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公开(公告)号：CN109904319B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN201910083459.5
申请日：2019-01-29
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种钙钛矿层的制备方法，包括以下步骤：1)配置第一前体溶液，将溶液旋涂于基底上形成湿膜，退火冷却；2)配置第二前体溶液，在冷却后基底湿膜上采用多滴涂层的方法，滴加第二前体溶液，进行连续热处理，得到钙钛矿层；还提供了太阳能电池的制备方法，包括以下步骤：1)导电玻璃基底清洗，在基底上制备电子传输层；2)在电子传输层上制备钙钛矿层；3)在钙钛矿层上制备空穴传输层以及制备金属电极。本发明提供的方法增加了钙钛矿晶体尺寸，晶体直径主要分布在(1.4‑2.8)μm，最大可达5μm，由钙钛矿晶体形成的钙钛矿层表面平整无针孔，从而能够提高基于此钙钛矿晶体的太阳能电池的功率转化效率(PCE)和长期稳定性。
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公开(公告)号：CN115049891A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210499685.3
申请日：2022-05-09
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/68
Abstract: 本申请涉及定位测距的领域，公开了一种基于YOLOv5的草莓定位与测距方法，包括以下步骤：利用双目摄像头采集草莓照片，得到草莓图像；对所述草莓图像进行灰度转换处理，得到草莓灰度图像；利用预设模型对所述草莓灰度图像进行识别；其中，所述预设模型基于YOLOv5网络中训练得到。本申请解决了现有技术中定位与测距精度不高的技术问题，实现了利用训练出的模型来提高识别精度和识别效率。
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公开(公告)号：CN115019303A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210892609.9
申请日：2022-07-27
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及基于自注意力机制的草莓病害图像识别方法，与现有技术相比解决了草莓病害图像难以识别的缺陷。本发明包括以下步骤：获取草莓病害图像数据集并进行预处理；构建草莓病害分类识别模型；构建草莓病害自注意力机制模块；草莓病害分类识别模型的训练；待识别草莓病害图像的获得；待识别草莓病害图像结果的获得。本发明解决现阶段草莓病害识别精度问题，使用数据增强处理草莓病害图像，并提出了自注意力机制模块，结合使用草莓病害分类识别模型作为骨干网络加快草莓病害的识别速度与准确度。
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公开(公告)号：CN114943906A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210259450.7
申请日：2022-03-16
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本申请公开了一种基于SCResneSt网络的低分辨率水稻虫害Android手机识别系统，包括实时采集模块、预处理模块以及识别模块：所述实时采集模块被配置为实时采集原始图片数据；所述预处理模块被配置为对所述原始图片数据进行预处理，得到待识别图片数据；所述识别模块被配置为将所述待识别图片数据输入至识别模型中进行识别，得到识别结果。本申请解决了现有技术中病虫害图像的准确率低和鲁棒性无法达到应用需求的技术问题，实现了将低分辨率转换成超分辨重构图像，提高了低分辨率水稻害虫识别的准确率。
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公开(公告)号：CN114842339A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210517294.X
申请日：2022-05-13
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种联合GF‑6和Sentinel‑2的冬小麦种植区影像提取方法，与现有技术相比解决了冬小麦种植区遥感影像提取技术难以满足实际使用需要的缺陷。本发明包括以下步骤：遥感影像数据集的创建；构建冬小麦种植区影像提取网络；冬小麦种植区影像提取网络的训练；待提取遥感影像的获取；冬小麦种植区影像结果的提取。本发明能够更为准确的从遥感图像中提取出冬小麦种植区，通过针对作物空间分布信息提取任务与高分辨率遥感数据特点设计和改进了模型结构，在效率、速度、适用性和准确性方面取得较好效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114587701A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210241881.0
申请日：2022-03-11
Applicant: 安徽大学 , 合肥耘创信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于小尾寒羊发情检测的电子项圈，涉及畜牧养殖技术领域，包括项圈带和主体，主体中安装有温度传感器、加速度传感器、电池和微处理器，项圈带两端通过插扣结构相互扣合，且项圈带的一端设置有日字扣结构，插扣结构可以使项圈更加方便穿戴，项圈带本体使用尼龙织带，项圈带一侧使用日字扣结构，可以快速调节项圈大小。本发明通过根据据母性小尾寒羊发情期躁动不安、频繁走动、隔栏观望等行为特点，利用传感器、数字信号处理和人工智能技术进行发情检测，同时解决规模化小尾寒羊养殖场中发情检测效率较低的问题，从而实现小尾寒羊养殖过程中的精准管理，降低人力成本。
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公开(公告)号：CN113441094A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110822880.0
申请日：2021-07-20
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种硼烯‑石墨烯复合气凝胶制备方法及其压力传感器的应用，属于传感器技术领域。制备步骤包括：1)硼烯的制作；2)硼烯‑石墨烯复合水凝胶的制备；3)硼烯‑石墨烯复合水凝胶的透析；4)硼烯‑石墨烯复合水凝胶的冷冻干燥；5)硼烯‑石墨烯复合气凝胶的制备；5)压力传感器的封装。这种硼烯‑石墨烯复合气凝胶具有多孔结构以及优异的机械性能，可作为弹性介电层，应用于高灵敏度电容压力传感器的研发。该电容压力传感器在0～3kPa范围内具有0.89kPa‑1的灵敏度，最小检测力为8.7Pa，以及110ms的响应时间。本发明的硼烯‑石墨烯复合气凝胶整体制作工艺简单、功能多样，在压力传感器领域具有良好的应用前景。
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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：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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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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