龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：广州极飞科技股份有限公司
摘要：本申请披露了一种土壤信息检测方法及装置、旱涝程度确定方法及装置，涉及深度学习技术领域。该土壤信息检测方法包括：确定待检测目标土地区域的地下土地切面图像；利用土壤检测模型，分析地下土地切面图像，得到待检测目标土地区域的地下土壤信息，地下土壤信息包括土壤湿度信息。本申请不需要繁琐的采集、称重以及标定等操作，人工参与较少，并且，确定地下土地切面图像后，利用土壤检测模型分析得到包括土壤湿度信息的地下土壤信息，不仅及时高效，而且适用于面积较大的土地比如农田场景。
主权项：1.一种土壤信息检测方法，其特征在于，包括：确定待检测目标土地区域的地下土地切面图像；利用土壤检测模型，分析所述地下土地切面图像，得到所述待检测目标土地区域的地下土壤信息，所述地下土壤信息包括土壤湿度信息；所述地下土壤信息还包括土壤类别信息，所述土壤检测模型包括深度卷积神经网络、特征提取模块、分类模块和回归模块，其中，所述深度卷积神经网络与所述特征提取模块连接，所述特征提取模块分别与所述分类模块和所述回归模块连接；所述利用土壤检测模型，分析所述地下土地切面图像，得到所述待检测目标土地区域的地下土壤信息，包括：利用所述土壤检测模型中的所述深度卷积神经网络和所述特征提取模块，基于所述地下土地切面图像生成所述地下土地切面图像对应的一维图像特征向量；利用所述土壤检测模型中的所述回归模块，对所述一维图像特征向量进行回归处理，得到所述土壤湿度信息；利用所述土壤检测模型中的所述分类模块，对所述一维图像特征向量进行分类处理，得到所述土壤类别信息；其中，土壤检测模型的损失函数包括回归损失函数和分类损失函数，并且，所述回归损失函数的权重系数大于所述分类损失函数的权重系数；所述回归损失函数为lossreg＝xi-yi2，其中，xi表示预测的土壤湿度值，yi表示实际的土壤湿度值；所述分类损失函数为其中，yx表示实际的分类标签值，px表示预测的分类标签值；所述土壤检测模型的损失函数为loss＝a*losscls+b*lossreg，其中，b大于a。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州极飞科技股份有限公司 土壤信息检测方法及装置、旱涝程度确定方法及装置
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号