-
公开(公告)号:CN113869246A
公开(公告)日:2021-12-31
申请号:CN202111163882.X
申请日:2021-09-30
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及基于改进CenterNet技术的小麦条锈病菌夏孢子显微图像检测方法,与现有技术相比解决了难以针对夏孢子显微图像进行检测的缺陷。本发明包括以下步骤:夏孢子显微图像的获取和预处理;夏孢子检测网络的构建;夏孢子检测网络的训练;待检测夏孢子显微图像的获取;待检测夏孢子显微图像检测结果的获得。本发明能够精准检测并分割出夏孢子显微图像中的夏孢子,且检测速度快。
-
公开(公告)号:CN112232280B
公开(公告)日:2021-12-03
申请号:CN202011217994.4
申请日:2020-11-04
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及基于自编码器与3D深度残差网络的高光谱图像分类方法,与现有技术相比解决了难以进行遥感高光谱图像分类的缺陷。本发明包括以下步骤:训练样本的获取;待训练高光谱遥感影像数据的预处理;堆栈自编码器神经网络模型的搭建和训练;3D深度残差网络的搭建与训练;待分类高光谱遥感影像的获取;待分类高光谱遥感影像的预处理和降维;高光谱遥感影像分类结果的获得。本发明通过搭建堆栈自编码器神经网络模型,对原始高光谱遥感影像进行降维,剔除了冗余信息;通过设计的3D卷积神经网络引入残差网络模块适当增加网络的深度,建立了3D深度残差网络,更加有效的提取了高光谱遥感影像的空谱联合信息,避免了梯度消失、网络退化的问题。
-
公开(公告)号:CN110089297B
公开(公告)日:2021-11-26
申请号:CN201910414703.1
申请日:2019-05-18
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明特别涉及一种小麦赤霉病大田环境下病情严重度诊断方法,包括以下步骤:(A)在麦田采集感染小麦赤霉病麦穗45度角图像;(B)用田间麦穗分割模型分割病害图像得到麦穗区域;用小麦赤霉病分割模型分割病害图像得到病斑区域;(C)采用凹点匹配法分割麦穗和病斑的粘连区域,得到麦田中每株麦穗的面积和病斑面积;(D)计算每株麦穗的病斑面积和麦穗面积的比值R,判断R是否大于设定阈值,若R大于设定阈值,则判定该株麦穗为病穗;(E)计算麦田中病穗数量与总穗数量的比值X,并根据比值X对病情进行分级;并公开了对应的检测装置。该方法可以实现大田环境下小麦赤霉病病情诊断,诊断速度快且精确度高。
-
公开(公告)号:CN110346312B
公开(公告)日:2021-08-10
申请号:CN201910652829.2
申请日:2019-07-19
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及基于费氏线性判别和支持向量机技术的冬小麦穗赤霉病识别方法,与现有技术相比解决了遥感领域尚无以单穗为载体进行小麦赤霉病研究的缺陷。本发明包括以下步骤:数据获取;近地高光谱数据预处理;建模特征的选择;费氏线性判别与支持向量机相结合模型的建立;获得小麦穗高光谱识别结果。本发明实现了针对于单穗小麦的赤霉病识别。
-
公开(公告)号:CN112924211A
公开(公告)日:2021-06-08
申请号:CN202110095082.2
申请日:2021-01-25
Applicant: 安徽大学 , 中国科学院空天信息创新研究院
IPC: G01N1/04
Abstract: 本发明公开了一种用于小麦白粉病鉴定的病菌收集装置,包括工作箱、电机、第一夹紧块、第二夹紧块、驱动组件、气缸和收集组件,第一夹紧块设置在工作箱的内部且其底部设有环形挡板,其侧壁上倾斜设有多个呈条形的第一通口,每个第一通口内均设有第一夹紧组件,第二夹紧块设置在第一夹紧块的正下方且其侧壁上设有多个第二通口,每个第二通口内均设有第二夹紧组件,驱动组件设置在工作箱的内部用于带动第一夹紧块和第二夹紧块同步转动,气缸倾斜固定在工作箱的侧壁上且其活塞杆上垂直固定有平行夹爪,每个夹爪上均设有清扫组件。本发明可以同时将小麦叶片两面的病菌收集进行收集,收集效率高,而且能批量对多个小麦叶片上的病菌进行收集。
-
公开(公告)号:CN112488050A
公开(公告)日:2021-03-12
申请号:CN202011486562.3
申请日:2020-12-16
Applicant: 安徽大学 , 中国科学院空天信息创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种结合颜色与纹理的航拍影像场景分类方法,包括:采用基于HSV颜色空间的颜色直方图,获取航拍场景图像颜色特征向量;采用局部二值模式LBP,获取航拍场景图像的局部纹理特征向量;采用梯度‑灰度共生矩阵GLGCM,获取航拍场景图像的全局纹理特征向量;将颜色特征向量、局部纹理特征向量、全局纹理特征向量,形成新特征向量矩阵;将新特征向量进行标准化处理后输入支持向量机SVM分类器进行训练,获得分类结果。该分类方法有效的提高了应用低级视觉特征时的分类精度。
-
公开(公告)号:CN112232280A
公开(公告)日:2021-01-15
申请号:CN202011217994.4
申请日:2020-11-04
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及基于自编码器与3D深度残差网络的高光谱图像分类方法,与现有技术相比解决了难以进行遥感高光谱图像分类的缺陷。本发明包括以下步骤:训练样本的获取;待训练高光谱遥感影像数据的预处理;堆栈自编码器神经网络模型的搭建和训练;3D深度残差网络的搭建与训练;待分类高光谱遥感影像的获取;待分类高光谱遥感影像的预处理和降维;高光谱遥感影像分类结果的获得。本发明通过搭建堆栈自编码器神经网络模型,对原始高光谱遥感影像进行降维,剔除了冗余信息;通过设计的3D卷积神经网络引入残差网络模块适当增加网络的深度,建立了3D深度残差网络,更加有效的提取了高光谱遥感影像的空谱联合信息,避免了梯度消失、网络退化的问题。
-
公开(公告)号:CN111504974A
公开(公告)日:2020-08-07
申请号:CN202010322600.5
申请日:2020-04-22
Applicant: 安徽大学
IPC: G01N21/65
Abstract: 本发明涉及SERS检测技术领域,特别涉及一种用于呕吐毒素检测的溶液制备方法,包括如下步骤:S11、采用种子生长合成方法制备金纳米棒溶液;S12、利用聚苯乙烯磺酸钠对金纳米棒溶液进行洗涤,将金纳米棒中的十六烷基三甲基溴化铵置换得到稳定的聚苯乙烯磺酸钠-金纳米棒溶液;S13、通过柠檬酸钠溶液和聚苯乙烯磺酸钠-金纳米棒溶液的反应制备得到柠檬酸钠修饰的金纳米棒溶液。还公开了利用该溶液制备基底、利用基底进行呕吐毒素浓度检测的方法。柠檬酸钠修饰的金纳米棒表面带负电,与酸性条件下带正电的呕吐毒素分子之间存在相互吸附作用,大大提高对呕吐毒素的检测效果;基底制备简单,无需复杂的前处理过程。
-
公开(公告)号:CN107944426B
公开(公告)日:2020-06-02
申请号:CN201711336069.1
申请日:2017-12-14
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及基于纹理滤波和二维光谱特征空间判别相结合的小麦叶片白粉病斑标记方法,与现有技术相比解决了难以统计小麦叶片白粉病害的缺陷。本发明包括以下步骤:源数据的获取和预处理;纹理滤波指数的获取;提取潜在的病害像元;提取病害像元并标记。本发明基于地面高光谱成像仪获取的“图谱合一”影像数据,自动、定量提取叶片上的白粉病斑像元,能够快速获取叶片精细严重度。
-
公开(公告)号:CN110346312A
公开(公告)日:2019-10-18
申请号:CN201910652829.2
申请日:2019-07-19
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及基于费氏线性判别和支持向量机技术的冬小麦穗赤霉病识别方法,与现有技术相比解决了遥感领域尚无以单穗为载体进行小麦赤霉病研究的缺陷。本发明包括以下步骤:数据获取;近地高光谱数据预处理;建模特征的选择;费氏线性判别与支持向量机相结合模型的建立;获得小麦穗高光谱识别结果。本发明实现了针对于单穗小麦的赤霉病识别。
-
-
-
-
-
-
-
-
-