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公开(公告)号：CN117470215A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311178508.6
申请日：2023-09-12
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开一种基于作物地图的路径规划方法，包括以下步骤：用航测无人机拍摄秧苗图像；构建秧苗行线性识别模型；通过所述秧苗行线性识别模型，得到秧苗行在秧苗图像中的位置信息；将秧苗行的位置信息，通过计算机程序进行坐标变换，得到秧苗行的地理坐标信息；通过秧苗行的地理坐标信息，生成秧苗行作物地图；获取农机的相关参数信息以及水田的边界信息；结合秧苗行作物地图、农机相关参数信息和水田的边界信息，通过计算机程序规划得到水田的全覆盖导航路径。该方法无需实时进行视觉导航，可以实现快速有效的构建作物地图和规划导航路径，简化了导航路径的规划过程，以帮助管理作业农机沿着秧苗行自动作业行驶，避免作业过程中发生压苗的情况。
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公开(公告)号：CN117058540A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310934736.5
申请日：2023-07-28
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于杂草密度检测的田间草害预警方法：首先获取插秧机的作业定位坐标，并构建插秧机作业轨迹线；接着结合插秧机的插秧机具的机械特性，以此来定位理论秧苗坐标位置；然后结合实际秧苗地理坐标的间距，以理论秧苗地理坐标为原点，以预设距离为半径构建理论秧苗圆圈域；接着利用无人机采集插秧后的农田图像，构建深度学习目标检测模型；构建计算映射模型，将理论秧苗圆圈域映射至农田图像中；通过构建植株数量统计算法模型，在农田图像中对目标检测算法检测到的植株进行数量统计计算；对采集的理论秧苗圆圈域外的农田图像进行目标检测处理及植株数量统计，设定草害预警数量阈值，超出该阈值则代表草害严重，即需要进行预警。
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公开(公告)号：CN113343540A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110764575.0
申请日：2021-07-06
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06F30/23 , G06F119/10
Abstract: 本发明公开了一种永磁同步电机加减速工况电磁噪声计算方法、系统及存储介质，方法包括：S1、建立电机瞬态电磁场仿真分析有限元模型；S2、对加减速工况不同转速点的电磁力进行仿真计算；S3、根据仿真得到的不同转速点的电磁力结果求取每个定子齿面上的径向和切向电磁力合力；S4、将得到的定子齿面上的径向和切向电磁力合力进行傅里叶变换，然后提取相应的阶次力并进行合成；S5、考虑电机总成的装配和安装关系对电机总成进行有限元模态仿真；S6、采用边界元法或者有限元法计算加减速工况随转速变化的电磁噪声。与现有技术相比，本发明可以快速准确计算电机加减速工况电磁噪声，为电机的设计和优化提供一种快速计算方法。
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公开(公告)号：CN120057264A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510322795.6
申请日：2025-03-19
Applicant: 华南农业大学
IPC: B64D1/16 , B64U20/00 , A01C17/00 , A01C15/00 , B64U101/40 , B64U101/45
Abstract: 本发明公开了一种农用无人机离心圆盘式撒肥装置，包括支架、肥料箱、送肥装置和撒肥装置；所述肥料箱和所述送肥装置设置在所述支架的上端；所述撒肥装置则设置在所述支架的下端；所述送肥装置包括第一壳体、设置在所述第一壳体内的送肥机构以及用于驱动所述送肥机构工作的送肥驱动机构；所述撒肥装置包括第二壳体、设置在所述第二壳体内的落肥机构、撒肥机构以及用于驱动所述撒肥机构工作的撒肥驱动机构。本发明的农用无人机离心圆盘式撒肥装置可以连续稳定地将肥料颗粒送至离心圆盘上，降低机具撒肥的脉冲性；同时调节肥料颗粒落至离心圆盘上的落点，减小播撒肥料的随机性，提高施肥均匀性。
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公开(公告)号：CN118749505A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411031927.1
申请日：2024-07-30
Applicant: 华南农业大学
IPC: A01M7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于超声浓度测定的在线混药喷雾系统和方法，其中，所述在线混药喷雾系统包括在线混药装置、浓度检测装置、喷施装置和控制装置，其中，所述在线混药装置包括药箱、水箱和在线混药器；所述浓度检测装置包括超声浓度测定管、声速测量单元和温度测量单元；所述超声浓度测定管的进液口与所述在线混药器的出液口连通；所述声速测量单元用于测量混合药液中的声速，所述温度测量单元用于测量混合药液中的温度，测量得到的声速数据和温度上传给控制装置；控制装置以此计算出所述在线混药器内的混合药液的浓度，并根据设定的药液浓度比例，控制分别与药箱和水箱连接的比例阀的开度，实时对混合药液的浓度进行动态调节。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118521926A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410620473.5
申请日：2024-05-20
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的水稻缺肥种类判定及变量施肥方法，包括以下步骤：建立水稻缺肥试验田，分别种植缺氮、缺磷、缺钾三种肥料的水稻；通过航测无人机拍摄水稻的症状图样，以建立缺肥样本数据集；对缺肥样本数据集进行特征工程处理以构建水稻缺肥种类判定及预测模型；将水稻种植试验田进行区域划分和标注，并进行地理坐标转换；利用航测无人机拍摄水稻种植试验田内的水稻的实时生长图像，根据水稻缺肥种类判定及预测模型对实时生长图像进行判定，并获取该实时生长图像所对应的区域的位置信息，以此生成当前区域的施肥处方图，从而确定该区域的施肥种类和施肥量；根据施肥处方图生成的各类肥料应施量，控制变量施肥装置进行排肥。
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公开(公告)号：CN118395597A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410586508.8
申请日：2024-05-13
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/096 , G06F119/14
Abstract: 本申请涉及减速器变速工况轴承力预测方法、装置、设备及介质，方法包括：确定电动汽车减速器相对应的齿轴传动几何模型以及减速器的各个零件的材料参数；基于齿轴传动几何模型以及材料参数构建减速器的动力学仿真模型，基于动力学仿真模型计算确定减速器在多个稳态工况下的轴承力数据及其相对应的稳态工况转速；基于轴承力预测模型根据稳态工况下的轴承力数据及其相对应的稳态工况转速，确定电动汽车减速器在变速工况下的轴承力，其中，轴承力预测模型由自适应神经网络后接频域变换模块所构建；根据在变速工况下的轴承力计算确定电动汽车减速器在变速工况下的噪声。本申请能够较快速准确地获取随输入转速变化的减速器轴承力。
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公开(公告)号：CN113468786B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202110764047.5
申请日：2021-07-06
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06F30/23 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种永磁同步电机加减速工况电磁力计算方法、系统及存储介质，方法包括：S1、建立电机瞬态电磁场仿真分析有限元模型；S2、选取恒转矩区和恒功率区内的稳定转速点并进行电磁力仿真；S3、对电磁力仿真得到的少数几个稳定转速点的电磁力进行定子齿面区域积分运算，得到相应稳定转速点下每个定子齿面上的径向和切向电磁力合力；S4、电磁力时间变换和插值计算，从而得到整个恒转矩区内每个转速点的电磁力和恒功率区内每个稳定转速点的电磁力；S5、综合恒转矩区和恒功率区内的电磁力结果，得到电机在加减速工况全转速段内每个转速点的电磁力。与现有技术相比，本发明可以快速准确计算电机加减速工况每个转速点电磁力。
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公开(公告)号：CN117060813A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311045918.3
申请日：2023-08-18
Applicant: 华南农业大学
IPC: H02P27/08 , H02P25/024 , H02M1/12
Abstract: 本发明公开了一种基于永磁同步电机控制系统参数的逆变器扩频调制方法，所述方法包括：获取永磁同步电机的定子低阶模态对应的最高固有频率以及固定开关频率脉宽调制时的高频相电流谐波组分频次；根据所述最高固有频率和所述高频相电流谐波组分频次，确定随机开关频率调制的频带扩展范围；根据所述频带扩展范围确定随机开关频率调制策略。本发明能够有效抑制永磁同步电机相电流中的高次谐波，最终减少人耳听觉范围内的噪声水平。
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公开(公告)号：CN119151884A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411190234.7
申请日：2024-08-28
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明的目的是提供一种基于深度学习的土壤团聚体固相特性检测方法及装置，该方法包括：获取土壤团聚体样本图像；采用土壤团聚体分割模型将所述土壤团聚体样本图像分割得到每一个团聚体形状的掩码图像；根据所述掩码图像通过使用opencv计算得到土壤团聚体固相特性。本发明通过对待检测土壤团聚体样本进行图像采集，然后通过基于深度学习的土壤团聚体固相特性检测模型，计算得到待检测土壤团聚体样本的固相特性；检测过程简单，具有检测效率快、检测精度高的特点。
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