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公开(公告)号:CN114496294A
公开(公告)日:2022-05-13
申请号:CN202210075291.5
申请日:2022-01-22
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G16H50/80 , G16H50/70 , G06K17/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/02 , G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态生物识别技术的猪体疾病预警实现方法,属于疾病预警方法技术领域。一种基于多模态生物识别技术的猪体疾病预警实现方法,针对猪体疾病特征特点基于深度学习算法对各单一特征设计分类识别模型;基于集成学习联结各特征分类结果进行决策级融合得到最终分类结果;针对猪体疾病特征综合性,通过设计并实现基于决策级融合的生物特征多模态融合的分类模型;针对猪体养殖环节以及猪体特点设计猪体疾病实时预警系统;搭建多感应采集器共联RFID读写器节点设计触发装置,通过单一特征分类异常触发装置锁定异常个体;本发明有效解决了猪体养殖环节猪体疾病初期难发现、易蔓延等猪体安全问题。
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公开(公告)号:CN114202247A
公开(公告)日:2022-03-18
申请号:CN202210035661.2
申请日:2022-01-13
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种农作物生长环境大数据分析系统,属于农业技术领域。一种农作物生长环境大数据分析系统,包括数组试验田以及设置在试验田内的检测装置,所述试验田分别为一个自然生长组以及数个对照组;所述自然生长组中农作物暴露在自然环境中,所述对照组中农作物生长环境与自然生长组相比仅改变某一变量;所述对照组包括肥料控制组、光照控制组、温度控制组,所述肥料控制组仅改变肥料的用量与时机,所述光照控制组仅改变光照时长与强度,所述温度控制组仅改变农作物的环境温度。本发明提供了一种系统去分析不同农作物所需要的最重要的环境因素。
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公开(公告)号:CN107622236B
公开(公告)日:2020-12-04
申请号:CN201710834223.1
申请日:2017-09-15
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了基于蜂群与梯度提升决策树算法农作物病害诊断预警方法,对服务器端病害库中的病害信息提取相应特征,利用GBDT算法训练并建立作物的病害关联模型;数据采集单元通过无线通信网络将叶片图像数据和墒情数据以单播方式上传至服务器;将数据采集单元上传的图像数据和墒情数据经特征提取,诊断病害的种类及预测病害发生趋势,服务器端将启动自动报警提示。本发明有益效果:本发明通过该诊断预警方法,获取农作物的图像数据和相关墒情数据,经蜂群算法优化特征集后采用GBDT算法训练生成病害关联模型,增强了病害诊断的准确性和召回率;通过无线传感网络的实时信息传输,可实时处理数据,实现病害的自动预测预警,一定程度上拓展预警时间范围。
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公开(公告)号:CN111325487A
公开(公告)日:2020-06-23
申请号:CN202010352455.5
申请日:2020-04-28
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种流水生产车间智能调度优化方法及系统,包括:根据对流水车间的加工方式及特点建立多目标车间调度模型,所述的多目标车间调度模型以最小化的最大完工时间、最大流经时间以及交期拖延时间为优化目标,构建了流水车间多目标调度优化模型;结合了一种用曲线自适应改进的多目标蚱蜢算法求解多目标流水车间模型,得到车间调度优化方案;利用得到的调度优化方案对流水车间内各个工厂的工件和加工设备进行调度。通过该方案解决了车间生产效率低的问题,有效的提高了生产效率和生产原料利用率,从一定意义上达到了流水车间智能排产的效果。
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公开(公告)号:CN110659864A
公开(公告)日:2020-01-07
申请号:CN201910959303.9
申请日:2019-10-10
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种防碰撞可回收利用快递包装箱的方法,要解决的是现有快递包装箱回收利用方面的问题。本发明具体步骤如下:步骤一,在快递包装箱上分别设置第一二维码和第二二维码,第二二维码记录着该快递包装箱对应的网页信息,第一二维码记录物流信息;步骤二,发货时用户扫描第一二维码和第二二维码并且输入用户信息,同时对第二二维码的网页信息进行更新;步骤三,用户扫描第二二维码,对该快递包装箱进行查看。本发明可以实现对快递包装箱的绿色回收利用,以二维码的形式来对快递包装箱多次利用和回收管理工作;本发明采用含IPA防碰撞算法的RFID标签进行仓库管理,解决商品出入库工作量大、效率低下、人员多等问题。
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公开(公告)号:CN108363294A
公开(公告)日:2018-08-03
申请号:CN201710056458.2
申请日:2017-01-26
Applicant: 安徽东方果园生物科技有限公司 , 安徽农业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种农产品运输封闭和半封闭厢体的环境监测预警方法和环境监测预警系统,方法如下:分布在车厢内的智能感知节点采集车厢内环境数据,数据通过ZigBee网络上传至汇聚节点后,集中上传至远程控制终端,并存入数据库;远程控制终端采用自动编码器算法(AutoEncoder),结合支持向量机(SVM),构建多维环境控制模型,以环境数据作为输入,训练优化模型,预测后续时间段的环境状态,实现封闭厢体内环境状态预警及控制。同时,汇聚节点比较环境数据与用户设置的环境阈值,进行实时的异常报警,以处理未能及时预测的环境异常。本发明实现动态环境信息的自动监测与预测,提供最优封闭厢体环境,降低能耗,最大程度保证农产品运输中的安全和质量。
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公开(公告)号:CN106647754A
公开(公告)日:2017-05-10
申请号:CN201611182127.5
申请日:2016-12-20
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种果园履带机器人路径规划方法,利用C#结合ArcGIS Engine二次开发编程实现农用机器人基于A*和B样条算法的路径规划软件平台,首先需要绘制用于农用机器人路径规划的地图;再基于ArcGIS Engine组件和C#语言的Windows桌面应用软件的开发;在此基础上编写A*算法以实现机器人最短路径规划及B样条曲线算法平滑路径,进而实现农用机器人最优路径规划。本发明实现了基于A*与B样条算法的农用机器人路径规划,实现了农用机器人根据最优路径运行,从而提高农业作业的高效化和智能化。
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公开(公告)号:CN106054598A
公开(公告)日:2016-10-26
申请号:CN201610297395.5
申请日:2016-05-05
Applicant: 安徽农业大学
CPC classification number: G05B13/042 , G05B11/42 , G05D1/021
Abstract: 本发明公开了一种机器人自适应转向单神经元PID控制方法,首先建立机器人转向系统的转向模型,然后构建RBF神经网络,最后构建PID控制系统。本发明针对机器人转向系统的机械结构及数学模型的特点,设计了基于RBF在线辨识的机器人转向单神经元PID控制,将RBF神经网络与单神经元PID控制相结合应用于非线性的机器人转向系统,既充分利用了RBF神经网络最佳逼近性能的特点和单神经元适应性强的优点,也克服了PID控制中学习算法的不足。
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公开(公告)号:CN105338661A
公开(公告)日:2016-02-17
申请号:CN201510415208.4
申请日:2015-07-13
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明是提供一种以云端运算为架构使用数据融合演算设计的环境监控方法及装置,包括:在欲监控环境中布设多数个传感器节点以执行环境参数与信息的测量工作;建立具有网络伺服器的中心监视系统,以接收传感器节点数据并执行报警及储存等动作;在传感器网络设置数个汇聚节点以接收汇整数个测量目标相同的传感器节点的感测数据,再整合发送到中心监视系统的网络服务器;由局部资料融合手段对传感器节点、汇聚节点至少其中一未发送的数据进行融合以去掉冗余信息,令传输数据量精简化后再执行发送;由感测云端运算手段,将传感器节点、汇聚节点的定位信息通过节能管理与定位计算服务实时传回网络伺服器。
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公开(公告)号:CN115269864B
公开(公告)日:2025-05-09
申请号:CN202210746863.8
申请日:2022-06-28
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06N5/022 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q30/0207 , G06Q50/02 , G06Q40/03 , H04L67/1097
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的农业众包知识图谱的构建方法及系统,本发明在农业知识图谱的构建中引入了众包和区块链技术,将农业知识图谱构建环节任务交给众包完成,将区块链技术引入众包农业知识图谱的构建流程中,提出融合区块链智能合约的众包农业知识图谱构建策略,并将众包构建知识图谱的过程上链,实现数据的不可篡改、可追溯、可信任;基于众包构建的农业知识图谱数据,采取联合抽取法和多种补全方式,提高了对众包数据三元组信息的抽取效率和知识图谱完整性;建立众包工人信用评价体系,有效提高了众包完成质量和专业领域人员长期参与积极性;本发明有效解决了农业知识图谱构建中数据易泄露、可信度低、构建效率低、质量难评估等问题。
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