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公开(公告)号：CN102507907A
公开(公告)日：2012-06-20
申请号：CN201110364200.1
申请日：2011-11-17
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GPS/GPRS/GSM的新型便携式土壤水分监测仪，包括有信息采集模块，用于采集土壤容积含水量和经度、纬度、时间信息；处理控制模块，用于控制采集土壤含水量并显示和发送；显示模块，用于实时显示土壤含水量数据和经度、纬度、时间信息；远程传输模块包括有GPRS/GSM模块、按键选择模块，用于将土壤容积含水量、经度、纬度和时间发送至中心站或手机；电源模块，用于提供多路可靠的直流电压。本发明集土壤容积含水量测量、本地显示、远程传输和地理定位于一体，具有测量精度高、多功能、便携的优点，解决了现有土壤墒情监测中存在的问题。
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公开(公告)号：CN119829918A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510002549.2
申请日：2025-01-02
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于多维环境序列与图卷积网络的植物液流预测方法，包括：1、同步采集某段时间内的环境数据与液流数据并进行预处理；2、建立基于多维环境序列与图卷积网络的植物液流预测网络，包括：傅里叶去噪模块、特征蒸馏模块、GCN模块、多头注意力模块和预测头，并对样本进行处理，得到液流预测值；3以均方误差最小为依据，得到最优植物液流预测模型。本发明能够提高植物液流的预测精度，以满足实际应用的需要。
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公开(公告)号：CN118682778A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411097477.6
申请日：2024-08-12
Applicant: 安徽农业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种水果采摘机械手的采摘行为评价方法，应用于由悬挂绳索、水果仿真模型、三维柔性压力传感器、压力采集传输模块、采摘机械手所组成的模拟采摘平台中，其中，在水果仿真模型表面均匀密集覆盖有三维柔性压力传感器，利用压力采集传输模块获取采摘机械手对水果仿真模型采摘位置的压力数据，从而计算机械手采摘的行为评分，同时，利用可视化技术在计算机上构建出等比例3D水果模型，并在3D水果模型的相应位置呈现压力大小和方向。本发明可以客观并准确地对机械手的采摘行为进行全面评价，从而有利于降低水果采摘损伤率和提高水果采摘效率，为研究机械手设计和控制提供依据。
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公开(公告)号：CN114119574B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202111443534.8
申请日：2021-11-30
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的采摘点检测模型构建方法及采摘点定位方法，属于人工智能检测技术领域。采集采摘目标多角度RGB图像和深度图像通过视角映射生成采摘目标的第一点云集合作为训练集；采用三维重建方法实时重建采摘本体树冠层第二点云集合作为验证集和测试集，训练采摘点检测模型Alpha‑VoteNet。采摘时，采用三维重建方法实时三维重建采摘对象树冠层第三点云集合，利用采摘点检测模型获取采摘对象树冠层的所有采摘目标的采摘区域标注框，并根据标注框底面顶点计算底面中心获取采摘点三维坐标。本方法克服了传统方法中无法获取采摘目标的三维信息和因障碍物遮挡造成识别精度不高的问题，具有检测精度高、识别速度快和泛化能力强等特点。
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公开(公告)号：CN118038451B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410431523.5
申请日：2024-04-11
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种开放世界果实检测模型构建方法、检测方法及电子设备，属于计算机视觉和自然语言处理技术领域。本发明构建所得检测模型包括：文本编码模块，用于生成输入文本的文本特征向量；图像编码模块，用于生成输入图像的图像特征向量；图文特征融合模块，用于多层融合和交互文本特征和图像特征，生成融合后的图像特征向量和文本特征向量；深度估计模块，用于生成输入图像的深度估计特征；目标检测头，用于进一步融合和提取所得的融合后的图像特征向量、文本特征向量和深度估计特征，得到预测结果。本发明结合图像、深度估计算法和开放文本，实现了未见类别的果实检测和定位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112950700B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202110213709.X
申请日：2021-02-25
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和图像处理的植物叶片气孔导度测量方法，包括：1在待测植物叶片的固定位置采样得到植物叶片气孔图像；2使用Mask R‑CNN算法对植物叶片气孔图像中的气孔进行实例分割得到气孔的掩膜图像；3对掩膜图像进行图像处理得到气孔的二值图像；4计算每个采样周期上的植物叶片的图像中气孔的总面积；5计算植物叶片在各采样周期上的气孔导度。本发明能简单有效地计算出植物叶片气孔导度，适用于对植物的光合、呼吸、蒸腾等生理活动进行研究及其应用。
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公开(公告)号：CN112800929A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110095461.1
申请日：2021-01-25
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的竹笋数量与高生长率在线监测方法，包括：1通过固定的网络摄像头定时采集包含竹笋的竹林图像；2采用已训练好的竹笋深度学习模型，获得目标区域检测框以及各检测框的顶点坐标，检测框的个数即代表竹笋的数量；3对所有检测框进行排序，并将排序后的对应坐标存入基础数据库或临时数据库；4筛选竹笋；5计算竹笋高生长率。本发明提出的方法可以实时监测竹林中竹笋数量和高生长率，从而判断竹笋的生长状况。该方法实用性强，结果准确，适用于竹林经营的各个方面，尤其是笋用林的培育和林下经济。
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公开(公告)号：CN112352523A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202010941855.X
申请日：2020-09-09
Applicant: 安徽农业大学
IPC: A01C23/04 , A01C21/00 , G06K9/62 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于智能决策的茶园水肥灌溉控制方法和系统，该方法包括：构建茶园灌溉及施肥的决策模型，所述决策模型以与茶园灌溉、施肥需求相关的多种属性数据为输入，以灌溉、施肥的决策需求为输出；采集茶园的多种属性数据，将其输入至茶园灌溉及施肥的决策模型中，输出灌溉和/或施肥的决策需求；以及根据灌溉需求和/或施肥的决策需求，结合预先设置的水量和施肥量对茶园进行水肥一体灌溉。与传统方法相比，使用数据挖掘算法对茶园水肥灌溉进行决策，避免了人为凭经验进行灌溉的弊端。由于输入了多种影响灌溉及施肥的属性，使得决策能够更加准确。
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公开(公告)号：CN110568020A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910867290.2
申请日：2019-09-12
Abstract: 本发明实施例提供一种植物液流监测装置及方法，属于植物生理监测技术领域。通过经恒流源加热的TDP探针受植物液流影响产生电压差，主控模块经过运算得出液流量，然后将数据存储、远程通信和显示，并在监测到输入电源的输出电压小于预设工作电压时，向手机端发送警报信息。相对于相关技术更加小巧便携。与此同时，由于使用了低噪声、高增益、精密放大电路，从而减少了体积，降低了价格；采用SD卡存储和远程无线发送两种数据读取方案，兼顾解决偏远密林通信困难与及时获取监测数据的矛盾；采用太阳能电池板+蓄电池供电模式，摆脱了市电限制。植物液流的监测方法通过迭代寻找电压最大值，代入公式可以立即得出液流量，减少后续分析的工作量。
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公开(公告)号：CN109921952A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910256665.1
申请日：2019-04-01
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知和模型驱动的数据收集方法，属于信息技术领域。它包括关键数据使用模型驱动模式进行采集，非关键数据使用压缩感知模式进行采集，数据收集模式在模型驱动模式与压缩感知模式之间进行动态切换；在模型驱动模式的阶段，根据传感器的连续采样数据判断切换为压缩感知模式的时刻；在压缩感知模式的阶段，通过稀疏采样的数据点建模判断切换为模型驱动模式的时刻。本发明能够实现两种数据收集模式间的可靠、及时地动态切换，能够有效避免数据收集模式切换抖动，保障数据的获取精度和关键数据获取的时效性。
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