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公开(公告)号：CN119313766A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411481589.1
申请日：2024-10-23
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06T11/00 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06F17/16 , G06T5/70 , G06V10/75
Abstract: 本发明公开一种基于FSD‑GIRA的鬼成像目标重建方法，涉及数字图像处理技术领域，本发明技术方案使用模糊聚类算法对光路探测器光场强度测量矩阵的特征值进行分类，通过奇异值分解将其重构，实现鬼成像系统测量数据的降维处理，提出WE‑FOMP‑CG算法，通过结合广义正交匹配追踪、共轭梯度方法和多阈值小波降噪方法，优化了稀疏信号的恢复；在每次迭代中选择最相关的传感矩阵列，用PCG解线性方程组，并对结果进行小波预处理和多阈值去噪，更新恢复估计。提高了计算效率和收敛速度，并在高噪声环境下提供了更精确的恢复结果。还提出了WBDH算法，该算法利用双重去噪机制，包括小波变换和BM3D方法，以保证恢复出的图像细节和结构得以保留，从而进一步提高鬼成像目标重建质量。
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公开(公告)号：CN118470712A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410927971.4
申请日：2024-07-11
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06V20/68 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06V10/22 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开一种玉米株心识别方法，涉及图像识别技术领域，包括以下步骤：边缘精度处理：将采集到的数据图像进行边缘填充，并逐个进行标注；构建网络模型：构建包括主干网络和自适性的轻量化渐进特征金字塔网络的网络模型，自适性的轻量化渐进特征金字塔网络在大尺寸目标检测层输出前引入具有选择性的注意力机制；株心定位：使用色彩空间滤波算法分割叶冠区域，使用间隙填充算法区分背景和叶冠区域，利用图像矩原理准确计算株心坐标。本发明针对旋转边界框旋转角度受图片边缘限制，无法准确标注边角信息的问题，设计了高精度边缘标注策略，通过扩展图片的边缘区域，确保对图片边缘进行准确的标注，进而提高玉米株心坐标的计算准确度。
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公开(公告)号：CN109900724A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910337005.6
申请日：2019-04-25
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G01N22/04
Abstract: 本发明公开了一种基于微波地面雷达的作物水分原位监测装置及方法，属于微波应用技术领域，本发明采用腔体混频技术设计微波发射接收一体化雷达传感器，通过与地表平行的雷达辐射方式弱化地表层干扰，微波与作物相互作用后产生反射信号，发射波与反射波在空间叠加形成空间驻波，能量呈现周期分布，相关研究表明，驻波比及相位变化与作物的含水率及生长形态相关，因此利用上述装置微波探头对微波空间驻波进行连续测量，建立反演公式可实现作物含水率实时测量。本发明的测量装置能够对作物植株含水率进行快速、原位无损测量，使测量结果不受作物长势、种植密度、地表含水及起伏等因素影响，尤其适用于现代农业田间精准管理场景。
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公开(公告)号：CN119313766B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411481589.1
申请日：2024-10-23
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06T11/00 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06F17/16 , G06T5/70 , G06V10/75
Abstract: 本发明公开一种基于FSD‑GIRA的鬼成像目标重建方法，涉及数字图像处理技术领域，本发明技术方案使用模糊聚类算法对光路探测器光场强度测量矩阵的特征值进行分类，通过奇异值分解将其重构，实现鬼成像系统测量数据的降维处理，提出WE‑FOMP‑CG算法，通过结合广义正交匹配追踪、共轭梯度方法和多阈值小波降噪方法，优化了稀疏信号的恢复；在每次迭代中选择最相关的传感矩阵列，用PCG解线性方程组，并对结果进行小波预处理和多阈值去噪，更新恢复估计。提高了计算效率和收敛速度，并在高噪声环境下提供了更精确的恢复结果。还提出了WBDH算法，该算法利用双重去噪机制，包括小波变换和BM3D方法，以保证恢复出的图像细节和结构得以保留，从而进一步提高鬼成像目标重建质量。
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公开(公告)号：CN119198788A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411323151.0
申请日：2024-09-23
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G01N22/04
Abstract: 本发明公开了一种基于微波反射正交混频的粮食含水率检测装置及其检测方法，属于微波应用技术领域，包括被测样品、样品容器、前端面板、装置外壳及位于装置外壳内部的微波振荡器、功率分配器、正交混频器、环形器、收发复用天线、滑动支架、导轨单元及控制单元；本发明采用正交混频技术，设计相应的收发复用天线，通过收发复用天线的移动，实现空间行驻波信号的连续测量，正交混频器将微波发射信号与样品作用后的反射信号进行正交混频，通过控制单元处理分析信号，建立函数关系式反演粮食含水率，实现粮食含水率实时测量。本发明提高微波含水率检测装置的便携性及测量精度，使测量结果不受材料厚度及堆积密度影响，可以实现对颗粒状粮食含水率的快速、无损、高精度检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118942123B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411411545.1
申请日：2024-10-11
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于MG‑ShuffleNet网络结构的冬捕鱼分类识别方法，属于图像识别和深度学习技术领域，根据冬捕鱼图像特征，将模型Stage2、Stage3和Stage4中的基本单元堆叠次数缩减一半（向下取整）；重新设计ShuffleNet V2的整体架构，采用提出的多尺度空洞融合模块替换ShuffleNet V2基本单元和下采样单元中的卷积，并删除右分支中不重要的卷积，旨在通过利用多种空洞率增强特征表达，并降低网络的参数量和计算量。设计了一种全局通道‑空间注意力模块，该模块旨在捕捉特征图中的全局依赖关系，提高模型性能。为了进一步提高模型的识别精度，并使用Mish激活函数来替代传统的ReLU激活函数。此外，将最大池化替换为平均池化，以增强模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118470712B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410927971.4
申请日：2024-07-11
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06V20/68 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06V10/22 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开一种玉米株心识别方法，涉及图像识别技术领域，包括以下步骤：边缘精度处理：将采集到的数据图像进行边缘填充，并逐个进行标注；构建网络模型：构建包括主干网络和自适性的轻量化渐进特征金字塔网络的网络模型，自适性的轻量化渐进特征金字塔网络在大尺寸目标检测层输出前引入具有选择性的注意力机制；株心定位：使用色彩空间滤波算法分割叶冠区域，使用间隙填充算法区分背景和叶冠区域，利用图像矩原理准确计算株心坐标。本发明针对旋转边界框旋转角度受图片边缘限制，无法准确标注边角信息的问题，设计了高精度边缘标注策略，通过扩展图片的边缘区域，确保对图片边缘进行准确的标注，进而提高玉米株心坐标的计算准确度。
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公开(公告)号：CN109900724B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN201910337005.6
申请日：2019-04-25
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G01N22/04
Abstract: 本发明公开了一种基于微波地面雷达的作物水分原位监测装置及方法，属于微波应用技术领域，本发明采用腔体混频技术设计微波发射接收一体化雷达传感器，通过与地表平行的雷达辐射方式弱化地表层干扰，微波与作物相互作用后产生反射信号，发射波与反射波在空间叠加形成空间驻波，能量呈现周期分布，相关研究表明，驻波比及相位变化与作物的含水率及生长形态相关，因此利用上述装置微波探头对微波空间驻波进行连续测量，建立反演公式可实现作物含水率实时测量。本发明的测量装置能够对作物植株含水率进行快速、原位无损测量，使测量结果不受作物长势、种植密度、地表含水及起伏等因素影响，尤其适用于现代农业田间精准管理场景。
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公开(公告)号：CN115661544A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211389124.4
申请日：2022-11-08
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于N‑MobileNetXt的菠菜幼苗水分胁迫等级分类系统及方法，属于图像识别和深度学习技术领域，包括图像采集模块、图像预处理模块、图像特征提取模块及显示模块；图像采集模块加载一张菠菜幼苗图片或视频中的一帧作为输入；将采集的图像输入到图像处理模块进行图像预处理，处理好的待检测图像继续输入到图像特征提取模块中，图像特征提取模块将图像预处理模块发送的菠菜叶片图像进行特征提取并分级，并通过显示模块输出等级结果。本发明应用卷积神经网络，根据菠菜叶片图像识别菠菜幼苗的水分胁迫等级并分类，从而实现快速有效的菠菜幼苗水分胁迫检测以监测作物状态，为作物灌溉提供科学指导。
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公开(公告)号：CN111008886A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911198166.8
申请日：2019-11-29
Applicant: 吉林农业大学
Inventor： 李士军 , 宫鹤 , 胡天立 , 穆叶 , 于秀玲 , 樊娟娟 , 尤明慧 , 李雪 , 郭敏刚 , 刘正伟 , 毛彦栋 , 李佳星 , 温馨 , 肖培 , 孙煜恒 , 陈本 , 孟楚 , 王瑞 , 欧阳航 , 蔡川 , 李珊珊 , 陈琳 , 王子连 , 张畅 , 邓明旺 , 杨蓬勃 , 纪莹莹 , 徐艳蕾 , 周婧 , 刘媛媛 , 侯丽新 , 郭颖 , 顾洪军 , 李健 , 梁雪梅 , 孙启响
Abstract: 本发明公开了一种全程可视的个性化采摘及溯源销售的方法，主要解决了现有方法中存在的采摘规模性与溯源可靠性问题。该方法包括步骤：全程全景图像采集，按需个性化采摘，可视化在线溯源销售。本发明的特征是消费者可以通过温室大棚的全景图像按照个人需求选择特定果蔬的特定枝叶部位进行采摘，全程观看采摘、封装和运输过程，这样消费者可以根据果蔬和枝叶的形状样貌特征、封装特征和运输实况特征进行溯源判断，保证了销售的透明性，增强了消费者的消费信心，一方面为政府监管提供了技术手段和数据依据，降低了监管成本，另一方面实现了农业企业生产的规范化和标准化，维护了企业信誉，提升了企业的品牌效益和经济效益，促进现代农业产业的发展。
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