-
公开(公告)号：CN105740211A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610269063.6
申请日：2016-04-26
Applicant: 安徽农业大学
CPC classification number: G06F17/16 , G06K9/6223 , G06T2207/10016
Abstract: 本发明公开了一种基于蜂巢视频—温度采集系统的信息融合分析方法，是按如下步骤进行：1对蜂巢视频—温度采集系统获取的视频信号进行截取，获得蜂群图像序列；2获得时间及位置与上述蜂群图像对应的蜂房温度矩阵序列；3使用聚类分割算法对单帧蜂群图像进行分割，得到带有蜂群形态的初步位置分布图；4对初步位置分布图作分块处理和邻域像素赋值处理，得到与温度矩阵中所有温度值位置上一一对应的图像矩阵；5计算每一帧图像矩阵与温度矩阵之间的相关系数和互信息量；从而建立相关系数及互信息量时间序列曲线。本发明将图像和温度信息进行融合处理和分析，有利于提高对蜂巢温度调节过程的解析效果，适用于蜂学研究和养蜂业管理。
-
公开(公告)号：CN103777557B
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201410072285.X
申请日：2014-02-28
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G05B19/042 , G06K17/00
Abstract: 本发明公开了一种适用于冷链物流车厢微环境的通用测控模块，其特征是组成包括：RFID读写模块、传感器接口模块、控制接口模块和微处理器模块；RFID读写模块用于设定车厢微环境的目标参数，传感器接口模块包括模拟式传感器接口、数字式传感器接口和输入端子，控制接口模块包括驱动电路、继电器组和输出端子。本发明能根据货品不同方便、快捷地设定和更改所需的环境参数，并通过配置多种不同类型传感器实时采集车厢环境参数，同时智能调节车厢微环境，从而满足冷链物流的“3T”原则。
-
公开(公告)号：CN115932213B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202211599157.1
申请日：2022-12-14
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G01N33/24 , B60P3/00 , B60R16/023
Abstract: 本发明公开了一种土壤参数高通量检测智能车，是由车体部分、土壤传感器传动模块、测控电路模块和蓄电池组成。通过测控电路模块输入参数控制智能车行走和停留，土壤传感器传动模块自动放置、收回土壤传感器，采样后将土壤数据与位置信息对应存储。本发明能够根据种植地形调节智能车高度和轮距宽度，自动、高效地完成高通量土壤数据检测，满足作物新品种培育过程中对土壤参数一致性检测需求。
-
公开(公告)号：CN115191258B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202210980581.4
申请日：2022-08-16
Applicant: 安徽农业大学 , 安徽皓天智能环境设备科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种设施种植补光系统，是由环境感知模块、主控模块和补光执行模块组成，其中，环境感知模块采集温室、大棚内四种环境参数并输入到主控模块，主控模块根据设施内环境数据计算出补光控制的PWM占空比，并输入到补光执行模块中，以控制补光灯实现对温室、大棚内光环境的调控。本发明能够根据植物特点和环境参数科学合理、自动高效地进行温室、大棚光环境调控，有利于增产、节能和增收。
-
公开(公告)号：CN117035044B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311291335.9
申请日：2023-10-08
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06N3/082 , G06N3/0464 , G06N3/063 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于输出激活映射的过滤器剪枝方法，包括以下步骤：S1：设定超参数；S2：预训练初始模型得到基线模型，作为当前需要剪枝的模型；S3：对当前需要剪枝的模型运行基于相关性和冗余度的过滤器综合评价准则；S4：根据每个卷积层的过滤器排名，修剪每层相应数量的贡献较小的过滤器；S5：对剪枝后的模型进行再训练以此恢复精度下降；S6：判断每层剩余过滤器的数量是否已经达到每层需要保留的过滤器的数量，直至模型剪枝完毕。还公开了一种基于输出激活映射的过滤器剪枝方法的图像分类系统及其边缘设备。本发明从相关性和冗余度两个方面综合评价过滤器贡献以此进行过(56)对比文件Zi Wang et al..Convolutional NeuralNetwork Pruning with StructuralRedundancy Reduction《.arxiv.org》.2021,第1-10页.HongFang Zhou et al..Featureselection based on conditional mutualinformation: minimum conditionalrelevance and minimum conditionalredundancy《.Applied Intelligence》.2019,第883-896页.陈程军;毛莺池;王绎超.基于激活-熵的分层迭代剪枝策略的CNN模型压缩.计算机应用.2020,(05),全文.夏海峰;袁晓彤.模型压缩中的对抗鲁棒性实验分析.陕西师范大学学报(自然科学版).2020,(02),全文.严阳春 等.基于权重关联性的卷积神经网络模型剪枝方法《.小型微型计算机系统》.2021,第42卷第1500-1504页.宋非洋 等.基于MobileNetV3的结构性剪枝优化《.自动化与信息工程》.2019,第40卷第20-25页.
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116183831A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310180973.7
申请日：2023-02-24
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G01N33/00 , H04L67/12 , H04L61/4511 , H04L61/5007 , G16Y40/10
Abstract: 本发明公开了一种稻田温室气体监测物联网系统，是由若干个监测模块、汇聚模块、供电模块和云平台组成；其中，汇聚模块和监测模块均由供电模块供电；监测模块负责采集稻田中的三种温室气体浓度参数以及监测点位置信息，将数据发送给汇聚模块，由汇聚模块将数据汇总并上传云平台，云平台将对数据进行地图显示、单变量和多变量统计分析、预测等处理后，生成数据报告，并在手机APP端或Web端进行显示。本发明可对大范围稻田中的温室气体进行实时监测，为水稻种植过程和管理方法的改进和治理提供科学依据，最终实现稻田“碳达峰”和“碳中和”的目标。
-
公开(公告)号：CN115347119A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210975865.4
申请日：2022-08-15
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种多模态自供电可穿戴水分感知器件及其制备方法。本发明感知器件包括柔性衬底及其上的复合功能层，复合功能层是由MXene、聚乙烯醇和氧化石墨烯制备于柔性衬底上得到的，复合功能层上制备有正、负电极。本发明方法包括以下步骤：步骤1、在刚性衬底上制备柔性衬底；步骤2、在柔性衬底上制备复合功能层；步骤3、在复合功能层上涂覆制备正、负电极；步骤4、将柔性衬底剥离。本发明可以将光能和水分转换成电能，而且可以对周围环境中的水分信息进行实时监测，同时实现供电和传感两种功能。该多模态自供电可穿戴水分感知器件结构简单、柔性可贴合、灵敏度高、无需外部电源且可以节约能源、提高能源利用率。
-
公开(公告)号：CN115266882A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210975827.9
申请日：2022-08-15
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G01N27/406 , G01N27/407 , H02N3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于水伏效应的自供电柔性水分传感器及制备方法、应用，传感器包括可拉伸柔性衬底及其上的复合功能层，复合功能层上有正、负电极和封装层。本发明方法包括以下步骤：步骤1、在刚性衬底上制备可拉伸柔性衬底；步骤2、在可拉伸柔性衬底上制备复合功能层；步骤3、在复合功能层上制备正、负电极；步骤4、在复合功能层上制备封装层；步骤5、剥离可拉伸柔性衬底。本发明传感器可用于在植物生长过程中实时监测植物水分信息。本发明能实现对植物水分信息的高精度原位无损可持续性监测，为智慧农业的发展开辟新的方向。
-
公开(公告)号：CN115191258A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210980581.4
申请日：2022-08-16
Applicant: 安徽农业大学 , 安徽皓天智能环境设备科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种设施种植补光系统，是由环境感知模块、主控模块和补光执行模块组成，其中，环境感知模块采集温室、大棚内四种环境参数并输入到主控模块，主控模块根据设施内环境数据计算出补光控制的PWM占空比，并输入到补光执行模块中，以控制补光灯实现对温室、大棚内光环境的调控。本发明能够根据植物特点和环境参数科学合理、自动高效地进行温室、大棚光环境调控，有利于增产、节能和增收。
-
公开(公告)号：CN113992718B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202111264946.5
申请日：2021-10-28
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态宽度图神经网络的群体传感器异常数据检测方法和系统，属于计算机技术领域。该方法通过实时采集待检测的传感器网络的数据，基于传感器网络拓扑结构构建传感器网络的邻接矩阵，基于采样参数确定滑动窗口尺寸；再将历史和实时传感器网络的数据进行归一化、极坐标编码处理后再重构为二维矩阵并设定滑动窗口；接着将二维矩阵深度叠加为三维矩阵，将三维矩阵喂入传感器异常数据检测模型，判断待检测的实时传感器网络的数据是否存在异常。其中，异常数据检测模型可根据目标传感器网络节点数量和拓扑结构的变化动态更新。本发明对传感器网络规模和拓扑结构具有良好的适应性、且异常数据实时检测准确率高。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
91
records
(took 0.017 seconds)
