2025年1月30日
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陈红波
作品数:
86
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H指数:2
供职机构:
中国科学院合肥物质科学研究院
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发文基金:
国家自然科学基金
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相关领域:
自动化与计算机技术
农业科学
电气工程
电子电信
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合作作者
张洁
中国科学院合肥物质科学研究院
李瑞
中国科学院合肥物质科学研究院
谢成军
中国科学院合肥物质科学研究院
陈天娇
中国科学院合肥物质科学研究院
王儒敬
中国科学院合肥物质科学研究院
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一种基于特征重构的任意方向小麦病害图像检测方法
本发明涉及一种基于特征重构的任意方向小麦病害图像检测方法,与现有技术相比解决了难以针对任意方向小麦病害图像进行检测的缺陷。本发明包括以下步骤:小麦病害图像的获取和预处理;构建小麦病害检测模型;小麦病害检测模型的训练;待检...
王儒敬
刘海云
焦林
谢成军
张洁
杜健铭
李瑞
陈红波
胡海瀛
陈天娇
一种基于强化学习技术的植保图像非密集害虫检测方法
本发明涉及一种基于强化学习技术的植保图像非密集害虫检测方法,与现有技术相比解决了植保图像非密集害虫检测计算量大、资源消耗高的缺陷。本发明包括以下步骤:获取植保图像数据库;植保图像特征图的提取;构建害虫目标检测网络;害虫目...
谢成军
周满
张洁
李瑞
陈天娇
陈红波
胡海瀛
刘海云
一种利用热力图进行点标注方式的密集分布小目标害虫自动计数方法
本发明涉及一种利用热力图进行点标注方式的密集分布小目标害虫自动计数方法,与现有技术相比解决了难以针对密集小目标害虫进行识别的缺陷。本发明包括以下步骤:获取训练样本并进行预处理;生成热力图;构建密集小目标害虫定位计数网络;...
王儒敬
李瑞
谢成军
张洁
杜健铭
陈红波
胡海瀛
陈天娇
刘海云
一种基于深度堆叠网络的杂草图像识别方法
本发明涉及一种基于深度堆叠网络的杂草图像识别方法,与现有技术相比解决了杂草识别率低、效率低下的缺陷。本发明包括以下步骤:对训练图像进行收集和预处理;构造并训练深度堆叠网络模型;对待测图像进行收集和预处理;将测试样本输入经...
李瑞
谢成军
余健
张洁
陈天娇
陈红波
许桃胜
宿宁
王儒敬
宋良图
文献传递
一种基于深度学习技术的土壤近红外光谱分析预测方法
本发明涉及一种基于深度学习技术的土壤近红外光谱分析预测方法,与现有技术相比解决了无法对土壤成分进行大批量综合分析的缺陷。本发明包括以下步骤:训练样本的获取和预处理;构造基于深度学习的预测模型;测试样本的获取和预处理;将预...
王儒敬
陈天娇
谢成军
张洁
李瑞
陈红波
宋良图
汪玉冰
文献传递
一种基于多特征深度学习技术的农田害虫图像识别方法
本发明涉及一种基于多特征深度学习技术的农田害虫图像识别方法,与现有技术相比解决了复杂环境条件下害虫图像识别性能差的缺陷。本发明包括以下步骤:针对大规模害虫图像样本进行多特征提取,提取大规模害虫图像样本的颜色特征、纹理特征...
谢成军
宋良图
张超凡
李瑞
张洁
周林立
陈红波
刘磊
基于空间特征和深度特征强化技术的害虫图像定位识别方法
本发明涉及一种基于空间特征和深度特征强化技术的害虫图像定位识别方法,与现有技术相比解决了图像识别技术无法满足农业害虫检测需要的缺陷。本发明包括以下步骤:基础图像数据的获取;标准卷积块的处理;全局激活模块的处理;害虫图像候...
陈天娇
王儒敬
刘浏
谢成军
刘万才
张洁
李瑞
陈红波
董伟
胡海瀛
一种基于倾斜矩形框的稻纵卷叶螟为害状图像检测方法
本发明涉及一种基于倾斜矩形框的稻纵卷叶螟为害状图像检测方法,与现有技术相比解决了田间复杂环境下水稻稻纵卷叶螟为害状有不定向生长、尺寸多样等现象难以进行准确检测的缺陷。本发明包括以下步骤:水稻稻纵卷叶螟为害状图像的获取和预...
王儒敬
陈天娇
陈红波
杜健铭
张洁
李瑞
胡海瀛
基于多时序属性元素深度特征的小麦重度病害预测方法
本发明涉及基于多时序属性元素深度特征的小麦重度病害预测方法,与现有技术相比解决了无法针对小麦重度病害进行预测的缺陷。本发明包括以下步骤:基础数据的获取;小麦重度病害预测模型的构建;时序信息存储网络和深度卷积神经网络的联合...
陈天娇
王儒敬
谢成军
张洁
李瑞
陈红波
胡海瀛
文献传递
一种基于分级预测卷积神经网络的害虫图像分类方法
本发明涉及一种基于分级预测卷积神经网络的害虫图像分类方法,与现有技术相比解决了害虫图像分类正确率低的缺陷。本发明包括以下步骤:对训练图像进行收集和预处理;对图像样本数据进行标注;训练基于分级预测卷积神经网络的分类模型;对...
余健
谢成军
张洁
李瑞
陈天娇
陈红波
王儒敬
宋良图
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