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公开(公告)号：CN109656977B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN201811544518.6
申请日：2018-12-17
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/215 , G01F23/00 , G01N1/14 , G01N21/31 , G01N21/64 , G01N27/26 , G01P5/00 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种农业面源污染监测大数据管理系统，涉及环境监测工程技术领域，包括依次通信连接的采样分析站、监测站、子监控中心和总监控中心，采样分析站抽取监测点的水样后确定污染物浓度，同时检测监测点的水位和流速，监测站根据采样分析站发送的数据确定各个监测点的实时污染物总量，由子监控中心对监测站发送的实时污染物总量数据过滤处理后，发送到总监控中心。本发明的管理系统能够对全国范围内各个监测点的情况进行实时监测，并且经过层层传递后最终汇总到总监控中心，给省市范围的面源污染治理提供准确及时的数据参考，同时
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公开(公告)号：CN116500035A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310254923.9
申请日：2023-03-16
Applicant: 安徽大学
IPC: G01N21/88 , G01N25/72 , G06T7/33 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于RIFT算法的分析水果不可见损伤的无损检测装置，包括金属外壳，其内设置中央处理箱，中央处理箱、成像集成箱和显示器下端设置隔热板，成像集成箱的集成镜头穿过隔热板的中心位置处，金属外壳壳体的底部安装升降载物台，升降载物台上设置硬质灰板，待测水果放置在硬质灰板上且位于集成镜头的正下方，升降载物台的两侧对称布置第一加热升降装置、第二加热升降装置。本发明还公开了一种基于RIFT算法的分析水果不可见损伤的无损检测方法。本发明可以很好的将RIFT算法合适的用于农业领域的多模态配准，并且在水果的不可见损伤的检测与分类上可以精确地识别出不同损伤类别的水果，极大地提高了检测的效率。
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公开(公告)号：CN116297450A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310215734.0
申请日：2023-03-08
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种果品成像中光照校正装置，包括照明装置和成像装置，所述照明装置通过第一安装支架安装在底座上，所述成像装置通过第二安装支架安装在底座上，第二安装支架上安装处理单元，橡胶球位于第一安装支架和第二安装支架之间的中心位置处，橡胶球的表面上固设四个光照强度传感器，所述照明装置采用三个直径大小不同的环形灯带；所述成像装置采用红外相机和RGB相机。本发明还公开了一种果品成像中光照校正方法。本发明通过神经网络建立光照照射方式、亮度、果品大小与果品受光质量的光照关系模型，可实现光照自动智能调节；通过伸缩橡胶球体构建多尺寸果品光照关系模型，适用范围广。
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公开(公告)号：CN111337476B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202010322423.0
申请日：2020-04-22
Applicant: 安徽大学
IPC: G01N21/65
Abstract: 本发明特别涉及一种空气中小麦赤霉病致病孢子SERS检测装置，包括气体混合单元、激光器、空芯光纤、光谱仪以及处理单元，所述的气体混合单元用于抽取待测气体和溶胶气体并将两者充分混合后导入至空芯光纤中，激光器发出的光线进入空芯光纤中，空芯光纤中的混合气体经过激光照射后激发出拉曼光并被光谱仪接收，处理单元进行分析得到空气中赤霉病致病孢子浓度信息；并公开了其对应的检测方法。引入SERS技术提升了检测灵敏性与特异性，空芯光纤为气体检测提供了响应气室，进一步提升灵敏度，可降低外界多变环境对检测精度和稳定性影响；检测过程全自动，可以减少检测的用工人数和降低检测人员的专业技术操作要求，操作运用简单，可大幅提高检测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114937009A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210516355.0
申请日：2022-05-12
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T7/00 , G06T3/40 , G06V10/22 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/11 , G06N3/04
Abstract: 本发明特别涉及一种设施番茄叶部病斑检测方法，包括如下步骤：S100、无损、非破坏性获取设施番茄植株原始图像；S200、原始图像经过Input输入端缩放到标准尺寸并设定初始锚框；S300、在Backbone主干网络中依次经过Focus模块切片成特征图、经过卷积核的卷积操作、经过CBAM_CSP结构进行特征聚合；S400、进入Neck网络层聚合参数提取设施番茄叶部病斑特征；S500、提取的特征图经过Prediction结构训练的权重文件里的设施番茄叶部病斑特征以及损失函数进行目标预测，检测出图像中的病斑。根据基于Yolov5算法在Backbone主干网络的CSP结构中添加CBAM通道空间注意力模块，改进损失函数，利用改进后的算法提高设施番茄叶部病斑检测精度，本方法的检测结果准确，该方法可靠、实用性强。
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公开(公告)号：CN111881953B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202010672339.1
申请日：2020-07-14
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/58
Abstract: 本发明涉及基于局部二值模式和KNN分类器的遥感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：训练数据的获取；光谱特征向量的提取；空间特征向量的提取；颜色特征向量的提取；多特征向量的堆叠；KNN分类器的构建和训练；待分类遥感高光谱图像的获取；待分类遥感高光谱图像的预处理；遥感高光谱图像分类结果的获得。本发明通过光谱、空间、颜色特征相联合，增强了同类像元的相似性，同时增大了不同像元的相异性，与部分提出的分类方法相比，总体分类精度、平均分类精度、Kappa系数均有不同程度的提高。
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公开(公告)号：CN113011499B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202110301578.0
申请日：2021-03-22
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种基于双注意力机制的高光谱遥感图像分类方法，与现有技术相比解决了高光谱遥感影像训练样本有限及分类精度不理想的缺陷。本发明包括以下步骤：训练样本的获取；堆栈自编码器的构建和训练；构建混合密集网络；混合密集网络的训练；待分类样本的获取和降维处理；高光谱遥感图像分类结果的获得。本发明在训练样本量更少的情况下，也能得到较理想的高光谱遥感影像分类结果。
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公开(公告)号：CN108985959B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201810899574.5
申请日：2018-08-09
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种基于地表温度反演技术的小麦白粉病遥感监测方法，与现有技术相比解决了难以将多时相地表温度作为生境因子进行白粉病遥感监测的缺陷。本发明包括以下步骤：源数据的获取和预处理；小麦种植面积的提取；小麦生长状态的反演；地表温度的反演；MODIS温度和Landsat‑8反演地表温度的时空融合；基于地表温度遥感监测模型的构建；小麦白粉病遥感监测结果的获得。本发明基于多时相Landsat‑8和MODIS遥感数据反演地表温度，利用国产GF‑1数据反演植被指数，通过Linear‑SVM构建综合决策树以反演小麦白粉病严重度，实现小麦白粉病病情严重度的遥感监测。
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