西南林业大学

本发明涉及叶片光合测定设备技术领域，公开了一种升降式光合测定装置，包括底座，底座的顶部固定安装有可伸缩的底部伸缩架，底部伸缩架的顶部固定安装有顶部伸缩座，顶板的顶部设置有主机部件，主机部件顶部设置有控制模块，伸缩杆的伸缩端固定安装有防护盒，防护盒的内部设置有测定部件，底部伸缩架的中部铰接处设置有固定组件；通过定位传感器测定距离叶片的距离，即会通过顶部伸缩座内传感器精细调整顶部伸缩座的高度，同时通过伸缩杆会从水平方向调整距离叶片的距离，直至使得叶片位于合适位置，最后即可通过测定部件对树叶进行光合测定，达到可针对生长状态下的树叶进行光合作用测定。

本发明属于农村固体废弃物资源化处理技术领域，具体是指一种农村垃圾分类与农废协同处理工作站，包括垃圾分类模块、农废预处理模块、有机物料混合调节模块、好氧发酵模块、干垃圾回收模块以及智能控制模块；所述垃圾分类模块包括进料斗、滚筒筛分机构、输送机构、视觉识别分拣机构、分类执行机构以及分类收集仓，所述进料斗设置于滚筒筛分机构顶部，用于接收农村生活垃圾，生活垃圾经进料斗进入滚筒筛分机构，所述滚筒筛分机构倾斜设置，其表面设置筛孔；通过设置垃圾分类模块、农废预处理模块、有机物料混合调节模块以及发酵制肥模块，实现农村生活垃圾分类、农业废弃物粉碎、有机物料优化混合以及资源化制肥的一体化处理。

本发明涉及图像处理领域，提出了一种基于改进双注意力机制的烟叶病害分割方法，以提高小目标病斑的检测精度。针对传统语义分割方法难以识别小病斑的问题，本发明在分割网络中引入跨特征图注意力和双分支注意力机制，以增强对小目标区域的关注度和特征表达能力。此外，为解决烟叶病害数据稀缺的问题，采用图像拼接策略构建训练数据集，并在多种基线网络上进行实验验证。结果表明，本方法在mIoU方面取得4.75％的提升，同时计算开销仅增加15.07％，能够在有效保留图像细节的同时提升病害识别的准确性，为烟叶病害检测提供了一种高效、可靠的解决方案。

本申请涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种基于改进PSPNet的路面坑槽语义分割模型的构建方法及路面坑槽语义分割模型。采用改进得到的PS‑PSPNet对公开路面坑槽数据集进行训练和验证，其中，在解码器中构建了浅层特征分支，和原有的包含PPM的深层特征分支进行特征融合，优化了模型的分割效果；同时，对模型的最终输出掩码和浅层特征分支掩码进行多分割头训练监督，并提出了新的复合损失函数以训练语义分割模型，有效的提高了模型的分割精度。旨在解决如何提升路面坑槽的语义分割精度的问题。