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基于卷积的Swin Transformer植物叶片病害程度和种类的识别与分类方法

被引：0
专利类型：
发明
申请号：
CN202210712444.2
申请日：
2022-06-22
公开(公告)号：
CN115049879B
公开(公告)日：
2025-02-11
发明(设计)人：
兰艳亭 郭译凡 陈晓栋 王田 谷乐 王瑞峰 刘宇雄 王浩楠
申请人：
中北大学
申请人地址：
030051 山西省太原市尖草坪区学院路3号
IPC主分类号：
G06V20/10
IPC分类号：
G06V10/774 G06V10/32 G06V10/764 G06V10/82 G06N3/0455 G06N3/0464 G06N3/08
代理机构：
太原科卫专利事务所(普通合伙) 14100
代理人：
朱源
法律状态：
授权
国省代码：
山西省 太原市
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法律状态
法律状态公告日 法律状态 法律状态信息
2025-02-11 授权 授权
共 50 条
[1]
基于卷积的Swin Transformer植物叶片病害程度和种类的识别与分类方法 [P]. 
兰艳亭 ;
郭译凡 ;
陈晓栋 ;
王田 ;
谷乐 ;
王瑞峰 ;
刘宇雄 ;
王浩楠 .
中国专利 :CN115049879A ,2022-09-13
[2]
基于掩码卷积神经网络的植物叶片病害识别方法 [P]. 
王勇 ;
刘雪月 ;
胥克翔 ;
靳伟昭 ;
杨琦 ;
朱文涛 .
中国专利 :CN111369540A ,2020-07-03
[3]
基于Vision Transformer模型的植物叶片病害检测分类方法 [P]. 
兰艳亭 ;
郭译凡 ;
陈晓栋 ;
王田 ;
王瑞峰 ;
谷乐 ;
王浩楠 ;
刘宇雄 .
中国专利 :CN115100468A ,2022-09-23
[4]
基于位置引导病灶表征学习的植物叶片病害严重程度评估方法 [P]. 
余珮嘉 ;
余娅 ;
王崎 ;
吴兴财 ;
吴雪 ;
肖源源 ;
陈攀峰 .
中国专利 :CN119540752A ,2025-02-28
[5]
基于位置引导病灶表征学习的植物叶片病害严重程度评估方法 [P]. 
余珮嘉 ;
余娅 ;
王崎 ;
吴兴财 ;
吴雪 ;
肖源源 ;
陈攀峰 .
中国专利 :CN119540752B ,2025-09-09
[6]
一种基于卷积神经网络的植物叶片病害检测方法 [P]. 
张倩 ;
孙俊 ;
俞博文 .
中国专利 :CN114140403A ,2022-03-04
[7]
一种基于深度学习的植物叶片病害分类方法、系统及设备 [P]. 
徐兴 ;
阳渊 ;
赵芸 .
中国专利 :CN120339662A ,2025-07-18
[8]
一种基于卷积神经网络的植物叶片病害检测方法 [P]. 
张淑艳 ;
李长明 ;
张红臣 ;
张勇 ;
宋文博 .
中国专利 :CN119478706B ,2025-04-18
[9]
一种基于卷积神经网络的植物叶片病害检测方法 [P]. 
张淑艳 ;
李长明 ;
张红臣 ;
张勇 ;
宋文博 .
中国专利 :CN119478706A ,2025-02-18
[10]
一种基于实时图像的植物叶片病害分类方法及系统 [P]. 
王秀庆 ;
钱和祥 ;
何月彪 ;
李虎雄 ;
李思翰 ;
李琪 ;
吴宗大 .
中国专利 :CN118038142A ,2024-05-14
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