公开(公告)号：CN117705758A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202410057315.3

申请日：2024-01-15

Applicant: 河北建筑工程学院

Inventor： 李鸿强 ,  卢海博 ,  张栋 ,  张超 ,  陈艳睿

IPC: G01N21/359 ,  G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明提供一种植物病害识别方法、识别终端及存储介质。该方法包括：获取待测样本在预设频段内的近红外光谱数据；根据近红外光谱数据，基于主成分分析得到第一预设数量个特征波长；根据近红外光谱数据及第一预设数量个特征波长，得到目标特征；基于目标特征，得到待测样本的病害类型。本发明基于病害导致植物内部成分的变化，采用近红外光谱结合主成分分析确定植物病害类型，无需对植物进行破坏，且不受人为因素影响，识别准确率高。

公开(公告)号：CN117830247A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202311827054.0

申请日：2023-12-27

Applicant: 河北建筑工程学院

Inventor： 李鸿强 ,  武小云 ,  张天宇 ,  李子熠 ,  张栋 ,  张超

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/73 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请适用于织物疵点检测技术领域，提供了织物疵点检测方法、装置、电子设备及存储介质，该织物疵点检测方法包括：获取织物样本的多张疵点图像，建立第一疵点数据集；基于训练好的DCGAN网络，将第一疵点数据集中的疵点图像进行增强，得到增强后的疵点图像；选择增强后的疵点图像中指定疵点类别的疵点图像，建立第二疵点数据集，并将第二疵点数据集划分为训练样本集和测试样本集；基于训练样本集和测试样本集，训练改进后的YOLOv5模型，得到织物疵点检测模型；其中，改进后的YOLOv5模型的Backbone层和Neck层引入注意力机制模块。本申请中的织物疵点检测模型可使织物疵点检测精度提高、速度加快、漏检率降低。