Deep learning-based in-situ non-damaging rice panicle grain counting method

WO2020248311 Art A1 17. Dezember 2020

Anmelder: Shanghai Jiao Tong University 🇨🇳

Details

Veröffentlichungs-Nr.: WO2020248311
Aktenzeichen: EP19932813
Anmeldetag: 5. Juli 2019
Veröffentlichung: 17. Dezember 2020
Rechtsraum: WO
IPC: G06T7/00G06T7/11G06T7/187G06T7/143

Offizieller Volltext

Abstract

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Anmelder

Firma: Shanghai Jiao Tong University
Land: 🇨🇳 China

🇨🇳 Shanghai Jiao Tong University

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Fachgebiete

Software & Datenverarbeitung

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