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公开(公告)号：CN114663481A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210131920.1
申请日：2022-02-14
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明特别涉及一种多模态图像配准方法，包括如下步骤：S100、通过图像获取装置获取大豆样本的初始图像，初始图像包括RGB图像和高光谱图像；S200、对RGB图像和高光谱图像分别进行去噪得到去噪后的RGB校正图像和高光谱校正图像；S300、从高光谱校正图像中抽取三波段组成第一伪RGB图像；S400、将第一伪RGB图像和RGB校正图像进行预配准得到平移矩阵和变换矩阵；S500、利用平移矩阵和变换矩阵完成高光谱校正图像的配准。通过对RGB图像和高光谱图像的去噪处理，充分去除噪声，保证后续配准的准确度；然后利用手动对第一伪RGB图像和RGB校正图像进行配准，将配准的参数记录得到平移矩阵和变换矩阵，再利用这两个矩阵对高光谱校正图像进行配准，该配准方法操作简单、容易理解、易上手。
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公开(公告)号：CN113678751A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110952783.3
申请日：2021-08-19
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明特别涉及一种肉牛体型参数获取与运动健康识别的智能过道装置，牛的身上穿戴有记录其步数和身份信息的计步器，行走过道供单头牛有序通过，体重计设置在行走过道内用于测量牛的体重，红外摄像机用于拍摄牛的三维红外图像，读卡器用于读取计步器中的信息，光电检测传感器分别在行走过道的入口和出口处各设置一个用于判断牛的通过状态，处理模块接收各传感器输出的数据并进行处理和分析。行走过道保证每次仅有一头牛通过，再通过设置多种传感器，可以全面的获得牛体型参数与健康数据，为养殖场制定科学的饲喂计划提供数据参考和决策依据；同时利用数据分析和挖掘技术能够实时诊断牛的个体异常，为养殖场规避损失和养殖风险提供重要的技术支撑。
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公开(公告)号：CN108846370B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201810665242.0
申请日：2018-06-26
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种小麦白粉病中晚期病害严重度自动分析方法，该方法包括以下步骤：(1)采集叶片样本的高光谱数据。(2)根据整个叶片和病斑区域的像素数计算病斑占叶片面积的百分比，求得叶片样本的病情严重度a0。(3)对试验数据进行降维处理。(4)在降维之后，选取m个样本中的m1个样本作为训练样本，将d维特征作为自变量，对应的类别作为因变量输入到概率神经网络模型中进行训练，得到预测模型；将剩余的m‑m1个样本作为测试样本进行模型准确率验证，将这m‑m1个样本的d维特征作为自变量输入到概率神经网络模型中，得到叶片样本的病情严重度的预测结果a1，并将a1与a0进行比较。本发明能够对小麦白粉病严重度进行监测和分析。
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公开(公告)号：CN113275583A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110511842.3
申请日：2021-05-11
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明特别涉及一种面向农药残留的SERS基底制备方法，A、利用种子生长法制备金纳米棒溶液；B、将金纳米棒溶液与丙氨酸溶液以一定比例混合后静置，得到丙氨酸修饰的金纳米棒溶液；C、将已修饰溶液分别置于不同酸碱环境下，得到不同电性的丙氨酸修饰金纳米棒溶液；D、将不同电性的丙氨酸修饰金纳米棒溶液涂抹在衬底上得到不同电性的SERS基底；并公开了利用该基底进行检测的方法。这里提出一种新的基底材料制备方法，相比其他传统方法，其所制备的基底材料对残留农药分子的吸附效果更强，检测的灵敏度和准确率更高；不同电性的基底材料，可以有针对的采用不同电性基底检测不同电性的残留农药，扩大检测范围，更有针对性。
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公开(公告)号：CN110132862B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201910461294.0
申请日：2019-05-30
Applicant: 安徽大学
IPC: G01N21/27
Abstract: 本发明涉及病虫害检测技术领域，特别涉及一种小麦赤霉病检测专属病情指数构建方法，包括如下步骤：(A)采集不同染病程度的多个小麦麦穗作为样本；(B)利用高光谱相机拍摄样本中每个小麦麦穗的高光谱图像；(C)对高光谱图像进行处理，得到每个小麦麦穗的光谱曲线；(D)利用随机森林算法对光谱波段特征进行度量，筛选出对赤霉病敏感的两个特征波段；(E)根据特征波段的光谱反射率值计算小麦赤霉病检测专属病情指数FDI；还公开了基于该病情指数的小麦赤霉病病害等级检测方法。该方法能够快速、准确地确定出高光谱图像中最能够体现病害情况的特征波段，检测时，采用波段少、计算方便、速度快，具有非常好的应用推广价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108088981B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN201711328434.4
申请日：2017-12-13
Applicant: 安徽大学
IPC: G01N33/24
Abstract: 本发明公开了一种基于协同克里金插值法的土壤锰元素含量预测方法，采用协同克里金插值法来预测其含量。由于土壤中锰元素受其它较多因素的影响，所以本发明采用主成分分析法将这些影响因素组合成一个综合因子，进而将这个综合因子作为辅助变量对主变量锰元素进行协同克里金插值。首先收集了北京市房山区20个乡镇果园地、水浇地、菜地、灌溉水田和旱地这五种耕地类型的土壤重金属元素数据；然后使用方差分析法分析了这五种耕地类型对土壤中锰元素含量的影响；最后在不同的耕地类型下，运用协同克里金插值方法预测土壤中锰元素的含量，并根据标准平均值误差、均方根误差、标准化均方根对插值结果的精度进行分析。
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公开(公告)号：CN110132856B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201910415768.8
申请日：2019-05-18
Applicant: 安徽大学
IPC: G01N21/25
Abstract: 本发明特别涉及一种小麦赤霉病染病籽粒识别的光谱病害指数构建，包括如下步骤：(A)挑选健康和染病小麦籽粒作为样本，采集得到两条平均光谱曲线；(B)分别对两条平均光谱曲线进行一阶微分处理得到两条一阶微分光谱曲线；(C)根据两条平均光谱曲线求解波长λ1，根据两条一阶微分光谱曲线求解波长λ2；(D)计算每个小麦籽粒的光谱病害指数；(E)根据健康和染病小麦籽粒的光谱病害指数分别画出其频数直方图；(F)对两个频数直方图进行曲线拟合，取两条拟合曲线的交点为判断阈值；还公开了利用该模型进行小麦赤霉病检测的方法。本发明构建的光谱病害指数，具有无损、计算速度快、精度高、稳定性好的应用优势。
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公开(公告)号：CN113011499A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110301578.0
申请日：2021-03-22
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种基于双注意力机制的高光谱遥感图像分类方法，与现有技术相比解决了高光谱遥感影像训练样本有限及分类精度不理想的缺陷。本发明包括以下步骤：训练样本的获取；堆栈自编码器的构建和训练；构建混合密集网络；混合密集网络的训练；待分类样本的获取和降维处理；高光谱遥感图像分类结果的获得。本发明在训练样本量更少的情况下，也能得到较理想的高光谱遥感影像分类结果。
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公开(公告)号：CN112784907A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110113912.X
申请日：2021-01-27
Applicant: 安徽大学 , 中国科学院空天信息创新研究院
Abstract: 本发明公开了基于空谱特征与BP神经网络的高光谱图像分类方法，涉及图像处理技术领域。首先通过PCA对高光谱图像进行降维处理，获得兼具低维波段和特征显著的光谱信息；通过LBP算法提取高光谱图像的空间纹理信息；最后将光谱信息和空间纹理信息通过串行融合的方式组成高光谱图像的特征向量，并输入BP神经网络中训练分类。将本发明的方法应用于Pavia University、Salinas和Botswana高光谱图像处理，分类精度分别达到了93.67％、98.09％和92.97％。本发明的算法相比较于经典算法KNN和几种性能优越的算法，在总体精度、平均精度和Kappa系数上均有提升，证明了本发明方法的实用性。
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公开(公告)号：CN112649414A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011372759.4
申请日：2020-11-30
Applicant: 安徽大学
IPC: G01N21/65
Abstract: 本发明特别涉及一种赤霉病病变小麦穗部镰刀菌烯醇类毒素的在体探测方法，包括如下步骤：S100、构筑纳米探针溶液；S200、对纳米探针溶液进行调整后滴加在受赤霉病侵害的小麦麦穗上；S300、待溶液蒸发后，通过光谱仪采集小麦麦穗表面形成的纳米颗粒阵列薄膜的SERS光谱；S400、将测得的SERS光谱传输至服务器上，并由已建立的解译模型进行处理得到光谱对应的毒素含量。小麦穗部镰刀菌烯醇类毒素的在体原位探测，可以动态反馈小麦穗部的毒素以及受侵害程度；将一维光谱数据折叠成二维数据，建立全卷积网络对毒素含量进行分析，解决了毒素含量的准确获取问题，快速准确解析SERS光谱中镰刀菌烯醇类毒素含量信息。
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