公开(公告)号：CN119941821A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510203984.1

申请日：2025-02-24

Applicant: 大理大学 ,  贵州大学

Inventor： 王建超 ,  王岚颖 ,  王崎 ,  董新宇 ,  刘佳琪 ,  刘云松 ,  郭美丽

IPC: G06T7/593

Abstract: 本发明公开了基于双目流深度估计的人体姿态关键角度计算方法，属于计算机视觉技术领域，包括S1、获取双目左图像IL和双目右图像IR；S2、将双目左图像IL和双目右图像IR输入BFD系统中，通过双目光流深度估计获得空间点的深度信息；S3、同时，双目左图像IL和双目右图像IR通过YOLOv8模型进行关键点检测，并将获取的关键点图像与深度信息进行融合；S4、进行人体关键角度计算；本发明提供的基于双目流深度估计的人体姿态关键角度计算方法，能够有效地获取人体运动的深度信息和关键角度，不仅提高了运动分析的精度和实用性，还为相关领域的研究和应用提供了新的视角和工具。

公开(公告)号：CN119540181A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411599788.2

申请日：2024-11-11

Applicant: 贵州大学

Inventor： 王崎 ,  谢雨珊 ,  董新宇 ,  吴雪 ,  肖源源 ,  余珮嘉 ,  陈攀峰

IPC: G06T7/00 ,  G06V20/10 ,  G06V20/70 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/74 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/096 ,  G06N5/04 ,  G06F40/211

Abstract: 本发明公开了一种基于概念增强的零样本植物病害图像表征描述生成方法，包括：获取植物病害图像；基于所述植物病害图像，获取植物病害图像表征描述数据集和原始文本；基于所述表征描述数据集，获取支持文本；基于所述支持文本和原始文本，构建依存结构有向图，其中，所述依存结构有向图用于表明所述支持文本和原始文本之间的对应依存关系；根据所述依存结构有向图，获取关键概念对；将所述关键概念对输入至大型语言LLAMA3模型，获取真实描述文本。本发明旨在改善植物病理形状描述的准确性和全面性，弥补当前众多方法的缺陷，从而构建一个高效、准确的植物病害图像表型描述方法。

公开(公告)号：CN118212537B

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202410629145.1

申请日：2024-05-21

Applicant: 贵州大学 ,  贵州慧控农耀科技有限公司

Inventor： 张邦梅 ,  李耀羲 ,  王崎 ,  余珮嘉 ,  肖源源 ,  吴雪 ,  董新宇

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于数量监督的农作物计数方法，属于计算机视觉和智慧农业技术领域，具体包括：首先获取农作物图像；然后通过骨干网络进行基本特征的提取得到特征图，再通过注意力模块获取农作物新的特征图；接着，将其复制、划分、映射及叠加的处理得到拥有多种尺度信息的特征矩阵，将特征矩阵展平为一个一维向量并通过两个全连接层得到十个预测数量，使用平均池化得到一个最终的预测数量；最后，通过损失函数衡量预测数量和真实数量之间的差异，使用梯度下降和反向传播更新神经网络的参数，预测到精确的农作物数量。本发明提供的一种基于数量监督的农作物计数方法，仅需要数量标注的数据集进行训练，有效解决了农业数据集标注成本大的问题。

公开(公告)号：CN118212537A

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202410629145.1

申请日：2024-05-21

Applicant: 贵州大学 ,  贵州慧控农耀科技有限公司

Inventor： 张邦梅 ,  李耀羲 ,  王崎 ,  余珮嘉 ,  肖源源 ,  吴雪 ,  董新宇

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于数量监督的农作物计数方法，属于计算机视觉和智慧农业技术领域，具体包括：首先获取农作物图像；然后通过骨干网络进行基本特征的提取得到特征图，再通过注意力模块获取农作物新的特征图；接着，将其复制、划分、映射及叠加的处理得到拥有多种尺度信息的特征矩阵，将特征矩阵展平为一个一维向量并通过两个全连接层得到十个预测数量，使用平均池化得到一个最终的预测数量；最后，通过损失函数衡量预测数量和真实数量之间的差异，使用梯度下降和反向传播更新神经网络的参数，预测到精确的农作物数量。本发明提供的一种基于数量监督的农作物计数方法，仅需要数量标注的数据集进行训练，有效解决了农业数据集标注成本大的问题。

公开(公告)号：CN119600481A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411664358.4

申请日：2024-11-20

Applicant: 贵州大学

Inventor： 王崎 ,  吴兴财 ,  王亚洲 ,  赵克君 ,  董新宇

IPC: G06V20/17 ,  G06V20/10 ,  G06V10/56 ,  G06V10/52 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种基于无人机高空纹理成像的植物病虫害检测设备及方法，属于智慧农业技术领域，其中，植物病虫害检测设备包括无人机主体、云台、高空纹理相机和小型主机；高空纹理相机设置在云台的下方，云台设置在小型主机的下方，小型主机设置在无人机主体的下方，无人机主体上配置有前置高清摄像头、电池、光照传感器，且高空纹理相机通过蓝牙无线配置有手柄和飞行遥控器；植物病虫害检测方法基于高空纹理特征融合，结合环境感知驱动的数据增强模块、自适应多尺度图卷积特征提取与融合模块以及病虫害区域注意力融合模块，实现了病虫害的高精度识别。该技术有效支持了农业生产中的病虫害精准检测，为农业管理和农药施用提供科学依据。

公开(公告)号：CN119339156A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411635304.5

申请日：2024-11-15

Applicant: 贵州大学

Inventor： 王崎 ,  王玉祥 ,  吴雪 ,  董新宇 ,  肖源源 ,  余珮嘉 ,  陈攀峰

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种基于空‑频域层次学习的小样本细粒度图像分类方法，包括：获取待识别植物病害图像；将所述待识别植物病害图像输入预设的病害分类模型中，获取植物病害识别结果，其中，所述病害分类模型用于将植物病害图像中的空域特征和频域特征进行层级融合，识别植物病害。本发明能够缓解现有方法过度进行细粒度学习而导致泛化能力不足的问题，尤其是对以细微并且大小不一又分散的判别性特征为代表的病害数据更加有针对性，可以在实际的生产活动中检测植物的病害识别问题，降低成本。