-
公开(公告)号：CN101621592A
公开(公告)日：2010-01-06
申请号：CN200910089605.1
申请日：2009-07-24
Applicant: 中国农业大学
IPC: H04M3/523
Abstract: 一种农业病虫害知识呼叫咨询方法，步骤1，用户通过通信工具拨打呼叫中心号码；步骤2，呼叫信号经过通信网络进入呼叫中心的程控交换机，步骤3，通过计算机语音集成服务器CTI对用户需求进行智能处理；步骤4，进行自动语音服务或人工服务。该发明将呼叫中心系统可用于提供农业病虫害知识，凭借呼叫中心容易推广普及，具有易学易用的特点，是为广大农户提供专业农业病虫害诊断和防治方法的有效平台。可在农业病虫害诊治、减少经济损失方面广泛推广使用。
-
公开(公告)号：CN114219672A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111424433.6
申请日：2021-11-26
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06Q50/02 , G06N20/00 , G06N7/00 , G06K9/62 , A01G13/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供一种蔬菜病害诊断方法、装置、电子设备及存储介质，蔬菜病害诊断方法包括：获取蔬菜病害处方源数据，并对所述蔬菜病害处方源数据进行筛选，得到实验数据集；对所述实验数据集进行清洗和编码，得到初始特征集；基于递归特征消除和梯度上升决策树结合的方法对初始特征集进行选择，得到目标特征集；将所述目标特征集输入至蔬菜病害诊断模型，得到蔬菜病害类别。本发明提供的蔬菜病害诊断方法、装置、电子设备及存储介质，可以解决现有技术中蔬菜病害诊断效率低、图像数据采集困难的缺陷，利用处方数据中包含的多源信息，辅助蔬菜病害的高效精准诊断，避免出现误诊断的情况。
-
公开(公告)号：CN105844285B
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201610105646.5
申请日：2016-02-25
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像信息的黄瓜病害识别方法及装置，涉及系统工程和信息技术领域，本发明获取待识别黄瓜的叶片病害图像，对所述叶片病害图像进行图像分割，以获得分割出的叶片斑块，对所述叶片斑块进行特征提取，以获得病害特征信息，根据预设病害特征样本对所述病害特征信息进行病害识别，以获得所述待识别黄瓜的病害，从而提高了识别的准确率，并且避免了由于人工识别的主观性和局限性。
-
公开(公告)号：CN109859167A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201811623559.4
申请日：2018-12-28
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明实施例提供一种黄瓜霜霉病严重度的评估方法及装置，属于农作物栽培技术领域。该方法包括：获取自然环境下采集到的待评估的黄瓜叶片图像；采用随机梯度下降法，并基于霜霉病严重度的神经网络估算模型，对黄瓜叶片图像的黄瓜霜霉病严重度进行评估。本发明实施例提供的方法，通过采用随机梯度下降法，并基于霜霉病严重度的神经网络估算模型，对黄瓜叶片图像的黄瓜霜霉病严重度进行评估。由于可自动估算病害程度，从而自动化程度高且识别效率高，能够有效减少人工干预带来的主观影响，降低诊断过程的应用成本和复杂程度，可有效提高病害诊断的准确性和实时性，也为黄瓜病害诊断的相关研究提供了可靠且准确的数据基础。
-
公开(公告)号：CN109740721A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811555424.9
申请日：2018-12-19
Applicant: 中国农业大学 , 中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所
Abstract: 本发明实施例提供一种麦穗计数方法及装置，属于深度学习技术领域。该方法包括：将麦田环境下拍摄到的图像输入至图像识别模型，输出图像的标签，图像识别模型是基于样本标签图像以及样本标签图像对应的标签训练得到的；若标签为麦穗图像，则基于非极大抑制算法确定图像中的麦穗数量。由于可自动计算麦穗数量，从而自动化程度高且识别效率高，能够有效减少人工干预带来的主观影响，降低检测过程的应用成本和复杂程度，可有效提高麦穗检测的准确性和实时性，也为设小麦产量预测的相关研究提供了可靠且准确的数据基础。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104680524B
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201510073648.6
申请日：2015-02-11
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开一种叶类蔬菜病害诊断方法，方法包括：S1：对叶类蔬菜叶面图像进行降噪处理，得到叶类蔬菜叶面图像的第一色调图像；S2：对第一色调图像进行颜色特征提取，得到叶类蔬菜叶面图像的特征信息值以及第二色调图像；S3：对第二色调图像进行纹理特征提取，得到第二色调图像的纹理特征值；S4：计算预设的叶类蔬菜病害图片库中所有图片的纹理特征值的均值；S5：根据纹理特征值的均值，得到病害阈值点；S6：根据预设的判别函数以及病害阈值点，将叶类蔬菜叶面图像的特征信息值为线性相关的叶类蔬菜确诊为病害叶类蔬菜。本发明的叶类蔬菜病害诊断方法通过病害专业知识与计算机技术的更好融合，实现更快速、准确地通过图像处理与模式识别技术对叶类蔬菜病害进行诊断。
-
公开(公告)号：CN107833187A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201711021010.3
申请日：2017-10-27
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供一种基于孢子计数的设施蔬菜病害预警方法及系统，所述方法包括利用孢子捕捉仪采集设施空气中的孢子样本；利用电子显微镜获取孢子样本的孢子样本图像；利用Image-Pro Plus获取孢子样本图像中的第一孢子数量；根据采集孢子样本时抽取的空气的体积、获取孢子样本图像电子显微镜的放大倍数和第一孢子数量计算设施空气的孢子密度；若判断获知孢子密度大于等于预设阈值，则发出预警信号。本发明提供的基于孢子计数的设施蔬菜病害预警方法及系统，通过图像处理技术获取孢子样本图像的孢子数量，进而计算出设施空气的孢子密度，再根据孢子密度的大小进行报警，该预警方法成本低，应用推广价值高，预警准确性高。
-
公开(公告)号：CN106600189A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611113820.7
申请日：2016-12-06
Applicant: 中国农业大学
CPC classification number: G06Q10/087 , G06Q30/018
Abstract: 本发明提供一种转基因作物的溯源系统和方法，包括：生产模块，设置在生产基地中，所述生产模块用于记录转基因作物的生产信息；库存模块，设置在仓库中，所述仓库模块用于记录转基因作物的储存信息；以及供应模块，与所述生产模块和库存模块连接，基于所述生产信息和储存信息生成追溯码。本发明针对转基因作物的生产过程中缺乏管理、公开不充分的现状，通过在转基因作物生产和储存过程中详细记录相关信息，并构成由数字码和文字码构成的追溯码，方便公众了解转基因作物的生产情况。
-
公开(公告)号：CN104359565B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201410552844.7
申请日：2014-10-17
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明公开了一种冷链运输温度监测与预警的方法及系统，通过ZigBee构建无线传感网络实时采集车厢内温度数据，实现对冷链运输过程的温度监测与预警，预警模型是基于BP神经网络实时对采集的温度历史数据进行学习得到的。系统利用预警模型实时分析监测的温度数据，如果预测结果超过设置的报警阀值，系统自动进行短信预警，从而达到冷链温度报警和预警的目的。
-
公开(公告)号：CN104008633B
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201410225345.7
申请日：2014-05-26
Applicant: 中国农业大学 , 寿光蔬菜产业控股集团有限公司
Abstract: 本发明提供了一种设施菠菜病害预警方法及系统，该方法包括：S1.在温室内进行空气温湿传感器布设和土壤温湿度传感器布设，布设的传感器按照预设的时间间隔采集设施蔬菜的环境信息数据，包括空气温度、空气湿度、土壤温度和土壤湿度；S2.对采集的环境信息数据进行处理；S3.基于SVM建立分类预警模型；S4.利用S3的分类预警模型对S2处理后的环境信息数据进行分析，得出当前环境的预警级别，若预警级别为无警，返回步骤S1，否则，执行步骤S5；S5.根据预警级别执行相应的级别的报警功能；S6.解除警报并返回步骤S1。本发明能够简单有效地对多种病害进行预警。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
64
records
(took 0.035 seconds)
