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公开(公告)号：CN117347322A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311399582.0
申请日：2023-10-26
Applicant: 安徽大学
IPC: G01N21/47
Abstract: 本发明公开了一种水稻稻纵卷叶螟的虫害等级确定方法，涉及遥感监测技术领域，本发明通过测定水稻冠层光谱和叶绿素相对含量；根据水稻冠层光谱和叶绿素相对含量确定单位面积上受危害叶片占总叶片数据的百分比，从而划分虫害等级；分别绘制健康和虫害水稻的光谱反射率的差值和变化率曲线，将虫害等级与对应反射率进行相关性分析，根据相关性分析结果和高光谱反射率，构建反演稻纵卷叶螟的高光谱虫害指数；根据反演稻纵卷叶螟的高光谱虫害指数，确定水稻稻纵卷叶螟的虫害等级；与传统技术相比，本发明减少了随机误差，避免了遥感技术空间分辨率或光谱分辨率的限制，可以获得满足稻纵卷叶螟监测的理想数据，清晰地表达水稻稻纵卷叶螟的虫害等级。
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公开(公告)号：CN116188993A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310289901.6
申请日：2023-03-23
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多任务学习的遥感图像耕地地块分割方法，包括：制作耕地地块数据集；得到改进后的边缘检测模型DexiNed作为边缘分支；搭建语义分支，边缘分支和语义分支共同组成基于多任务学习的耕地地块识别网络模型；自适应调整耕地地块识别网络模型的子任务损失权重；将耕地地块数据集输入到耕地地块识别网络模型中进行训练；将待分割的大尺度遥感影像输入训练后的耕地地块识别网络模型中，采用膨胀滑窗预测方法进行预测，得到该区域的耕地地块识别结果。本发明以深度学习方法为基础搭建网络模型，能够提取上下文信息、高阶语义信息、空间形态信息等更加丰富的高级特征，从而使地块识别准确性和鲁棒性更优。
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公开(公告)号：CN113275583B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202110511842.3
申请日：2021-05-11
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明特别涉及一种面向农药残留的SERS基底制备方法，A、利用种子生长法制备金纳米棒溶液；B、将金纳米棒溶液与丙氨酸溶液以一定比例混合后静置，得到丙氨酸修饰的金纳米棒溶液；C、将已修饰溶液分别置于不同酸碱环境下，得到不同电性的丙氨酸修饰金纳米棒溶液；D、将不同电性的丙氨酸修饰金纳米棒溶液涂抹在衬底上得到不同电性的SERS基底；并公开了利用该基底进行检测的方法。这里提出一种新的基底材料制备方法，相比其他传统方法，其所制备的基底材料对残留农药分子的吸附效果更强，检测的灵敏度和准确率更高；不同电性的基底材料，可以有针对的采用不同电性基底检测不同电性的残留农药，扩大检测范围，更有针对性。
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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。
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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。
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Patent Agency Ranking
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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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