公开(公告)号：CN116500035A

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202310254923.9

申请日：2023-03-16

Applicant: 安徽大学

Inventor： 郑玲 ,  武飞鸿 ,  翁士状 ,  陈群 ,  朱金辰 ,  黄林生 ,  赵晋陵 ,  雷雨

IPC: G01N21/88 ,  G01N25/72 ,  G06T7/33 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于RIFT算法的分析水果不可见损伤的无损检测装置，包括金属外壳，其内设置中央处理箱，中央处理箱、成像集成箱和显示器下端设置隔热板，成像集成箱的集成镜头穿过隔热板的中心位置处，金属外壳壳体的底部安装升降载物台，升降载物台上设置硬质灰板，待测水果放置在硬质灰板上且位于集成镜头的正下方，升降载物台的两侧对称布置第一加热升降装置、第二加热升降装置。本发明还公开了一种基于RIFT算法的分析水果不可见损伤的无损检测方法。本发明可以很好的将RIFT算法合适的用于农业领域的多模态配准，并且在水果的不可见损伤的检测与分类上可以精确地识别出不同损伤类别的水果，极大地提高了检测的效率。

公开(公告)号：CN111337476B

公开(公告)日：2023-06-20

申请号：CN202010322423.0

申请日：2020-04-22

Applicant: 安徽大学

Inventor： 翁士状 ,  储昭结 ,  李新华 ,  韩凯旋 ,  胡徐进 ,  刘存川 ,  黄林生 ,  梁栋

IPC: G01N21/65

Abstract: 本发明特别涉及一种空气中小麦赤霉病致病孢子SERS检测装置，包括气体混合单元、激光器、空芯光纤、光谱仪以及处理单元，所述的气体混合单元用于抽取待测气体和溶胶气体并将两者充分混合后导入至空芯光纤中，激光器发出的光线进入空芯光纤中，空芯光纤中的混合气体经过激光照射后激发出拉曼光并被光谱仪接收，处理单元进行分析得到空气中赤霉病致病孢子浓度信息；并公开了其对应的检测方法。引入SERS技术提升了检测灵敏性与特异性，空芯光纤为气体检测提供了响应气室，进一步提升灵敏度，可降低外界多变环境对检测精度和稳定性影响；检测过程全自动，可以减少检测的用工人数和降低检测人员的专业技术操作要求，操作运用简单，可大幅提高检测效率。

公开(公告)号：CN115984850A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202310116702.5

申请日：2023-02-15

Applicant: 安徽大学

Inventor： 赵晋陵 ,  陈荟 ,  秦元首 ,  程志友 ,  黄林生 ,  黄文江

IPC: G06V20/70 ,  G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明涉及一种基于改进Deeplabv3+的轻量级遥感影像语义分割方法，包括：通过遥感卫星获取不同情景下的图像，得到数据集；在数据集中选定分割对象，对分割对象进行语义标注和分割，进行图像增强，在图像增强后将整个数据集划分为训练集、测试集和验证集；构建改进的DeepLabv3+网络模型，采用训练集训练改进的DeepLabv3+网络模型；将测试集中的测试图像输入训练后的改进的DeepLabv3+网络模型，选定分割对象为田地、建筑群或水域，并保存语义分割的结果图像。本发明基于改进的DeepLabv3+网络模型，训练参数量较小、精度较高、边缘分割更细腻、有效改善孔洞问题；本发明系统针对田地、建筑群、水域多种分割对象，便于不同场景使用，智能便捷。

公开(公告)号：CN115861836A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211480121.1

申请日：2022-11-24

Applicant: 安徽大学

Inventor： 黄林生 ,  丁翰 ,  张东彦 ,  佘宝 ,  黄文江 ,  赵晋陵 ,  肖甜 ,  张恒 ,  缪保峰

IPC: G06V20/13 ,  G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/771 ,  G06V10/80 ,  G06V10/70

Abstract: 本发明涉及一种基于多时相Sentinel‑2数据的大豆种植区提取方法，包括：获取Sentinel‑2影像数据和辅助数据，进行预处理；将研究区的影像内的非农作物像元进行剔除，得到研究区的植被总体分布；生成所有特征的集合，并将数据融合在一起，进行掩膜；进行特征优选，筛选出各个分类器对应的最佳特征子集，选出最佳分类器；通过获取的最佳分类器和该分类器对应的最佳特征子集，组成大豆最佳提取模型，并对大豆最佳提取模型的大豆提取效果进行评估，并得到该研究区内的大豆最佳制图效果。本发明提高了精度，减少错分漏分的概率；丰富了光谱特征，还提取了部分地物是光谱难以区分的，以用作辅助数据；极大的减少了工作量，减少了特征冗余以及噪声，提高了工作效率。

公开(公告)号：CN115588016A

公开(公告)日：2023-01-10

申请号：CN202211159179.6

申请日：2022-09-22

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张东彦 ,  虞俊 ,  程涛 ,  张淦 ,  李威风 ,  梁栋 ,  黄林生 ,  赵晋陵

IPC: G06T7/11 ,  G06T3/40 ,  G06T5/00 ,  G06T5/50 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明特别涉及一种基于Lstm_PSPNet深度学习网络的小麦倒伏分割方法，包括如下步骤：利用无人机采集待检测麦田图像，并进行几何校正和拼接处理得到一张待检测RGB大图；将待检测RGB大图输入至训练好的Lstm_PSPNet网络中得到倒伏区域分割图；所述的Lstm_PSPNet网络包括特征图计算模块、改进后的空间金字塔池化模块以及分割预测模块。本发明通过引入具有记忆长短期信息的能力的ConvLSTM神经网络，插入卷积注意力模块CBAM以及Tversky损失函数对PSPNet模型进行改进，将不同生育期之间的时序关系进行逐网络传递，从而提高分割精度。

公开(公告)号：CN115063610A

公开(公告)日：2022-09-16

申请号：CN202210596186.6

申请日：2022-05-30

Applicant: 安徽大学

Inventor： 黄林生 ,  陈月 ,  彭代亮 ,  黄文江 ,  赵晋陵 ,  张东彦 ,  丁翰 ,  殷齐硕

IPC: G06V10/62 ,  G06T7/62 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06T7/11 ,  G06K9/62 ,  G06N5/00 ,  G06N20/10 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明涉及基于Sentinel‑1、2影像的大豆种植区识别方法及其面积测算方法，与现有技术相比解决了大豆与其他作物光谱相似度高导致其依靠高维特征难以实现种植区识别的缺陷。本发明包括以下步骤：Sentinel‑1、2影像的获取和预处理；时间序列特征提取；支持向量机模型的构建；优选特征子集确定；大豆种植区识别。本发明借助GEE云计算平台，利用线性谐波模型提取大豆生长季内Sentinel‑1、2影像的时间序列特征，然后构造支持向量机模型，同时结合随机森林分类模型及斯皮尔曼相关系数探究大豆识别优选特征子集，最终利用支持向量机模型提取大豆种植区并测算面积。

公开(公告)号：CN114862871A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202210499353.5

申请日：2022-05-09

Applicant: 安徽大学

Inventor： 赵晋陵 ,  詹媛媛 ,  黄林生 ,  雷雨 ,  梁栋

IPC: G06T7/11 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于SE‑UNet深度学习网络的遥感影像小麦种植区域提取方法，与现有技术相比解决了对遥感影像小麦区域提取在效率和准确性方面存在局限性的缺陷。本发明包括以下步骤：基础数据的获取；小麦种植区域提取网络的构建；小麦种植区域提取网络的训练；待提取遥感影像的获得；遥感影像小麦种植区域的提取。本发明能够提高遥感影像小麦区域提取的精度和效率，可为大范围冬小麦种植面积统计提供依据。

公开(公告)号：CN111653672B

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202010545805.X

申请日：2020-06-15

Applicant: 安徽大学

Inventor： 曾玮 ,  伊海波 ,  薛瑞 ,  黄林生 ,  阮莉敏 ,  王思亮 ,  徐超 ,  梁栋

IPC: H01L51/42 ,  H01L51/44 ,  H01L51/46 ,  H01L51/48

Abstract: 本发明公开了一种晶格匹配的异质结复合薄膜、制备方法以及采用该复合薄膜作为电子传输层的钙钛矿太阳能电池，该复合薄膜含有纳米尺度的Bi烯‑SnO2异质结，制备时采用了旋涂及在空气中退火的工艺。结果表明，以该复合薄膜为电子传输层的钙钛矿太阳能电池的能量转换效率为18.12‑19.38％，大于以纯SnO2为电子传输层的钙钛矿太阳能电池。而且以该钙钛矿太阳能电池能在35‑45％的湿度空气中，经过800小时，性能仍然能保持初始性能的80％以上，具有更优的稳定性。

公开(公告)号：CN114557292A

公开(公告)日：2022-05-31

申请号：CN202210242250.0

申请日：2022-03-11

Applicant: 安徽大学 ,  合肥耘创信息科技有限公司

Inventor： 黄小平 ,  程灿 ,  黄亮 ,  朱德建 ,  冯涛 ,  黄林生 ,  张东彦 ,  赵晋陵 ,  梁栋

IPC: A01K27/00 ,  A01K29/00 ,  G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种用于奶牛行为检测的电子项圈，具体涉及奶牛养殖领域，包括调节带和锁定卡扣，所述调节带和锁定卡扣相连接，所述调节带上绑有主控电路模块，所述主控电路模块内设置有微处理器、震动传感器和电源，微处理器和震动传感器均与电源电性连接，在大规模养殖场对牛只个体身份、日常行为与疾病进行长期不间断的识别与监测。通过无线传输技术将运动数据传输到云平台服务器上，利用深度学习算法对数据进行处理分类，进而对奶牛躺卧、站立、行走、追逐行为进行识别。该设计可精准获取牛只的个体相关信息，极大程度降低人工干预，提升牧场智能信息化水平，以增加牧场养殖生产的经济收益。

公开(公告)号：CN111881953B

公开(公告)日：2022-04-22

申请号：CN202010672339.1

申请日：2020-07-14

Applicant: 安徽大学

Inventor： 赵晋陵 ,  胡磊 ,  黄林生 ,  梁栋 ,  徐超 ,  黄文江 ,  翁士状 ,  张东彦 ,  郑玲

IPC: G06V10/58

Abstract: 本发明涉及基于局部二值模式和KNN分类器的遥感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：训练数据的获取；光谱特征向量的提取；空间特征向量的提取；颜色特征向量的提取；多特征向量的堆叠；KNN分类器的构建和训练；待分类遥感高光谱图像的获取；待分类遥感高光谱图像的预处理；遥感高光谱图像分类结果的获得。本发明通过光谱、空间、颜色特征相联合，增强了同类像元的相似性，同时增大了不同像元的相异性，与部分提出的分类方法相比，总体分类精度、平均分类精度、Kappa系数均有不同程度的提高。