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公开(公告)号：CN118298330A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410211829.X
申请日：2024-02-27
Applicant: 河南农业大学
IPC: G06V20/17 , G01N21/25 , G01N21/55 , G01N11/04 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及利用光学手段来监测农作物技术领域，提供一种玉米抽雄进度无人机快速诊断方法和系统。该方法首先获取研究区的无人机多光谱影像，并基于多光谱影像提取单波段光谱反射率，构建植被指数，经过分析和筛选确定敏感于玉米抽雄进度的参量，然后计算所述研究区内所有小区的敏感光谱参量的平均值并建立敏感光谱参量与玉米抽雄进度之间的映射关系，结合指定时间研究区各个小区的敏感光谱参量计算各个小区的玉米抽雄比例，进而诊断出玉米抽雄进度。该方法无需人工目视判断和制作大量训练样本，只需分析多光谱影像并选取敏感光谱参量，结合指定时间的光谱即可快速诊断出玉米抽雄进度，从而实现快速、高效的玉米抽雄进度监测。
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公开(公告)号：CN117994384A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410174105.2
申请日：2024-02-07
Applicant: 河南农业大学
IPC: G06T11/20 , G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/58 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于辐射传输模型和深度学习的小麦叶片和冠层参数制图方法，涉及联合估算和制图技术领域。包括对冬小麦冠层高光谱和参数进行测量，获得实测数据集，利用辐射传输模型RTM生成模拟数据集，将模拟数据集输入深度学习模型DS‑hyperVGG进行预训练，获得预训练模型，将实测数据集输入预训练模型中，进行第二次训练，获得训练好的DS‑hyperVGG模型，利用训练好的DS‑hyperVGG模型对冬小麦参数进行估算精度验证并制图。本发明有助于提供比传统机器学习方法更高精度的小麦叶片和冠层参数制图结果。
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公开(公告)号：CN116958784A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310919719.4
申请日：2023-07-24
Applicant: 河南农业大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种在自然环境中快速检测小麦赤霉病穗及严重度的方法，涉及图像识别技术领域，所述步骤包括如下：S1：使用改进的YOLOv5s网络检测田间小麦穗，以检测病穗和健康穗；S2：将本研究提出的改进YOLOv5s与YOLOv3‑Tiny、YOLOv4、SSD、Faster R‑CNN和YOLOv7模型进行了对比，验证了模型的有效性和优越性,可实现自然环境中小麦赤霉病(Fusarium head blight，FHB)的快速、实时、准确检测，本研究进一步统计出健康穗、患病穗、总穗，并将患病穗与总穗的比例作为病穗率，病穗率的决定系数(coefficient of determination，R2)达0.9802，按照病穗率的范围确定小麦FHB严重度，实现了较好的统计效果，结果表明，本研究提出的改进的YOLOv5s满足移动设备的实时、高效、准确要求。
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公开(公告)号：CN110658211A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201911087521.4
申请日：2019-11-08
Applicant: 河南农业大学 , 中国矿业大学(北京)
IPC: G01N21/95
Abstract: 本发明公开了棉花蕾期蚜害棉花冠层光谱特征提取及等级估测方法，包括以下步骤：一、以低空无人机搭载成像高光谱仪获取棉花蕾期蚜害棉花冠层高光谱影像；二、分析不同受蚜害等级胁迫棉花的冠层光谱响应差异；三、根据棉花蕾期蚜害棉花冠层高光谱影像，利用比值导数法筛选出棉花蕾期蚜害棉花冠层敏感光谱波段；四、构建基于敏感光谱比值导数光谱值的偏最小二乘法的蚜害等级估测模型；五、将该模型应用于成像高光谱影像，获取田块尺度的蚜害等级分布图；本发明棉花蕾期蚜害棉花冠层光谱特征提取及等级估测方法，用于田块尺度蚜害等级分布快速监测，便于棉花蚜害施药与监测，可以辅助精准定量施药，减少环境污染，对实际生产有着十分重要的意义。
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公开(公告)号：CN107145876A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710374148.5
申请日：2017-05-24
Applicant: 河南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于变化向量分析的小麦全蚀病遥感监测方法，利用小麦长势特征、小麦物候知识和小麦全蚀病的先验知识，基于Landsat 7 TM影像和Landsat 8 OLI影像对小麦全蚀病的数据收集情况，利用小麦不同长势在光谱上的反应机制，提取小麦种植区域，分析不同时相的植被指数分布信息，判断各个植被指数与小麦全蚀病严重程度的相关性，运用变化向量分析法，以植被指数向量的空间夹角构建变化向量构建小麦全蚀病病害的监测模型，将复杂的变化类型的判断问题转化成角度分类的问题，用角度变化向量构建的变化向量来表征变化类型，物理意义明确，而且更加容易解读，对小麦全长势信息以及全蚀病病情检测精确性高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119478688A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411561059.8
申请日：2024-11-04
Applicant: 河南农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种农作物病害的轻量化识别方法，针对玉米叶片斑病(大斑病、小斑病、灰斑病)和锈病(南方锈病、普通锈病)两类病害的初、中、末三个时期的相似病害，提出一种基于轻量化卷积结构AKConv与轻量化注意力机制SA融合的YOLOv8分类模型；本研究针对玉米叶片斑病相似病害最优分类模型为YOLOv8s‑cls‑AKConv，分类准确率为93.800％，对于玉米叶片锈病相似病害最优分类模型为YOLOv8s‑cls‑AKConv‑Balancecd‑SA，分类准确率为95.000％，通过对田间真实病害图像进行分类测试，本研究提出的YOLOv8s‑cls‑AKConv改进模型与YOLOv8s‑cls‑AKConv‑Balancecd‑SA改进模型可以很好的完成玉米叶片斑病与锈病相似病害的分类任务，为后续研究提供了参考，对玉米的病害防控具有重要意义。
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公开(公告)号：CN118015495A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410151825.7
申请日：2024-02-02
Applicant: 河南农业大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06T7/40 , G06T7/62 , G06T7/11
Abstract: 本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及基于无人机遥感的玉米种植密度监测方法，该方法包括：使用携带数码相机和多光谱传感器的两种无人机获取田间玉米数据图像，并将其拼接在一起，生成整个区域的数字正射影像；若待监测玉米区域为小面积区域，则对数字正射影像进行裁剪并标注，将标注好的数据输入YOLO目标检测模型中进行训练，生成最终的检测模型，得到最终的玉米检测结果，并估算待监测玉米区域的种植密度；若待监测玉米区域为大面积区域，则用多光谱数据求得VIs和GLCM纹理特征信息，将两者进行组合并用回归模型估算待监测玉米区域的种植密度。本发明提高了玉米种植密度监测的准确度。
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公开(公告)号：CN110852398B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201911127841.8
申请日：2019-11-18
Applicant: 河南农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的棉蚜识别方法，该方法包括：获取棉蚜危害图像；采用迁移学习和微调的方式，建立基于卷积神经网络的棉蚜识别模型；将棉蚜危害图像输入至基于卷积神经网络的棉蚜识别模型，确定棉蚜危害等级。本发明使用手机采集棉花蚜虫危害图像，通过前期大量的调查数据，结合数据挖掘、深度学习的深度卷积神经网络方法，建立植物病虫害的识别方法和模型，对棉花蚜虫危害等级进行识别与区分，减少目前植保调查中人为因素产生的差异，而且提高调查效率，降低了试验成本，即利用该方法可方便快捷采集图像，并快速进行分类，为病虫害调查提供方便快捷准确的调查体系，并根据高时效性的理论数据为相关决策部门提供决策支持。
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公开(公告)号：CN114673825A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210232960.5
申请日：2022-03-10
Applicant: 河南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种冷热水调节阀、稳热阀及冷热水混合恒温调控方法，以解决热水器冷水、热水混合后温度难以调控，使出水温度不稳定造成水资源浪费、甚至可能对人体造成烫伤或冷激的技术问题，本发明包括混合腔、阀芯、滑轨、温度传感器、预热装机构、驱动单元及控制单元；所述控制单元包括控制器，所述控制器基于温度传感器实时温度信息控制阀芯移动，以实现冷热水混合后的水温实时保持稳定，且阀芯移动时热水进水口和冷水进水口截面导通面积始终保持为总截面面积的一半；本发明通过单片机控制使得冷、热水混合后温度实时保持稳定，提高了冷、热水混合后水温的控制精度，避免出水温度不稳导致水资源浪费，甚至对使用者造成烫伤或冷激的危险。
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公开(公告)号：CN108375550A
公开(公告)日：2018-08-07
申请号：CN201810030881.X
申请日：2018-01-12
Applicant: 河南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光谱指数的冬小麦全蚀病病害指数预测模型的构建方法，旨在提供一种行之有效、简单方便的方法，预测冬小麦全蚀病病害指数。本发明首先对采样点内冬小麦病害情况进行调查，以采集的灌浆期冬小麦冠层地面ASD光谱数据和UHD185成像高光谱数据为基础，对不同病害指数条件下冬小麦冠层的高光谱信息差异进行比较，利用ASD光谱数据筛选UHD185光谱数据中对冬小麦全蚀病敏感的波段范围和光谱指数，并建立该光谱指数与冬小麦全蚀病病害指数的线性回归模型，预测冬小麦全蚀病病害情况。本发明还公开了利用该模型预测冬小麦全蚀病病害情况的方法，该方法工作效率高、预测结果精度高，为防治全蚀病小麦的发生、发展提供了科学的技术指导。
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