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公开(公告)号：CN118365634A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410772844.1
申请日：2024-06-17
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/40 , G06T5/70 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/40 , G06T7/62 , G06T7/90 , G01D21/02 , G01N21/84 , G01B11/00 , G01J3/46
Abstract: 自适应相机参数的玉米种子表型测量优化方法及系统，本发明涉及机器视觉识别领域,解决现有的测量系统依赖于固定的相机设置和参照物，这限制了在不同环境和不同种子类型中的应用灵活性，且种子粘连的问题，所述方法为连接拍摄设备，获取相机参数，将玉米种子摆放在黑色面板上，得到玉米种子的图像信息；并进行灰度处理，采用大津二值化算法计算图像阈值，得到玉米种子的轮廓图；利用高斯滤波器去噪,得到去噪后的单粒种子的RGB图像；计算每粒种子的形态、纹理和颜色特征；使用相机参数计算尺度因子，对获取的玉米种子像素值进行转换，得到每粒种子的形态、纹理颜色特征数据，完成对玉米种子表型测量。还适用于农业生物领域中。
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公开(公告)号：CN112115379A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010986156.7
申请日：2020-09-18
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9537 , G06F16/36 , G06F16/31 , G06K9/62 , G06Q50/02
Abstract: 本公开提供了一种基于知识图谱的水稻品种选择方法，通过搜索引擎查询方式与用户行为搜集与评价方式获取与水稻相关的数据，选用neo4j数据库作为非关系型数据库并通过半自动化方法建立水稻品种知识图谱；基于水稻品种知识图谱所开发的程序执行水稻品种选择，其中，所述水稻品种选择包括水稻品种推荐、水稻品种搜索与水稻品种问答操作。该方法适合于多场景、不同层次的用户进行水稻品种选择，使得水稻选种更具科学性和权威性，且具有精准性与易用性。进一步地，有利于基于知识图谱的水稻品种选择方法中实现知识推理和辅助决策，避免了知识的重复生产，提高了知识的利用效率。本公开还提供了一种基于知识图谱的水稻品种选择装置。
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公开(公告)号：CN120047678A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510525246.9
申请日：2025-04-25
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/764
Abstract: 一种用于异常大米检测的轻量级目标检测方法及系统。属于神经网络目标检测技术领域，具体涉及异常大米检测技术领域。其解决了现有的神经网络技术对于异常大米的检测精度和效率较低的技术问题。方法包括如下步骤：数据集构建：采集不同类型的异常大米图片，进行类别标注以及训练集、验证集和测试集的划分；模型构建：在YOLOv11n模型基础上，结合大米形态特征，对YOLOv11n模型进行改进，构建适用于异常大米检测的模型；模型训练：采用构建的数据集对适用于异常大米检测的模型进行训练，调整模型参数，直至模型符合检测要求；采用训练后的适用于异常大米检测的模型进行异常大米检测。
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公开(公告)号：CN119399384A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202510007131.0
申请日：2025-01-03
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06T17/00 , G06T7/11 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06T7/62 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06V10/25 , G06V10/26
Abstract: 基于三维重建无损表型参数提取的香菇产量估测方法，属于农业信息化与智能化技术领域，解决香菇产量估测准确度低的问题。本发明的方法包括：利用感兴趣区域，对香菇进行点云三维重建，生成稠密点云数据；对稠密点云数据进行预处理；基于改进的CP‑PointNet++模型和聚类算法，分割香菇点云，提取菌盖直径、厚度、菌柄高度多维度关键表型参数，覆盖香菇表型信息的主要特征；改进的PointNet++网络包括：在PointNet++网络的MLP层加入CBAM模块，采用部分卷积PConv替换普通卷积；将香菇的表型参数表型参数作为神经网络模型的输入变量，预测香菇产量。本发明适用于香菇等食用菌的表型性状分析与育种研究。
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公开(公告)号：CN118279339A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410685420.1
申请日：2024-05-30
Applicant: 吉林农业大学
Abstract: 一种基于改进大津算法的玉米叶片病斑图像分割方法。属于农业种植技术领域，具体涉及玉米叶片病斑图像分割技术领域。所述方法包括如下步骤：对图像进行灰度化处理，得到灰度图；对灰度图进行阈值统计，得到灰度图的所有阈值分布；使用大津算法进行阈值选择，得到适合图像分割的所有阈值；使用改进雾凇优化算法筛选适合图像分割的所有阈值，得到图像分割的最佳阈值；计算最佳阈值的最大类间方差；将最大类间方差的阈值作为图像分割阈值，分割得到的灰度图，并将分割结果输出。相比单独试用大津算法有效的减少了图像分割由于阈值增加带来的时间复杂度，提高了玉米疾病的检测与识别准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113065460A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110350752.0
申请日：2021-03-31
Applicant: 吉林农业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多任务级联的猪脸面部表情识别框架的建立方法，属于计算机图像识别及人工智能技术领域。首次提出将级联框架模型应用于对家猪时序面部表情影像进行分类识别。网络模型由三个级1联结构构成，首先将猪脸面部表情视频帧图像等间隔选择输入到简化多任务级联卷积神经网络中。其次将提取到的猪脸面部序列帧特征图输入到多注意力机制模块中，捕获表情变化引起的面部显著性区域，实现对面部细微变化的关注。然后将视频帧提取到的精细特征图和多注意力特征图通过合并数组操作融合后输入到长短时记忆网络中，实现表情分类识别。通过家畜表情识别可以更好实现情绪调控，从而提高饲料消化率和利用率，提高生长速度，提高出产效益。
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公开(公告)号：CN108491882A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810254584.3
申请日：2018-03-26
Applicant: 吉林农业大学
Abstract: 本发明涉及农业信息挖掘技术领域，具体而言，涉及一种产地确证模型建立方法、装置及产地确证方法。其中，本发明通过分析农作物中的矿物质元素与环境因子之间的相关性以选取产地确证因子进行产地确证模型的建立，能够有效提高农作物样本的产地分类精度和可靠性，且该产地确证模型具有较强的泛化能力。
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公开(公告)号：CN102018739B
公开(公告)日：2012-06-06
申请号：CN200910067514.8
申请日：2009-09-10
Applicant: 吉林农业大学
IPC: A61K36/258 , A23L1/29 , A23L3/3472 , A23L3/349 , A61K125/00
Abstract: 一种人参或西洋参蜜片的生产方法，用于人参储存产品的加工，克服已有的生产方法存在的活性成分损失量大和含糖量高不足。生产步骤是：1、将参切片、烘干。2、将蜂蜜或木糖醇溶于水中，配制成重量比浓度40-60％的糖液。3、参片放入容器中，加入蜂蜜液或木糖醇液。4、将参片和蜂蜜液或木糖醇液混合物放入高压锅中加热高压蒸制5、蒸制后混合物中加入柠檬酸和甘油。6、慢火加热，蒸发水分，沥去蜂蜜或木糖醇。7、烘干得本发明产品。本发明方法的有益效果是：减少了加工过程导致的药用活性物质人参皂苷的损失，以木糖醇为保质成分，消除了忌糖人群服用的顾虑。
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公开(公告)号：CN102018265A
公开(公告)日：2011-04-20
申请号：CN200910067515.2
申请日：2009-09-10
Applicant: 吉林农业大学
IPC: A23L3/3562 , A23L3/3571
CPC classification number: Y02A40/943
Abstract: 一种人参或西洋参保鲜方法，属于植物体保存领域，克服传统保鲜剂保鲜人参或西洋参存在的对人体危害或潜在的危害及药用活性成分人参皂苷损失量较大的不足。本发明以壳聚糖白酒溶液或茶多酚白酒溶液或溶菌酶白酒溶液为保鲜剂，将鲜人参或西洋参洗净，投入接近沸腾的水中稍作浸烫，捞出，晾凉。加保鲜液中稍作浸泡，捞出，沥干保鲜液。再将参装袋，向袋中注入保鲜剂，封袋。本发明的积极效果是：对人体无危害，保持了人参根的良好品质，减少保存过程中人参皂苷的损失。
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公开(公告)号：CN118861783B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411315751.2
申请日：2024-09-20
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06F18/24 , G01N21/84 , G06F18/213 , G06V10/764 , G06N3/006 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别的鹿茸片品质鉴定系统及方法，涉及图像数据处理领域，本发明通过从鹿茸片的类型方面以及新鲜度方面对鹿茸片的品质进行双方面鉴定，得到最终鉴定结果；使得最终鉴定结果更加准确和全面；通过提取不同类型的鹿茸片样品的特征数据，为后续对待鉴定鹿茸片的类别进行判定提供了数据依据；通过对每类鹿茸片特征数据的类别中心数据进行寻优操作，简化了对待鉴定鹿茸片的特征数据进行分类的过程；再通过采集多个类型的鹿茸片的气体组份含量数据以及对应的类别标签数据，从气味的角度判断鹿茸片的品质等级，进一步提高了判定的准确性，同时，也为后续对多层感知机模型进行训练和测试提供了数据支持。
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