-
公开(公告)号：CN102013111A
公开(公告)日：2011-04-13
申请号：CN201010562599.X
申请日：2010-11-29
Applicant: 河南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种小麦虚拟生长机模型，包括小麦植株形态发生模型和基于轴结构的小麦植株拓扑结构数据模型；所述小麦植株形态发生模型用于控制植株形态生成，包括宏状态自动机、子状态自动机、微状态自动机；所述基于轴结构的小麦植株拓扑结构数据模型包括轴对象集合：构成当前植株的轴集合，其元素是轴对象。
-
公开(公告)号：CN119360118A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411560692.5
申请日：2024-11-04
Applicant: 河南农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0495
Abstract: 本发明公开了一种用于图像分类的多学生淘汰式知识蒸馏方法，该方法首先通过对小麦赤霉病的相关技术和现状进行分析研究，采用数据增强措施对数据集样本数量进行扩充，选用经典的分类模型，探究和分析实验它们在小麦赤霉病数据集上的分类能力，最后以原始的蒸馏框架为基础，提出一种新的蒸馏模式，加入多个学生模型和淘汰机制，拓展了单个模型的获取知识的渠道，让模型学习拟合多种不同数据分别特征，使模型拥有更强的泛化能力和分类能力；最后进行消融实验，证明了本案中采取的淘汰机制的优越性，且针对小麦赤霉病的分类，使用本按提出的方法也提升了模型拟合能力，并最终达到最高93.4％的分类准确率，对农作物病害检测领域具有显著的作用。
-
公开(公告)号：CN114694023B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202210271389.8
申请日：2022-03-18
Applicant: 河南农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/58
Abstract: 本发明涉及一种光谱指数数据重构的棉花蚜害严重度分级方法，包括：步骤一，获取棉花蚜害的棉花冠层光谱数据并进行样本划分；步骤二，对冠层光谱数据进行初始光谱指数计算；步骤三，对初始光谱指数进行数据重构；步骤四，选取最优波段组合并计算相邻病害级间阈值，步骤五，对棉花蚜害严重度级别进行判定；本发明用距离表征棉蚜病害严重程度级别差异，将全波段下复杂的光谱指数优选问题转化为与健康样本的距离排序问题，容易解读和判断，而且光谱指数的优选及病害严重度分级不受参数影响，对棉花蚜害严重度分级检测精度高。该方法可为病虫害检测的探究提供技术参考，对精准定量施药有重要的指示意义。
-
公开(公告)号：CN118379338A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410348975.7
申请日：2024-03-26
Applicant: 河南农业大学
Abstract: 本发明植物表型信息获取技术领域，公开了一种高通量大田农作物群体平均叶倾角估算方法，步骤A：根据对被测目标的测量数据，拟合出平均叶倾角#imgabs0#与叶面积指数LAI、冠层覆盖度CC之间的转化公式；步骤B：通过无人机搭载高清数码相机和多光谱相机分别获取大田实验区内农作物群体的高清数码影像和多光谱影像；步骤C：基于高清数码影像提取每个待测单元的农作物群体的冠层覆盖度CC；步骤D：通过步骤C中的多光谱影像计算得到每个待测单元农作物群体的归一化植被指数NDVI；步骤E：根据冠层覆盖度CC、叶面积指数LAI，计算出每个待测单元农作物群体的平均叶倾角#imgabs1#无人机成像数据能够有效估算玉米的群体平均叶倾角，有助于提高其光能利用率和生产潜力。
-
公开(公告)号：CN116784506A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310895042.5
申请日：2023-07-20
Applicant: 河南农业大学
IPC: A24B3/10
Abstract: 本发明公开一种快控温式晾晒烟烘烤装置，包括并列设置且内部连通的烘干仓和调节仓，烘干仓和调节仓之间设有调节结构，调节仓和烘干仓内等高设有隔板，且隔板将烘干仓上、下分隔为通风腔和烘干腔、隔板将调节仓上、下分隔为加热腔和调节腔，所述烘干腔的内部设置有温度传感器和用于支撑烟叶的挂架结构，加热腔的内部设置有加热器，所述隔板上开设有风道；所述调节仓底部还设有连通调节腔的鼓风腔，所述鼓风腔内部设有排风朝向调节腔的风机，所述鼓风腔上设有遮覆有滤网的进风口，所述烘干仓底部设有排风口。本发明能够根据晾晒烟的脱水和变色状态快速调节烘干温度，进而确定晾晒烟的最佳烘烤工艺并优化其烤后内在组分。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114694023A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210271389.8
申请日：2022-03-18
Applicant: 河南农业大学
IPC: G06V20/10 , G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/58
Abstract: 本发明涉及一种光谱指数数据重构的棉花蚜害严重度分级方法，包括：步骤一，获取棉花蚜害的棉花冠层光谱数据并进行样本划分；步骤二，对冠层光谱数据进行初始光谱指数计算；步骤三，对初始光谱指数进行数据重构；步骤四，选取最优波段组合并计算相邻病害级间阈值，步骤五，对棉花蚜害严重度级别进行判定；本发明用距离表征棉蚜病害严重程度级别差异，将全波段下复杂的光谱指数优选问题转化为与健康样本的距离排序问题，容易解读和判断，而且光谱指数的优选及病害严重度分级不受参数影响，对棉花蚜害严重度分级检测精度高。该方法可为病虫害检测的探究提供技术参考，对精准定量施药有重要的指示意义。
-
公开(公告)号：CN107145876B
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201710374148.5
申请日：2017-05-24
Applicant: 河南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于变化向量分析的小麦全蚀病遥感监测方法，利用小麦长势特征、小麦物候知识和小麦全蚀病的先验知识，基于Landsat 7 TM影像和Landsat 8 OLI影像对小麦全蚀病的数据收集情况，利用小麦不同长势在光谱上的反应机制，提取小麦种植区域，分析不同时相的植被指数分布信息，判断各个植被指数与小麦全蚀病严重程度的相关性，运用变化向量分析法，以植被指数向量的空间夹角构建变化向量构建小麦全蚀病病害的监测模型，将复杂的变化类型的判断问题转化成角度分类的问题，用角度变化向量构建的变化向量来表征变化类型，物理意义明确，而且更加容易解读，对小麦全长势信息以及全蚀病病情检测精确性高。
-
公开(公告)号：CN115170969A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210892720.8
申请日：2022-07-27
Applicant: 河南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种垂直生长作物地上生物量模型构建方法及系统，涉及农作物种植技术领域。本发明包括以下步骤：利用遥感生物量监测方法获取作物生物量相关参数；基于作物初期的遥感影像计算作物种植密度；根据作物生物量相关参数以及作物种植密度构建作物生物量模型。本发明能够及时准确大面积地获取作物生物量信息，对于农业部门掌握全国各地的作物长势信息和产量预测，及时做出调度和决策具有重要意义。
-
公开(公告)号：CN111861553A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010674883.X
申请日：2020-07-14
Applicant: 河南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于EMD-ELM的农产品价格预测方法，基于经验模态分解（EMD）和极限学习机（ELM）方法构建农产品价格组合预测模型，包括以下步骤：首先采集农产品价格时间序列数据；再利用经验模态分解将原始农产品价格时间序列分解为若干个本征模态函数（IMF）和余项，然后将这些分量分别用极限学习机进行预测，最后把各个分量的预测结果进行组合得到原始农产品价格时间序列的预测值；本发明实际应用进行预测并对其预测结果进行评价分析，预测误差极小；相较于BP神经网络等预测方法，本发明将经验模态分解和极限学习机组合起来的预测方法具有较好的农产品价格预测性能，能够适用于农产品价格波动规律的预测。
-
公开(公告)号：CN110852398A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911127841.8
申请日：2019-11-18
Applicant: 河南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的棉蚜识别方法，该方法包括：获取棉蚜危害图像；采用迁移学习和微调的方式，建立基于卷积神经网络的棉蚜识别模型；将棉蚜危害图像输入至基于卷积神经网络的棉蚜识别模型，确定棉蚜危害等级。本发明使用手机采集棉花蚜虫危害图像，通过前期大量的调查数据，结合数据挖掘、深度学习的深度卷积神经网络方法，建立植物病虫害的识别方法和模型，对棉花蚜虫危害等级进行识别与区分，减少目前植保调查中人为因素产生的差异，而且提高调查效率，降低了试验成本，即利用该方法可方便快捷采集图像，并快速进行分类，为病虫害调查提供方便快捷准确的调查体系，并根据高时效性的理论数据为相关决策部门提供决策支持。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
25
records
(took 0.026 seconds)
