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公开(公告)号:CN118172690B
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202410566242.0
申请日:2024-05-09
Applicant: 长春理工大学 , 长春理工大学重庆研究院
Abstract: 本发明公开一种基于改进YOLOv7模型的玉米叶片病虫害检测方法,包括通过无人机对玉米农田进行图像采集、对图像进行标注,并进行数据增强以扩充图像数量,将扩充的图像按照4:1的比例划分为训练集和验证集、对YOLOv7进行改进得到改进后的YOLOv7目标检测模型,对改进后的YOLOv7目标检测模型进行训练,并评估训练后的YOLOv7目标检测模型,得到最佳的YOLOv7目标检测模型,使用得到的最佳的YOLOv7目标检测模型,对玉米叶片图像进行病虫害检测,本发明基于改进YOLOv7模型的玉米叶片病虫害检测方法,在满足高效性、实时性的前提下,适用于相似性较高的小目标识别,为农业生产中玉米病虫害防控提供科学依据和技术支持。
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公开(公告)号:CN118172690A
公开(公告)日:2024-06-11
申请号:CN202410566242.0
申请日:2024-05-09
Applicant: 长春理工大学 , 长春理工大学重庆研究院
Abstract: 本发明公开一种基于改进YOLOv7模型的玉米叶片病虫害检测方法,包括通过无人机对玉米农田进行图像采集、对图像进行标注,并进行数据增强以扩充图像数量,将扩充的图像按照4:1的比例划分为训练集和验证集、对YOLOv7进行改进得到改进后的YOLOv7目标检测模型,对改进后的YOLOv7目标检测模型进行训练,并评估训练后的YOLOv7目标检测模型,得到最佳的YOLOv7目标检测模型,使用得到的最佳的YOLOv7目标检测模型,对玉米叶片图像进行病虫害检测,本发明基于改进YOLOv7模型的玉米叶片病虫害检测方法,在满足高效性、实时性的前提下,适用于相似性较高的小目标识别,为农业生产中玉米病虫害防控提供科学依据和技术支持。
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公开(公告)号:CN205052985U
公开(公告)日:2016-03-02
申请号:CN201520707264.0
申请日:2015-09-14
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 一种多功能矿工帽,属于安全防护装置技术领域,采用帽体和头灯构成,帽体上有抗压脊和帽带,在帽体的一侧安装有耳机,帽带上安装有话筒,帽体的另一侧安装有瓦斯报警器,帽体内侧的中间位置安装有生命体征检测模块,抗压脊的前端内部安装有定位模块,生命体征检测模块通过传输线连接定位模块。矿工在井下作业,可以通过耳机和话筒组成步话机相互通话,当瓦斯超标时瓦斯报警器进行报警提示,生命体征检测模块靠近头顶,通过检测心率来反应出人体生命迹象是否存在,定位模块ZigBee是基于IEEE802.15.4标准的低功耗局域网协议,可以用于各种领域的定位。本实用新型将多种功能集成在一顶矿工帽上,生命体征检测与动态无线定位功能相结合,能够有效地协助矿难事故发生时的搜救工作。
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