公开(公告)号：CN113553972A

公开(公告)日：2021-10-26

申请号：CN202110863440.X

申请日：2021-07-29

Applicant: 青岛农业大学

Inventor： 白皓然 ,  孙伟浩 ,  徐树生 ,  宋晨勇 ,  柳松 ,  初子懿 ,  马皓冉 ,  夏鹏辉

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的苹果病害诊断方法，包括以下步骤：步骤1，建立多个类别的苹果病害图像数据集；步骤2，对建立的图像数据集进行扩增；步骤3，在GoogLeNet的inception模块的基础上搭建一种苹果病害识别模型，并优化模型的泛化能力；步骤4，利用步骤2中扩增后获得的图像数据集对优化后的模型进行训练；步骤5，用训练好的模型进行诊断并输出结果。本发明的苹果病害检测范围更广泛。针对小样本下的训练问题上，不同于现有研究在模型训练上进行优化，而是通过模型改进和数据增强两种途径优化诊断模型的泛化能力，从多个维度综合衡量模型性能模型的准确率，在识别精度和模型大小方面均优于现有研究。

公开(公告)号：CN110352832A

公开(公告)日：2019-10-22

申请号：CN201910400345.9

申请日：2019-05-14

Applicant: 青岛农业大学

Inventor： 白皓然 ,  郭若皓 ,  李凤梅 ,  王高弟 ,  宋晨勇

IPC: A01G25/00 ,  A01G25/16 ,  G06F16/215 ,  G06F16/2458 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明提出了一种基于Spark的MLR模型红富士苹果树精准灌溉方法，包括胶东半岛地区红富士苹果树MLR精准灌溉模型建立和实时灌溉决策方法。所述的MLR精准灌溉模型建立包括制作影响红富士苹果树需水因子数据集；搭建分布式系统，部署Spark集群，建立MLR模型，并对模型评估完成灌水需求量的分析。所述的实时灌溉决策方法包括下位机ARM微处理器使用传感器采集环境信息，数据清洗与规范化处理，通过GPRS模块与上位机网站实时通讯，Spark对数据进行实时处理，生成决策值；若达到水量阈值，则按既定灌水定额实施灌溉，否则不作处理。本发明利用基于Spark的MLR模型的红富士苹果树精准灌溉方法，实现对胶东半岛地区红富士苹果树种植的智能浇灌与闭环控制，可提高灌溉精确性，达到优化农业生产的目的。