所述健壮芽苗接至生根培养基中进行诱导生根培养,获得完整植株的生根苗。本发明的光皮桦优良单株的组织培养方法具有诱导率高、增殖倍数高及生根率高等优点,而且操作简单、易行,能获得较大的经济效益。

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