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公开(公告)号：CN116523799B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310796408.3
申请日：2023-07-03
Applicant: 贵州大学
IPC: G06T5/00 , G06V20/62 , G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于多粒度图文语义学习的文本引导图像修复模型及方法，属于图像处理领域，包括依次设置的三阶段生成器、掩码重构模块和双鉴别器；三阶段生成器，用于分别在全局粗粒度修复阶段、局部细粒度修复阶段和全局细粒度修复阶段对受损图像进行修复；掩码重构模块，用于在模型训练阶段对受损图像中的目标对象的生成进行惩罚；双鉴别器，用于分别从全局和局部的角度对所修复图像进行判别。本发明采用上述基于多粒度图文语义学习的文本引导图像修复模型及方法，可根据给定的文本和受损图像，更好地预测受损区域中物体的视觉语义信息，生成更多的细粒度纹理，有效地提高图像修复的质量。
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公开(公告)号：CN116503418B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310791383.8
申请日：2023-06-30
Applicant: 贵州大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/50 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种复杂场景下的作物三维目标检测方法，属于图像处理技术领域，包括以下步骤：S1、数据预处理：使用传感器采集农作物的RGB图像和点云数据，然后对采集的RGB图像进行标注，并利用点云数据生成深度图，最后形成农作物数据集；S2、构建网络模型；S3、将农作物数据集输入到由步骤S2获得的网络模型中，训练网络模型；S4、利用由步骤S3训练完毕的网络模型识别RGB图像中的农作物，并输出识别结果。本发明采用上述复杂场景下的作物三维目标检测方法，使用农作物图像数据用于模型训练，在农业等领域更具针对性、实用性，从而可在实际农业生产生活中辅助农作物信息检测和采摘，降低劳动力成本。
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公开(公告)号：CN115587949B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202211329001.1
申请日：2022-10-27
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于可见光图像的农业多光谱视觉重构方法，包括：数据采集、单通道光谱图像矫正、RGB图像与单通道光谱图像对齐、多张单通道光谱图像合并、随机裁剪得到的裁剪图像作为数据集；构建网络模型：将数据集输入到所构建的网络模型中，训练网络模型，得到重构结果最佳的模型；将可见光图像输入到重构结果最佳的模型中，输出重构的农业多光谱图像。本发明能够较好地重构出对应多光谱图像，且能够运用到真实场景中。
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公开(公告)号：CN116523799A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310796408.3
申请日：2023-07-03
Applicant: 贵州大学
IPC: G06T5/00 , G06V20/62 , G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于多粒度图文语义学习的文本引导图像修复模型及方法，属于图像处理领域，包括依次设置的三阶段生成器、掩码重构模块和双鉴别器；三阶段生成器，用于分别在全局粗粒度修复阶段、局部细粒度修复阶段和全局细粒度修复阶段对受损图像进行修复；掩码重构模块，用于在模型训练阶段对受损图像中的目标对象的生成进行惩罚；双鉴别器，用于分别从全局和局部的角度对所修复图像进行判别。本发明采用上述基于多粒度图文语义学习的文本引导图像修复模型及方法，可根据给定的文本和受损图像，更好地预测受损区域中物体的视觉语义信息，生成更多的细粒度纹理，有效地提高图像修复的质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116503418A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310791383.8
申请日：2023-06-30
Applicant: 贵州大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/50 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种复杂场景下的作物三维目标检测方法，属于图像处理技术领域，包括以下步骤：S1、数据预处理：使用传感器采集农作物的RGB图像和点云数据，然后对采集的RGB图像进行标注，并利用点云数据生成深度图，最后形成农作物数据集；S2、构建网络模型；S3、将农作物数据集输入到由步骤S2获得的网络模型中，训练网络模型；S4、利用由步骤S3训练完毕的网络模型识别RGB图像中的农作物，并输出识别结果。本发明采用上述复杂场景下的作物三维目标检测方法，使用农作物图像数据用于模型训练，在农业等领域更具针对性、实用性，从而可在实际农业生产生活中辅助农作物信息检测和采摘，降低劳动力成本。
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公开(公告)号：CN115587949A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211329001.1
申请日：2022-10-27
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于可见光图像的农业多光谱视觉重构方法，包括：数据采集、单通道光谱图像矫正、RGB图像与单通道光谱图像对齐、多张单通道光谱图像合并、随机裁剪得到的裁剪图像作为数据集；构建网络模型：将数据集输入到所构建的网络模型中，训练网络模型，得到重构结果最佳的模型；将可见光图像输入到重构结果最佳的模型中，输出重构的农业多光谱图像。本发明能够较好地重构出对应多光谱图像，且能够运用到真实场景中。
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公开(公告)号：CN220764745U
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202321991829.3
申请日：2023-07-27
Applicant: 贵州大学
IPC: B64U60/00 , B64U20/87 , B64U60/50 , B64C25/58 , F16F15/02 , F16F15/08 , B64U101/30 , B64U101/40
Abstract: 本实用新型涉及无人机监测技术领域，且公开了一种基于高光谱和热成像检测植物病害的无人机装置，包括无人机本体，无人机本体上端设置有光传感器、锂电池以及GPS定位器，无人机本体下端通过缓震机构一与安装板连接，安装板的底端设置有图像采集机构、热成像机构以及高光谱机构；缓震机构一包括阻尼器与弹性结构，无人机本体的底端通过若干阻尼器和若干弹性结构与安装板的顶端连接，安装板的底端设置有无人机支撑腿。因此，本实用新型采用上述结构的一种基于高光谱和热成像检测植物病害的无人机装置，能够解决上述无人机装置在降落时稳定性低的问题，并通过使用高光谱成像、热成像技术，获得更加精细的植物表观图片。
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公开(公告)号：CN220730030U
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202321943832.8
申请日：2023-07-24
Applicant: 贵州大学
Abstract: 植物抗逆表型检测装置，包括体视显微镜本体，体视显微镜本体上设置有图像采集机构，图像采集机构通过连接线与计算机系统连接，图像采集机构的下方设置有用于对连续波段进行分光处理的分光机构，分光机构的下方为体视显微镜本体的目镜，目镜的下方设置有光源机构，光源机构的下方设置有载物台，体视显微镜本体通过粗细准焦螺旋结构与载物台连接，体视显微镜本体的镜臂与氙灯灯箱连接。本实用新型采用上述结构的基于多光谱成像的植物抗逆表型检测装置，解决现有多光谱成像设备结构复杂、成本高，不利于使用的问题。
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公开(公告)号：CN220529082U
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202321777614.1
申请日：2023-07-07
Applicant: 贵州大学
IPC: A01M7/00
Abstract: 本实用新型涉及了一种可调节的农药微型喷雾塔，包括电动转盘，电动转盘包括固定底座和转盘，转盘用于承载植株，固定底座上自下而上可拆卸地叠放有多个套筒，套筒用于将转盘和植株罩于其中；塔盖包括锥形塔盖本体，锥形塔盖本体的顶部设有上台口，锥形塔盖本体的底部设有下台口，下台口与最顶部的套筒相连，使塔盖的内腔与套筒的内腔相连通，锥形塔盖本体上还固定设有喷雾枪放置架；喷雾枪固定于喷雾枪放置架上，喷雾枪包括药剂瓶放置架，还包括同轴设置的药剂瓶、喷盖、喷针和喷嘴，喷嘴自上而下地穿过塔盖的上台口，并置于塔盖的内腔中。本技术方案具有一定的封闭性，药剂喷洒均匀，安全系数高。
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