-
公开(公告)号：CN109466655B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201811273308.8
申请日：2018-10-30
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种田间作物表型监测机器人，包括包括底盘、高度可调的横梁，轮距可调的左右侧臂，电池安装架和和监测平台；所述横梁与底盘通过竖直升降滑移导轨相互连接，监测平台搭载在横梁上方，且横梁的两端分别与左右侧臂刚性连接，形成龙门架结构；所述底盘底部设有三个车轮形成倒三轮结构，分别为左轮、右轮和后轮，在左右轮之间设有一个小万向轮；所述电池安装架安装于底盘纵梁上，该纵梁前后端通过后轮和小万向轮支撑；所述左右侧臂的下端通过减震叉与左右轮连接，左右侧臂上端与横梁刚性连接。本田间作物表型监测机器人具有重心低，稳定性好，结构轻巧等优点，其可适应不同行距和不同生育时期的旱田作物作业。
-
公开(公告)号：CN105510242B
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201511008339.7
申请日：2015-12-28
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/25
Abstract: 一种基于多旋翼无人机平台的作物生长监测装置，包括多旋翼无人机、载荷和地面接收器；所述载荷部件，包括依次相连接的多光谱作物生长传感器模块、信号放大模块、控制器模块、无线数据发送模块，以及用于供电的电源模块A和电源控制模块A；还包括云台。本发明的一种基于多旋翼无人机平台的作物生长监测装置，克服了无人机下洗流场对测量的影响。本发明的一种基于多旋翼无人机平台的作物生长监测装置，能够将测量数据实时传输至地面接收器在线分析处理，实现了作物生长信息连续、实时、便捷、大范围地获取。
-
公开(公告)号：CN109466655A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811273308.8
申请日：2018-10-30
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种田间作物表型监测机器人，包括包括底盘、高度可调的横梁，轮距可调的左右侧臂，电池安装架和和监测平台；所述横梁与底盘通过竖直升降滑移导轨相互连接，监测平台搭载在横梁上方，且横梁的两端分别与左右侧臂刚性连接，形成龙门架结构；所述底盘底部设有三个车轮形成倒三轮结构，分别为左轮、右轮和后轮，在左右轮之间设有一个小万向轮；所述电池安装架安装于底盘纵梁上，该纵梁前后端通过后轮和小万向轮支撑；所述左右侧臂的下端通过减震叉与左右轮连接，左右侧臂上端与横梁刚性连接。本田间作物表型监测机器人具有重心低，稳定性好，结构轻巧等优点，其可适应不同行距和不同生育时期的旱田作物作业。
-
公开(公告)号：CN105527970B
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201511005093.8
申请日：2015-12-28
Applicant: 南京农业大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 一种作物生长传感器自平衡装置，包括单摆齿轮阻尼系统、单摆非圆齿轮阻尼系统、单摆齿轮驱动系统和控制组件，所述作物生长传感器自平衡装置通过固定板7可将装置安装于拖拉机机架上，第一齿轮1、第二齿轮2、第三齿轮4与第四齿轮5构成单摆齿轮阻尼系统，非圆齿轮10与非圆齿轮11构成单摆非圆齿轮阻尼系统，用于抑制拖拉机倾斜的影响。一种作物生长传感器自平衡方法，对采用运动学和动力学分析，通过数值模拟、实验分析方法找出作物生长传感器自平衡装置在不同激励下的响应模型。本发明的作物生长传感器车载自平衡装置，可提高作物长势传感器监测信息的准确性，避免由于拖拉机倾斜引起的作物长势传感器监测效果差的问题。
-
公开(公告)号：CN103442052B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201310371487.X
申请日：2013-08-22
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种农田作物生长信息远程监测装置，包括：N个作物生长信息监测节点、至少1个智慧农业网关、远程监测服务平台和若干个监测终端。其中作物生长信息监测节点离散地部署在农田中，构成信息无线传感网络；智慧农业网关部署于农田中，作物生长信息监测节点与智慧农业网关双向无线连接；远程监测服务平台部署于监控中心，智慧农业网关与远程监测服务平台双向无线连接，若干个监测终端通过Web浏览器访问监测服务平台。本发明还提供一种农田作物生长信息多路径并行远程接入方法。本发明满足多个农田场景下作物、大气、土壤信息并行、快速、可靠、实时传输，实现了农田信息低成本、连续、实时远程监测。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103391644B
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201310368881.8
申请日：2013-08-22
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种用于大田作物生长信息监测的无线传感网网关装置，包括协调器模块、远程接入模块、管理控制模块和电源模块，其中，协调器模块用于运行无线ZigBee模块驱动、Zigbee协议、管理作物生长信息无线采集网络；远程接入模块用于运行GPRS模块驱动、TCP协议、管理远程接入。管理控制模块配备了风扇自动开启降温功能，扩宽了网关的适用环境，提高了网关的工作稳定性，满足了农田开放、高温环境下，作物生长信息连续、实时、快速、可靠、稳定地收集与传输。本发明还公开了一种用于大田作物生长信息监测的无线传感网网关传输方法，实现了野外大田供电设施不足环境下对作物生长信息长期收集与传输。
-
公开(公告)号：CN103035112B
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201210554387.6
申请日：2012-12-19
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种作物-大气-土壤信息无线采集终端，包括传感器模块、微处理器模块、无线通信模块、实时时钟模块、电源控制模块、电源模块，其中电源模块分别供电给实时时钟模块和电源控制模块；电源控制模块分别连接传感器模块、微处理器模块、无线通信模块；微处理器模块依次与实时时钟模块、电源控制模块连接；当微处理器模块成功接收传感器模块采集的信号后，通过控制实时时钟模块的脉冲信号翻转，从而控制电源控制模块的通断，实现无线采集终端长时间的休眠与唤醒，节约了终端的工作能耗。本发明还公开了一种采集方法，实现了大范围环境下农田作物、环境、土壤信息的协同实时获取，适合农田野外大范围工作环境。
-
公开(公告)号：CN103619055A
公开(公告)日：2014-03-05
申请号：CN201310632091.6
申请日：2013-11-28
Applicant: 南京农业大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明公开了一种面向大田无线传感网的作物生长信息自适应传输方法，包括在农田中按需布置若干个多光谱作物生长传感器节点和一个网关，当启动每个多光谱作物生长传感器节点电源模块时，各传感器节点请求加入自组织网络，并等待网关响应，如果网关发出连接应答，则传多光谱作物生长感器节点联网成功；否则继续等待响应的步骤。本发明根据作物生长信息变化缓慢特征，利用数据收集区的网关对接收的数据流进行灰色预测，实现在无线传感网感知节点资源有限的情况下的工作模式动态切换，有效的降低多光谱作物生长传感器节点能耗，提高作物生长信息无线采集网络生存周期，满足了野外大田供电设施不足环境下对作物生长信息长期稳定的收集与传输。
-
公开(公告)号：CN113002254B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202110187488.3
申请日：2021-02-18
Applicant: 神农智慧农业研究院南京有限公司 , 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种自走式田间作物表型监测平台，该监测平台包括行走与转向机构、轮距与离地间隙调节装置、减震装置和机箱，所述行走与转向机构包括多个轮边电机、车轮以及扭矩电机组成，所述车轮通过轮边电机驱动进行行走并且通过扭矩电机驱动进行转向，同时所述车轮通过刚性独立的悬架分别与平台的立柱连接，所述立柱采用套筒结构，减振装置连接在上下两节套筒之间，所述轮距与离地间隙调节装置用于调节机箱的高度以及车轮之间的间距，轮距与离地间隙调节装置的下端与立柱转动连接，上端与机箱转动连接。本发明有两种状态可供选择，既保证了平台的田间通过性，避免损伤作物，又可以满足不同的监测高度。
-
公开(公告)号：CN112329856A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011226965.4
申请日：2020-11-06
Applicant: 神农智慧农业研究院南京有限公司 , 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光谱与RGB‑D融合图像的小麦氮积累量预测方法，属于精准农业技术领域。该方法根据RGB图像与深度图像对应像素之间的相关性，提出RGB图像与深度图像的像素级融合算法；通过构建结合小麦冠层颜色与结构信息的特征参数，对单一光谱特征预测小麦叶层氮积累量(Leaf layer nitrogen accumulation，LNA)和地上部氮积累量(Shoot nitrogen accumulation，SNA)的模型进行补偿，建立基于多维特征的预测模型。克服了光谱技术在预测小麦氮积累量时忽视冠层结构各向异性特征，导致预测结果精度低、不稳定等弊端，冠层结构特征的加入对基于光谱预测氮积累量模型进行了有效补偿，预测模型具有更好的精度与稳定性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
34
records
(took 0.022 seconds)
