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公开(公告)号：CN118762764B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411238832.7
申请日：2024-09-05
Applicant: 华南农业大学
IPC: G16C20/20 , G16C20/70 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G01N21/25 , G01N21/84
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱的作物种子生化参数预测方法、系统及装置，包括：通过数据采集装置，利用高光谱相机实时捕获种子的多波段成像信息，随后利用卷积神经网络提取图像特征，并结合图卷积神经网络和长短期记忆网络构建多尺度时空图神经网络模型来预测种子的蛋白质含量、水分含量、淀粉含量等生化参数。最后进行预测结果可视化，使得用户可以随时查看种子的状态。本发明设计实现了对种子生化参数的精准监测、智能管理和高效决策，提升了农业生产的智能化程度，有助于优化作物生长环境，提高作物产量和品质。
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公开(公告)号：CN116580170A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310383415.0
申请日：2023-04-12
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二维图像特征引导的三维模型变形方法及装置，包括：将目标图片输入至预先设立的双模型网络中，识别出目标图片的边界点和两端点，并使用相似度度量方法在三维模型库中获取与目标图片最相似的三维模型；获取最相似的三维模型的边界点和两端端点，并将进行最大主成向方向进行投影，得到二维网格模型的二维边界点和两端点；将二维网格模型的边界点映射到目标图片的边界上，获得二维目标边界；接着将三维模型的Z值坐标添加到二维目标边界，获得三维目标边界；将三维目标边界通过网格形变算法获得目标三维模型。本发明通过网格形变算法，精准确定网格模型形变的目标边界点。
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公开(公告)号：CN111996275A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010818967.6
申请日：2020-08-14
Applicant: 华南农业大学
IPC: C12Q1/6895 , C12N15/11
Abstract: 本发明公开了一种辅助鉴定待测大豆的白粉病抗性的分子标记RMD16。该方法为以待测大豆的基因组DNA为模板，用分子标记RMD16的引物F和引物R进行PCR扩增，得到DNA片段；其中，引物F的序列为SEQ ID NO.1所示，或其经过一个或几个核苷酸的取代/缺失/添加且与SEQ ID NO.1具有相同功能的DNA分子；引物R的序列为SEQ ID NO.2所示，或其经过一个或几个核苷酸的取代/缺失/添加且与SEQ ID NO.1具有相同功能的DNA分子。本发明中的DNA片段大小与白粉病抗性紧密连锁，该方法具有快速、低成本、限制少等特点，可以辅助鉴定待测大豆白粉病抗性，提高育种效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120013820A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510109006.0
申请日：2025-01-23
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T5/77 , G06T5/60 , G06T7/10 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种面向大豆叶子表型分析的图像修复方法，本发明首先通过边缘生成网络补全大豆叶片缺失的边缘信息；然后将补全后的边缘信息使用结构自编码器提取由粗到细的分层特征图，作为引导特征输入图像修复网络，以辅助修复过程；基于引导特征实现对大豆叶片结构信息的精准修复；最后，根据修复完整的叶子图像，获取大豆植株的叶面积指数、结构纹理、颜色等表型参数。通过上述方式，本发明通过引入梯度结构化的边缘信息和层次化的特征引导，能够提高大豆叶子图片的修复效果，从而更好地为大豆叶子表型数据的精确、完整分析提供支持。
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公开(公告)号：CN118762764A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411238832.7
申请日：2024-09-05
Applicant: 华南农业大学
IPC: G16C20/20 , G16C20/70 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G01N21/25 , G01N21/84
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱的作物种子生化参数预测方法、系统及装置，包括：通过数据采集装置，利用高光谱相机实时捕获种子的多波段成像信息，随后利用卷积神经网络提取图像特征，并结合图卷积神经网络和长短期记忆网络构建多尺度时空图神经网络模型来预测种子的蛋白质含量、水分含量、淀粉含量等生化参数。最后进行预测结果可视化，使得用户可以随时查看种子的状态。本发明设计实现了对种子生化参数的精准监测、智能管理和高效决策，提升了农业生产的智能化程度，有助于优化作物生长环境，提高作物产量和品质。
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公开(公告)号：CN116051783A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211546869.7
申请日：2022-12-05
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多视角的大豆植株三维重建与形状分析方法，方法为：设计并搭建封闭式豆株立体扫描仪，拍摄指定角度的大豆植株图片得到豆株初始数据集；进行数据预处理得到优化数据集；采用SFM算法和MVS算法获取豆株稠密点云，通过点云分割算法提取豆株的株型结构数据，并使用泊松重建算法测量大豆叶的表型数据；基于豆株稠密点云及豆株株型结构数据，构建三维模型数据库及豆株特征数据库并提供API接口。本方法通过搭建封闭式豆株立体扫描仪拍摄多角度的大豆植株图片，采用SFM算法和MVS算法获取豆株稠密点云，再通过点云分割算法和泊松重建算法提取豆株的各体尺特征数据，并构建数据库，为大豆植株的种子培育及生长研究提供了可靠的数据支持。
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公开(公告)号：CN114998116A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210462197.5
申请日：2022-04-28
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 一种基于对称性引导的物体图像修复方法，涉及图像处理技术领域，首先检测图像中残缺物体的对称轴，借助于对称轴获取物体的对称信息，将已知区域的对称信息填充到未知区域作为待填区域的初始值，解决原待修复区域信息为零的问题，然后在此基础上对图像进行有效修复。本发明有益效果：通过基于生成式对抗网络的物体对称轴检测技术，准确有效地检测到图像中具有残缺区域的对称物体的对称轴，最终能够生成结构合理、语义正确的对称物体图像，即使出现大面积残缺。
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