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公开(公告)号：CN111259925A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010016353.6
申请日：2020-01-08
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明特别涉及一种基于K均值聚类和宽度突变算法的田间麦穗计数方法，包括如下步骤：S1、采集麦穗原始图像并对原始图像进行预处理；S2、对预处理后的图像依次进行图像变换、K均值聚类、形态学处理后得到麦穗粗分割图；S3、选择随机森林分类器，用滑窗法对训练集图片滑窗取样，进一步对麦穗粗分割图进行细分割；S4、根据每个连通域中的麦穗区域宽度突变情况统计麦穗数量。通过预处理将原始图像转换成统一格式的图像以方便后续处理，通过K均值聚类可以将图像中连通域挑选出来，通过随机森林分类器，可以将其中的麦穗部分筛选出来，最后根据宽度突变情况来对麦穗进行计数，这样就能较为准确的计算出麦穗的数量，即使麦穗之间有遮挡，依然不会影响到麦穗的计数。
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公开(公告)号：CN107103306A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710362043.8
申请日：2017-05-22
Applicant: 安徽大学
CPC classification number: G06K9/00657 , G06K9/4619 , G06K9/6269
Abstract: 本发明涉及基于小波分析与支持向量机的冬小麦白粉病遥感监测方法，与现有技术相比解决了小麦白粉病难以监测预报的缺陷。本发明包括以下步骤：数据获取；遥感数据的预处理；建模特征的选择；支持向量机模型的建立；获得遥感监测结果。本发明利用环境星遥感数据经过小波变换及特征筛选后，结合SVM算法建立的监测模型，实时准确获取大面积小麦白粉病发生的空间分布特征，为白粉病防治提供依据。
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公开(公告)号：CN103081887A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201310038941.X
申请日：2013-01-31
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及农业信息技术领域，特别涉及一种大田作物病害立体信息获取装置及方法。该装置包括拱形架，其用于搭载信息获取探头；拱形架上设有弧形滑槽，信息获取探头可在滑槽内滑动；信息获取探头，用于采集作物病害区域光谱；推拉板，用于固定参照板，参照板对高光谱数据进行校正；地物光谱仪，用于采集病害作物立体维的高光谱信息；移动终端，用于数据收集与病害程度判断，提供最优喷药角度与喷药剂量；运输车，用于承载上述部件，且在田间行走。本发明实施例提供的大田作物病害立体信息获取装置及方法，通过面向大田变量喷药指导装置的开发和使用方法探索，提出喷药效果最大化的角度或角度组合，有效提高机械化施药和人工喷药的病害防控效率。
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公开(公告)号：CN103065061A
公开(公告)日：2013-04-24
申请号：CN201310038821.X
申请日：2013-01-31
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及植保信息化技术领域，特别是涉及一种植物病情指数获取与发布装置。该装置包括图像采集辅助模块和移动终端；图像采集辅助模块包括背景板和高度板，图像采集辅助模块用于固定植物叶片，为图像采集发布模块提供采集背景和采集高度；移动终端，用于获取植物病害叶片的高清图像，计算病斑所占叶片面积的百分比，输出病情指数并发布防控建议。本发明提供的植物病情指数获取与发布装置，在规范、统一数据采集流程后，充分发挥移动终端便携、实时性强的优势，科学、准确地为基层植保调查员/技术员提供植物病情指数，为及时制定防控措施、实施喷药管理提供服务。
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公开(公告)号：CN114596429B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202210201369.3
申请日：2022-02-28
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/20 , G06V10/24 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种基于自定义旋转框的麦穗检测方法，包括如下步骤：步骤S100，拍摄观测区群体麦穗图像；步骤S200，改进YoloV5目标检测网络的检测框定义方式和损失函数，获得基于自定义旋转框的YoloV5目标检测网络模型；步骤S300，对改进后的基于自定义旋转框的YoloV5目标检测网络模型进行训练；步骤S400，利用训练好的基于自定义旋转框的YoloV5目标检测网络模型对观测区群体麦穗图像进行检测，并获得利用旋转框框出的麦穗检测结果图像。本方法有效提高了小麦麦穗检测精度，且能够在任何复杂条件下使用，无需任何辅助设备(材料)，拥有良好的泛用性。此外，有效解决了照片中因拍摄角度导致的检测框背景较多的情况，目标检测网络模型的角度检测精度也得到了提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114596429A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210201369.3
申请日：2022-02-28
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/20 , G06V10/24 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于自定义旋转框的麦穗检测方法，包括如下步骤：步骤S100，拍摄观测区群体麦穗图像；步骤S200，改进YoloV5目标检测网络的检测框定义方式和损失函数，获得基于自定义旋转框的YoloV5目标检测网络模型；步骤S300，对改进后的基于自定义旋转框的YoloV5目标检测网络模型进行训练；步骤S400，利用训练好的基于自定义旋转框的YoloV5目标检测网络模型对观测区群体麦穗图像进行检测，并获得利用旋转框框出的麦穗检测结果图像。本方法有效提高了小麦麦穗检测精度，且能够在任何复杂条件下使用，无需任何辅助设备(材料)，拥有良好的泛用性。此外，有效解决了照片中因拍摄角度导致的检测框背景较多的情况，目标检测网络模型的角度检测精度也得到了提高。
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公开(公告)号：CN108830249B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN201810665243.5
申请日：2018-06-26
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及基于ASD高光谱数据的冬小麦白粉病遥感监测方法，包括以下步骤：采集冬小麦的冠层高光谱数据，计算病情指数DI；选取400～800nm波段范围内的冠层高光谱数据作为试验数据；分别计算各波段对于病情指数DI的权重值a和各波段之间的相关系数，求得将权重值和权重值a最大值所对应的波段与其它波段的相关系数归一化后二者间距d，取权重值a最大值所对应的波段和距离d中的最大正值所对应的波段作为最佳敏感波段组合；构造新植被指数NDVI1；选取10种与白粉病病情相关的植被指数与新植被指数NDVI1构建冬小麦白粉病监测模型。本发明通过对小麦高光谱数据中的原始波段信息进行分析、组合和加强，提取敏感波段和构建新的植被指数，并用于病虫害遥感监测。
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公开(公告)号：CN111462223A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010321528.4
申请日：2020-04-22
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明特别涉及一种基于Sentinel-2影像的江淮地区大豆和玉米种植面积识别方法，包括如下步骤：A、获取Sentinel-2卫星拍摄的待测区域卫星图像并进行预处理；B、采用JM距离计算土地覆盖类型之间的可分离性，选择最佳分类时相的图像；C、通过分类算法对目标区图像中的像素点进行分类；D、根据被分类为大豆/玉米的像素点数量计算得到大豆/玉米的种植面积。本发明利用具有较高时空分辨率的Sentinel-2影像数据，结合相关分类算法，可以很好地实现江淮地区大豆和玉米的识别。采用这些步骤，可以在大豆和玉米收获之前，以相对快速和低成本的方式，在种植结构破碎的主产区对大豆和玉米进行识别并制图，获得相对可靠的大豆和玉米的空间分布结果，从而为种植结构复杂和气候多变地区的大豆和玉米种植面积提取提供技术支持。
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公开(公告)号：CN110736750A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201911033059.X
申请日：2019-10-28
Applicant: 安徽大学
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明特别涉及一种基于多角度田间高清成像的小麦赤霉病检测方法，包括如下步骤：(A)将疏松架放置在田间待检测区域，让麦穗从疏松架的网格孔中穿过；(B)启动拍摄单元，采集M张多个角度的麦穗图像；(C)对M张麦穗图像进行处理，识别图像中的麦穗以及该麦穗对应的网格，得到每张麦穗图像中每株麦穗的麦穗区域和染病区域，以此计算出麦穗的病害严重度；(D)计算第n个麦穗病害严重度均值。通过多角度拍摄，可以避免某个角度下麦穗因遮挡而导致的结果不准确现象，为了匹配多角度图片中相同的麦穗，这里通过疏松架对麦穗进行分割，保证后续麦穗匹配的准确度和处理速度，同时还能让麦穗更整齐，拍摄的图片处理效果更佳。
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公开(公告)号：CN108830249A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810665243.5
申请日：2018-06-26
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及基于ASD高光谱数据的冬小麦白粉病遥感监测方法，包括以下步骤：采集冬小麦的冠层高光谱数据，计算病情指数DI；选取400～800nm波段范围内的冠层高光谱数据作为试验数据；分别计算各波段对于病情指数DI的权重值a和各波段之间的相关系数，求得将权重值和权重值a最大值所对应的波段与其它波段的相关系数归一化后二者间距d，取权重值a最大值所对应的波段和距离d中的最大正值所对应的波段作为最佳敏感波段组合；构造新植被指数NDVI1；选取10种与白粉病病情相关的植被指数与新植被指数NDVI1构建冬小麦白粉病监测模型。本发明通过对小麦高光谱数据中的原始波段信息进行分析、组合和加强，提取敏感波段和构建新的植被指数，并用于病虫害遥感监测。
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