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專利

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圖像化蟲害辨識與分佈範圍的方法

土木系  楊明德老師

一種圖像化蟲害辨識與分佈範圍的方法包含：利用行動裝置，於蟲害地點拍攝蟲害影像，並傳送蟲害影像及對應蟲害地點的定位資訊至遠端伺服器；利用遠端伺服器的判釋模組對蟲害影像進行分析並判斷蟲害影像是否具蟲害特徵，若是，則執行下一步驟；利用遠端伺服器的預警模組根據定位資訊將蟲害影像疊套於地理影像中的相應位置，得到蟲害分佈圖。

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快速農作物定位方法

土木系  楊明德老師

一種快速農作物定位方法，其中該方法係同時以DSM方法及光譜分類法對取自於一植栽區域內的複數幀航拍影像進行影像處理，進而獲得一第一二元化影像與一第二二元化影像。並且，本發明之方法更進一步地則可利用影像交集處理將該第一二元化影像與該第二二元化影像交集合併成一第三二元化影像，藉此方式消除誤授誤差。最終，再對誤授誤差已經被降至最低的該第三二元化影像進行向量化，而後準確地在該第三二元化影像標示出對應於該複數個植株的該複數個定位點。

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影像導覽系統之互動結合方法

土木系  楊明德老師

一種影像導覽系統之互動結合方法，包含以下步驟：步驟a) 透過一感測裝置擷取一手勢姿態的一影像並將之上傳至一伺服器；步驟b)伺服器將影像轉換為一輸入數值，確認比對該輸入數值並依據該輸入數值從該伺服器的一圖資資料庫取得其中一場景資訊；步驟c) 透過一主機下載並命令一顯示裝置顯示從步驟b)中所取得的場景資訊。藉此，本發明透過擷取使用者在自由空間中的簡單手勢姿態，加以判讀手勢姿態的意義，命令影像導覽系統對應輸出不同位置的街景的場景資訊。使用上不僅相當簡易且方便，並可增加使用者體感動作與影像導覽系統之間的互動模式。

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植物品種權

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技術移轉

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無人機大面積農作物AI分析技術

土木系    楊明德教授 

本技術整合無人機(UAV)監測和AI分析技術，建立大面積UAV監測之智慧農業栽培支援系統。本技術可應用於短中長期農作物生長監測，建置並分析農地影像巨量資料集，依照不同農作物監測需求設計無人機飛行影像攝取流程、採用多元深度學習技術於農作物辨識、植株定位、植物表徵辨識、災損評估等，以量化數據及可視化成果協助農耕決策，以解決農耕人力不足與精準農業資料不全之問題，是達成智慧農業的一大利器。

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一種蟲害生長階段AI辨識模型

土木系    楊明德教授 

荔枝椿象侵害荔枝、龍眼與台灣欒樹等無患子科植物，嚴重者可影響80~90%農作物產量並造成農民及人民皮膚受椿象酸液所傷，了解現地荔枝椿象所屬之成長階段(卵期、若蟲期或成蟲期)有助於應對方法(投藥或生物防治)之擬訂。國內外目前尚未有荔枝椿象影像辨識技術之發表，本項技術建立一AI影像辨識模型，整合人工智慧演算技術與影像資料庫，可自動辨識輸入的影像中是有荔枝椿象，並偵測影像中荔枝椿象所屬之成長階。 目前本AI影像辨識模式之訓模型練準確度達70%，預期可在增加訓練樣本及模型調教後達至90%準確度。

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以手機影像推估穀粒含水量及收獲時期的方法

土木系    楊明德教授  許鈺群  黃瀚輝 

一種以手機影像推估穀粒含水量及收穫時期的方法，使用一簡易校色板輔助光線校正，以手機為拍攝工具，將有穀穗之照片傳至雲端AI模型，對該穀穗進行影像處理，將該穀穗中的穀粒以外的背景雜訊濾除；萃取處理後之穀穗顏色特徵以計算穀粒含水量；並根據所推算穀粒含水率，推算合適採收日期。

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