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稻飞虱虫害自动测报系统设计

发布时间: 2022-11-18

来源: 科技服务团

基本信息

合作方式： 委托开发
成果类型： 新技术
行业领域：
电子信息技术,软件
成果介绍
本成果是一种利用基于机器视觉学习中的图像识别技术，解决田间稻飞虱的自动识别算法模型设计，以及基于 5G 技术，解决数据传输问题，为现实生活中的田间病虫害检测问题提供新的解决方法方案和手段。
成果亮点
本成果对拍摄识别的田间图像进行前期模型分析及算法处理，行成识别结果数据（每幅图片中的昆虫种类和数量），其中，昆虫种类识别率不低于 90%，数量统计识别率不低于 90%。在此基础建立数据分析和识别模型，提供建模的仿真和稻飞虱识别结果，结果可靠性不低于 90%。
团队介绍
项目负责人路绳方，研究方向： 主要研究方向为机器视觉、图像处理以及光电检测等。 （1）机器视觉检测技术应用：搭建机器视觉检测模型，搭建单目、双目、多目像机标定模型，结构光视觉测量模型，视觉测量系统搭建及结果优化等； （2）工业图像处理与分析：图像特征提取、匹配，三维重建，工业图像的深度图分析等研究； （3）深度学习与应用：基于深度学习的稻飞虱虫害自动测报系统研究，电力系统部件图像深度学习模型构建及分析，红外图像分析等。
成果资料
产业化落地方案
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