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公开(公告)号：CN115655468A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211307152.7
申请日：2022-10-25
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明属于无人机灌溉技术领域，具体为一种基于无人机光谱遥感的多传感器灌溉响应系统和方法，无人机获取茶树园光谱图像以及红外热图像信息，同时，通过气象台获得茶树的一系列生长环境信息对所述的光谱图像及红外热成像图像信息进行预处理和数据提取后，结合气象台的茶树生长信息建立茶树水分胁迫指数，根据茶树需水量公式及茶树水分胁迫程度确定各区域灌溉量，通过网关下发灌溉决策信息到各个微控制器节点，打开电磁阀，实现灌溉，水分入渗量和土壤水分湿度状态决定是否继续灌溉，达到土壤水分湿度饱和后，停止灌溉；本发明便于精确地获得土壤含水率信息，便于计算决策不同土壤灌溉所需的用水量，便于提高水分利用率，降低水资源的浪费。
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公开(公告)号：CN114359727A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111663816.9
申请日：2021-12-31
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级优化Yolo v4的茶叶病害识别方法及系统，所述方法包括：采集茶叶病害图片，经预处理后作为训练Yolo v4模型的数据集；对Yolo v4模型中的特征提取主干模块和特征提取融合模块进行轻量级优化，获取优化后的Yolo v4模型；利用训练Yolo v4模型的数据集对优化后的Yolo v4模型进行训练和验证，获取识别茶叶病害的最优Yolo v4模型；利用得到的最优Yolo v4模型对茶叶病害图像进行识别。通过本发明有效减少了原始Yolo v4网络模型庞大的参数量和模型体积，并提升了茶叶病害目标的检测效率和识别精度。
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公开(公告)号：CN113039979A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110285813.X
申请日：2021-03-17
Applicant: 华南农业大学
IPC: A01G9/28 , A01C23/04 , A01C23/00 , A01G27/00 , A01G31/02 , A01G31/06 , B66F7/00 , B66F7/28 , F17D1/14 , F17D3/01 , F17D3/18
Abstract: 本发明公开了一种柑橘潮汐育苗苗床升降机构，包括：苗床、升降组件和控制装置；控制装置与升降组件电性连接；其中，苗床包括移动式支架、潮汐育苗苗床和镂空式苗床；潮汐育苗苗床用于盛装营养液，其安装在移动式支架上；镂空式苗床用于盛放育苗容器，其与升降组件的驱动端固定连接，并相对于潮汐育苗苗床的底座上下移动；控制装置控制升降组件驱动镂空式苗床向下或向上移动，使育苗容器中的基质离开营养液。本发明具有成本低、技术部署简单，且能够实现营养液的快速供应和回流，进而实现针对林木育苗的潮汐灌溉作业。
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公开(公告)号：CN112499320A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011459179.9
申请日：2020-12-11
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明涉及一种果园控草布卷收机，包括：车架，车架顶部形成放置平台，放置平台顶部一侧固定有动力部件，其底部具有行走轮，后部设置有车把；卷收机构，放置平台另一侧顶部固定有通过动力部件驱动的、用于收卷控草布的卷收机构；以及抓钉机械手，车架前部两侧对称布置有两个、在卷收控草布前用于清除地钉的抓钉机械手。本发明公开提供了一种果园控草布卷收机，通过人力或额外动力机构施加行走动力，将控草布卷收在卷收机构上，并在卷收前清除地钉，防止控草布损坏，操作简单，提高了控草布卷收效率，防止破裂，提高控草布重复利用率。进而减轻了繁杂的体力劳动，降低了人工成本。
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公开(公告)号：CN108196556B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201711478980.6
申请日：2017-12-29
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机的山地柑橘园灌溉控制系统和方法，所述系统包括：多个灌溉节点，与灌溉节点无线连接的无人机；每个灌溉节点包括：第一核心处理器，与第一核心处理器电连接的土壤温湿度传感器模块、双稳态电磁阀模块、GPS模块和第一无线通信模块；无人机包括：第二核心处理器，与第二核心处理器电连接的九轴运动传感器模块、无刷电机电子调速器模块、气压计模块、GPS电子罗盘二合一模块、第二无线通信模块和无线控制模块；第一无线通信模块和第二无线通信模块无线连接。本发明公开提供了基于无人机的山地柑橘园灌溉控制系统和方法，将无人机技术应用在山地柑橘园中，有效减少柑橘种植的劳动力投入，提高了山地柑橘灌溉效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111561972A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010561600.0
申请日：2020-06-18
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时间序列的土壤含水量预测系统及方法，该系统包括：远程服务器、数据传输网关、预设范围内的气象站和多个布置在预设范围内的土壤信息采集节点；所述远程服务器，根据获取相同时刻的土壤信息采集节点采集的土壤相关信息、以及气象站采集的天气相关信息，计算输出未来预设时长内所述预设范围内的土壤含水量预测值。该系统响应速度快、布置方便、灵活、可靠、高效；可根据不同地区的土壤特性及气候条件，自适应地调整土壤含水量预测相关参数，再根据大气环境数据、土壤环境数据进行分析处理，给出土壤含水量的预测值，用于指导灌溉作业，有效提高灌溉效率，减少水资源浪费。
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公开(公告)号：CN105897912A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610345947.5
申请日：2016-05-20
Applicant: 华南农业大学
CPC classification number: H04L67/12 , G06Q50/02 , H04L67/125
Abstract: 本发明公开了一种智能灌溉系统，包括依次通讯连接的控制终端模块、信息采集终端模块、网关模块、网络服务器模块、处理系统和人机交互界面模块；所述处理系统包括数据库模块、知识库模块、推理机模块、解释机模块和知识获取模块，用户通过所述人机交互界面模块与智能灌溉系统进行信息交换。如此设置，本发明公开的智能灌溉系统，其能够有效提高灌溉的智能化程度，通过系统智能决策，结合专业知识经验，指导使用者更好地去管理植物园。本发明还公开了一种用于上述智能灌溉系统的工作方法。
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公开(公告)号：CN119827502A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411792550.1
申请日：2024-12-07
Applicant: 华南农业大学 , 广州和易思汇电子信息有限公司
IPC: G01N21/88 , G06T7/00 , G06V10/14 , G06V10/40 , G06V10/54 , G06V20/62 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及人工智能技术，揭露了一种多光源零部件表面缺陷检测方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：对待检测物件进行多角度照射，并在所述照射的状态下对所述待检测物件进行摄像操作，得到物件图像集合，其中，所述物件图像集合中的各个物件图像上均标记有缺陷文本表述及所述多角度穹顶光源对应的光源阵列；利用多光源表面缺陷识别模型，对所述物件图像集合进行特征提取操作，得到部件纹理特征、文本特征及光源阵列特征，并对所述部件纹理特征、文本特征及光源阵列特征进行表面缺陷识别操作，得到所述待检测物件的物件缺陷。本发明可以解决传统缺陷检测方法在复杂光照场景下难以利用光源参数信息的问题，提高零部件表面缺陷识别精准度。
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公开(公告)号：CN119418266A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411435894.7
申请日：2024-10-15
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv6的荔枝病虫害检测方法、检测平台及终端，包括：拍摄采集病虫害图片，并对图片进行标注构建训练所需的真实果园场景下的荔枝病虫害数据集，使用数据增强技术对数据集进行数据增强处理；使用处理后的数据集在pytorch框架上训练改进的YOLOV6模型，通过调参得到训练好的荔枝病虫害检测pt模型；采集荔枝植物图片输入训练好的荔枝病虫害检测pt模型得到荔枝病虫害检测结果；将训练后的pt模型转为通用的onnx模型，并进行模型裁剪，再转化为rknn模型并进行ptq量化，将模型从float32类型量化为int8类型，在嵌入式设备上调用模型推理的API接口，将模型部署在检测平台上。
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公开(公告)号：CN114170260B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202111477950.X
申请日：2021-12-06
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于植被指数的实时图像叶片分割系统及其方法，该系统包括：内核控制模块、植被指数计算模块、VDMA模块和阈值分割模块；该方法包括：接收控制指令、视频流和放缩因子参数，根据控制指令结合放缩因子参数计算各个植被指数，将各个植被指数每三个分为一组，分别写入红色R、绿色G和蓝色B三个通道内，生成RGB彩色视频流作为植被指数图像输出；接收植被指数图像并根据控制指令实现植被指数图像的缓存；根据预设判决阈值将植被指数图像进行叶片分割。本发明提供了的该叶片分割系统及其方法，成本低效率高，毋须预先进行模型的训练，实用性强。
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