公开(公告)号：CN115494066B

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202211129757.1

申请日：2022-09-16

Applicant: 安徽大学

Inventor： 翁士状 ,  谭羽健 ,  潘美静 ,  张巧巧 ,  胡康 ,  吴叶杭 ,  张盛羽 ,  郑玲 ,  赵晋陵 ,  黄林生

IPC: G01N21/88 ,  G06V20/68 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明特别涉及一种融合结构光的果品表面损伤检测方法，包括如下步骤：利用投影仪向参考平面和被测水果表面投射正弦条纹图，并用摄像机采集调制后的形变条纹图；利用结构光四步相移法计算得到水果表面三维结构；提取水果表面三维结构的二值特征；采用基于贝叶斯理论的特征融合算法将均匀光照图像的特征与二值特征进行融合；采用支持向量机的方法对融合后的特征进行分类得到水果表面损伤情况。整个检测过程都是自动的，降低了人力成本，增加了检测的效率；采用无损检测技术，避免了由检测造成的损伤；整个装置只需要用到投影仪、摄像机以及计算机，实现低成本的工业要求；采用结构光和均匀光照融合的方法，提高了损伤检测的准确度。

公开(公告)号：CN119559669A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411701713.0

申请日：2024-11-26

Applicant: 安徽大学

Inventor： 郭阳阳 ,  魏诗磊 ,  黄林生 ,  陈鹏 ,  黄小平 ,  韩聪

IPC: G06V40/10 ,  G06V20/40 ,  G06V20/52 ,  G06V10/82 ,  G06V10/25 ,  G06V10/62 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于ViT‑YOLOX‑Dynamic Head的牛脸图像动态检测与跟踪方法，包括：获取牛群脸部视频，并进行数据预处理；基于YOLOX模型构建牛脸图像动态检测与跟踪模型；进行训练，得到训练后的牛脸图像动态检测与跟踪模型；获取待检测牛脸图像并进行预处理，将预处理后的待检测牛脸图像输入训练后的牛脸图像动态检测与跟踪模型，获得牛脸图像检测结果。本发明增强了模型捕获上下文信息的能力，同时充分利用了模型的参数效率，能够更好地捕捉图像中的全局信息，对于复杂背景和尺度不一的牛脸目标具有更强的识别能力；采用动态头方法通过关联时空特征和面部特征，进行多尺度特征融合同时自适应地调整特征层次，提升了模型对不同尺度和复杂背景中牛脸检测与跟踪能力。

公开(公告)号：CN119397945A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411443505.5

申请日：2024-10-16

Applicant: 安徽大学

Inventor： 赵晋陵 ,  邢新宇 ,  黄林生 ,  阮超 ,  梁栋

IPC: G06F30/28 ,  G06F30/20 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明涉及一种用于大田环境高通量植物表型平台的多元数据动态融合校正方法，与现有技术相比解决了难以实现多环境数据融合修正的缺陷。本发明包括以下步骤：环境数据与作物表型数据的获取；进行风速风向校正；进行光照校正；进行温度校正；数据的融合校正。本发明通过实时算法对多源数据进行校正和融合，从而实现高精度的表型数据多层次的动态融合校正。

公开(公告)号：CN109752320B

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN201910160429.X

申请日：2019-03-04

Applicant: 安徽大学

Inventor： 翁士状 ,  蔚栓 ,  梁栋 ,  黄林生 ,  潘芳芳 ,  郭冰青 ,  唐佩佩

IPC: G01N21/17

Abstract: 本发明公开了一种多波段快速无损检测草莓新鲜度装置，暗箱底部开口，光源和光探测器位于暗箱内；传送带位于暗箱下方，传送带上设有沿传送方向依次设置的多个样品架，升降机构位于暗箱下方，升降机构用于将位于所述开口下方的样品架上升，使所述样品架从所述开口伸入暗箱内。通过上述优化设计的多波段快速无损检测草莓新鲜度装置，通过传送带将待检测样品依次送入暗箱内检测，在暗箱内通过升降机构和光探测器配合实现不同形状尺寸的草莓样品的多位置多角度检测，从而无间断、大批量的检测草莓新鲜度，且检测速度快，大大提高检测精度。

公开(公告)号：CN118470422A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410654325.5

申请日：2024-05-24

Applicant: 安徽大学

Inventor： 庞登浩 ,  程苛苛 ,  赵代超 ,  杜锦国曦 ,  阮超 ,  黄林生

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于CNN和ViT的柑橘黄龙病害识别方法，包括：柑橘黄龙病害图像样本的获取并进行预处理；组成数据集，将数据集划分为训练集、验证集和测试集；构建柑橘黄龙病害图像识别模型；对训练集进行预处理，将预处理后的训练集输入柑橘黄龙病害识别模型中进行训练；获取待检测的柑橘黄龙病害图像并进行预处理，输入训练后的柑橘黄龙病害识别模型，得到柑橘黄龙病害识别结果。本发明通过将CNN分支模型连接ViT分支模型，实现对柑橘黄龙图像病害的准确识别；使用三个级联的残差模块，相较于传统ResNet参数量大大减少，结合轻量化注意力模块使得在参数量大幅下降的同时，提高了模型精度，有效地减轻了背景干扰，提升了病虫害的识别性能。

公开(公告)号：CN118443665A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410530052.3

申请日：2024-04-29

Applicant: 安徽大学

Inventor： 雷雨 ,  杨晨 ,  黄林生 ,  钱海明 ,  李劲松 ,  乔红波 ,  杨雪 ,  梁栋 ,  阮超 ,  强幸子

IPC: G01N21/84 ,  G01N21/01 ,  G01N1/24 ,  G01D21/02 ,  G01W1/02 ,  G01W1/14 ,  C12M1/34 ,  C12M1/26 ,  C12M1/36 ,  C12M1/00

Abstract: 本发明公开了一种气传真菌孢子与气象因子一体化智能监测装置与方法，涉及智能农机装备和生物科学领域，包括：显微图像采集机构、孢子捕捉风道机构、载物台和载玻片片仓机构，本发明在田间野外环境下可实现空中孢子捕捉和显微图像采集，利用本发明所述的监测装置和方法，解决了无法对农田中孢子浓度进行自动、实时、大尺度监测，导致难以把握大尺度农田真菌孢子的实时和动态变化情况的问题，可采集放大100～1000倍的孢子显微图像，工作流程顺畅且操作简便，具有更广阔的的应用前景。

公开(公告)号：CN118195331A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202311811653.3

申请日：2023-12-27

Applicant: 安徽大学

Inventor： 黄林生 ,  尚俊呈 ,  黄文江 ,  李劲松 ,  钱海明 ,  雷雨 ,  汪新培 ,  赵晋陵 ,  阮超

IPC: G06Q10/0637 ,  G06Q10/067 ,  G06Q50/02 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明涉及一种基于多源卫星遥感的水稻纹枯病生境适宜性分析方法，包括：获取多源数据；对多源数据进行预处理；进行特征因子的筛选；采用八种模型进行建模，经筛选得到八个初步模型；对比和分析各个初步模型的精度，筛选出初步模型进行集成，得到生境适宜性分析模型，将待分析区域的筛选后的特征因子输入，输出待分析区域的水稻纹枯病生境适宜性结果；对水稻纹枯病生境适宜性结果进行分析，研究纹枯病适生区的分布，变化和主要影响因素。本发明通过生境适宜性分析模型有助于综合考虑影响水稻纹枯病的各特征因子，通过生境适宜性分析模型和时空分析方法，可以及早预警纹枯病可能出现的新生境，从而采取防范措施，减轻其对农业生产的影响。

公开(公告)号：CN118157129A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410472956.5

申请日：2024-04-19

Applicant: 安徽大学

Inventor： 朱家明 ,  邹必优 ,  宋乐怡 ,  郑鹏 ,  牛丽丽 ,  黄林生 ,  陈华友 ,  刘金培

IPC: H02J3/00 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/22 ,  G06F18/213 ,  G06F18/10

Abstract: 本发明涉及一种基于混合预测框架的电厂发电量预测方法，包括：收集电厂发电的历史电力负荷时间序列数据作为原始数据，进行预处理；得到N个IMF序列分量；得到最终的IIMF序列；得到增强后的发电厂电力负荷数据；构建基于CEEMD分解与样本熵重构的LSTM‑Informer预测模型；进行训练，得到训练好的模型；通过训练好的模型对未来的电厂负荷情况进行预测，生成最终的电力负荷预测值。本发明解决了非平稳数据预测精度低的问题，降低了模型训练的偏差，有效的处理了数据噪声问题，减少了计算量，降低了预测所需的时间；将新的特征值添加到基于CEEMD分解与样本熵重构的LSTM‑Informer预测模型的顶层结构中，并训练整体电力负荷数据，以生成最终的电力负荷预测值，显著提高了电力负荷预测的精准度。

公开(公告)号：CN117649364B

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410126237.8

申请日：2024-01-30

Applicant: 安徽大学

Inventor： 雷雨 ,  陈旭 ,  赵晋陵 ,  李劲松 ,  杨雪 ,  梁栋 ,  陈鹏 ,  黄林生 ,  张东彦 ,  乔红波 ,  张树林 ,  钱海明 ,  阮超

IPC: G06T5/73 ,  G06T5/60 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/048 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种基于改进DeblurGANv2模型的真菌孢子显微图像去模糊方法及装置，该方法包括：获取真菌孢子显微图像数据集；基于改进DeblurGANv2模型构建真菌孢子显微图像去模糊网络模型，所述改进DeblurGANv2模型包括在FPN网络中融入CBAM注意力模块并增加一条自底向上的5层特征增强路径；将真菌孢子显微图像数据集输入真菌孢子显微图像去模糊网络模型对生成器和判别器进行训练，得到训练完成的真菌孢子显微图像去模糊网络模型；基于训练完成的去模糊网络模型中的生成器对待处理的模糊真菌孢子显微图像进行去模糊。本发明有效提高了真菌孢子显微图像去模糊后的图像质量。

公开(公告)号：CN117876843A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410042888.9

申请日：2024-01-11

Applicant: 安徽大学

Inventor： 李海东 ,  赵晋陵 ,  黄林生 ,  阮超 ,  黄文江 ,  梁栋

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V20/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种具有动态降低图像冗余的高效农作物病害识别方法，与现有技术相比解决了复杂环境下病害识别性能差的缺陷。本发明包括以下步骤：图像数据集的获得及预处理；CA2PNet模型的构建；CA2PNet模型的训练；待识别农作物病害图像的获取；农作物病害图像识别结果的获得。本发明首先通过轻量级CA‑AnchorNet得到具有表征农作物病害区域的特征图，然后通过类激活图(CAM)定位到能反映出类别判别性的病害特征区域并映射到更高分辨率的图像中裁剪出区域块，最后将这些具有更小空间冗余的局部语义块输入轻量级PatchNet进行精准的识别。