公开(公告)号：CN110310274B

公开(公告)日：2021-12-17

申请号：CN201910588019.5

申请日：2019-07-02

Applicant: 河北农业大学

Inventor： 袁洪波 ,  程曼 ,  蔡振江

IPC: G06T7/00

Abstract: 本发明公开了一种植物花朵数量检测方法，包括以下步骤：A、从RGB图像中提取红色分量R和蓝色分量B，然后对图像分量进行增强处理，将增强后的红色分量R和蓝色分量B相减，得到灰度图像R‑B；B、计算灰度图像R‑B中所有非0元素的均值和标准差以及转换阈值Threshold；C、根据转换阈值Threshold对R‑B图像进行转换，将小于该阈值的元素赋值为0，大于该阈值的元素值不变。然后对变换之后的图像进行开和闭运算，计算其连通区域平均面积meanArea；D、根据meanArea进行滤波处理，滤波处理后剩余的连通区域数量即为花朵的数量。本发明能够改进现有技术的不足，识别精度较高，可以做到在线实时检测。

公开(公告)号：CN113326804A

公开(公告)日：2021-08-31

申请号：CN202110705219.1

申请日：2021-06-24

Applicant: 河北农业大学

Inventor： 蔡振江 ,  秦晓帅 ,  程曼 ,  袁洪波 ,  张英杰 ,  刘月琴

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种动物个体识别方法，包括训练深度学习模型、视频采集、动物检测与识别。深度学习模型为残差深度学习模型，包括6个卷积层、1个平均池化层和1个全连接层。本发明只需要将待识别的动物个体的图像输入到网路模型上，即可完成对该动物的身份识别，具有实时化、自动化的优点。它将养殖只人员从繁重的工作解放出来，极大地节省人力、物力。

公开(公告)号：CN113057118A

公开(公告)日：2021-07-02

申请号：CN202110288275.X

申请日：2021-03-18

Applicant: 河北农业大学

Inventor： 程曼 ,  曹丽桃 ,  袁洪波 ,  王起帆 ,  张英杰 ,  刘月琴 ,  蔡振江

IPC: A01K29/00 ,  H02J7/02 ,  H02J50/00

Abstract: 本发明公开了一种低耗能动物行为实时监测装置，包括传感器节点、主控节点和远程控制终端，传感器节点包括传感器模块、节点处理模块、第一无线传输模块、数据存储模块、定时模块、供电模块和无线充电模块，供电模块分别与传感器模块、节点处理模块、数据存储模块、定时模块和第一无线传输模块电连，传感器模块与节点处理模块相连，节点处理模块与数据存储模块相连，数据存储模块与定时模块相连，节点处理模块还经第一无线传输模块与主控节点相通讯，主控节点与远程控制终端相通讯。本发明采用上述结构的一种低耗能动物行为实时监测装置，通过无线充电模块，可实现长期实时充电，同时配合定时模块定时传输，进一步降低了能耗，增加了使用时间。

公开(公告)号：CN112991082A

公开(公告)日：2021-06-18

申请号：CN202110176093.3

申请日：2021-02-06

Applicant: 河北农业大学

Inventor： 袁洪波 ,  程曼 ,  王起帆 ,  蔡振江

IPC: G06Q50/02 ,  G06K9/62 ,  G06F30/27

Abstract: 本发明公开了一种设施环境监测传感器部署优化方法，包括以下步骤：S1、选取农业设施结构的纵剖面和横剖面；S2、在纵剖面和横剖面上均间隔布置传感器；S3、对传感器采集环境参数数据进行插值；S4、根据插值结果，生成环境参数分布图；S5、根据环境参数场分布图，确定聚类个数，并进行聚类；S6、根据聚类结果，寻找聚类中心位置；S7、得到聚类中心点，聚类中心点在空间形成聚类中心点云；S8、再次聚类，得到最终的聚类中心，即为优化后传感器的部署位置和数量。本发明采用上述设施环境监测传感器部署优化方法，该方法可以利用有限的传感器和，通过聚类分析得到优化后的传感器部署数量及位置，计算量少，易于实施。

公开(公告)号：CN112347199A

公开(公告)日：2021-02-09

申请号：CN202011233004.6

申请日：2020-11-06

Applicant: 河北农业大学

Inventor： 蔡振江 ,  王伟 ,  程曼 ,  曹丽桃 ,  秦晓帅 ,  赵晓霞 ,  王楠

IPC: G06F16/28 ,  G06F1/16 ,  G06F1/18 ,  G06F1/20 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明公开了一种基于嵌入式计算机的羊只多维数据测算方法，包括标准数据采集、建立测算模型、羊只数据采集、代入测算、分析结果和排列显示，从数据库中选取与养殖场内羊只品种相同的理想状态下羊只的标准多维数据，将羊只标准多维数据按照类别存储在嵌入式计算机内，本发明结构科学合理，使用安全方便，通过选取理想状态下羊只的标准多维数据代入嵌入式计算机内，构建以羊只标准多维数据为基础的测算模型，能够构建专用于羊只多维数据测算的模型，计算得出理想状态下羊只标准多维数据测算结果，从而便于根据理想状态下羊只标准多维数据测算结果，对养殖场内的羊只多维数据进行对比测算。

公开(公告)号：CN110148186B

公开(公告)日：2021-01-22

申请号：CN201910450050.2

申请日：2019-05-28

Applicant: 河北农业大学

Inventor： 袁洪波 ,  程曼 ,  蔡振江

IPC: G06T7/80

Abstract: 本发明公开了一种RGB‑D相机快速标定方法，包括以下步骤：A、制作孔板，获取孔板的深度图像和RGB图像；B、计算深度图像和RGB图像的像素位置偏差值；C、根据像素位置偏差值进行图像平移，使深度图像与RGB图像实现匹配。本发明能够改进现有技术的不足，标定过程简单、快捷。

公开(公告)号：CN107544263B

公开(公告)日：2021-01-22

申请号：CN201711047924.7

申请日：2017-10-31

Applicant: 河北农业大学

Inventor： 袁洪波 ,  蔡振江 ,  程曼 ,  韩丽娟

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种基于参数自整定PID调节水肥配比控制系统，包括水流量传感器，用于检测水流量；肥料流量传感器，用于检测肥料流量；控制器，用于根据设定值对水肥配比进行实时调节；直流电机驱动器，与控制器通讯连接，用于驱动吸肥泵；吸肥泵，用于通过吸肥通道将肥料与水进行混合。本发明能够改进现有技术的不足，提高了RBF神经网络对PID参数整定的响应速度。

公开(公告)号：CN106804414B

公开(公告)日：2020-05-01

申请号：CN201710067724.1

申请日：2017-02-07

Applicant: 河北农业大学

Inventor： 袁洪波 ,  蔡振江 ,  张梦 ,  韩丽娟 ,  程曼

IPC: A01G31/02

Abstract: 本发明公开了一种封闭式无土栽培自动灌溉控制方法：a.设定Vth，VD0；第一次对无土栽培基质灌溉营养液的量为VIR1＝Vth+VD0；b.计算出VC1，ec1，SR；c.随着时间t的变化，当t＜Tmax时，判断SR＝IR1·Vth是否成立，开始第二次灌溉；如果达到Tmax时间，仍然SR＜IR1·Vth，则开始第二次灌溉。本发明综合考虑了作物蒸腾和基质内的盐分富集情况，既能实现按照作物需求进行营养液的灌溉，又能根据基质内盐分富集情况调整灌溉量，对基质进行淋洗，防止基质内盐分含量过高影响作物的生长。

公开(公告)号：CN106613783B

公开(公告)日：2020-02-14

申请号：CN201610914674.1

申请日：2016-10-20

Applicant: 河北农业大学

Inventor： 程曼 ,  张德宁 ,  袁洪波 ,  蔡振江

IPC: A01G25/16

Abstract: 本发明公开了一种通用智能灌溉系统及其控制方法，包括多个气象信息传感器和多个土壤信息传感器，多个气象信息传感器和多个所述土壤信息传感器分别连接一个数据汇聚模块，两个数据汇聚模块分别连接模型计算及控制模块，模型计算及控制模块连接执行器，执行器连接灌溉设备；模型计算及控制模块包括PLS计算模型和ANFIS计算模型，该系统以传感器检测到的环境及土壤参数为基础，利用机器学习算法，通过提取各项参数中对所需灌溉用水量影响最大的参数，并建立相应的作物蒸腾计算模型，根据计算结果进行灌溉控制。本发明的通用智能灌溉控制方法采用闭环控制模式，能够根据不同的气象情况和作物生长情况自动灵活的调整灌溉频率和灌溉用水量。

公开(公告)号：CN110693499A

公开(公告)日：2020-01-17

申请号：CN201911113774.4

申请日：2019-11-14

Applicant: 河北农业大学

Inventor： 程曼 ,  袁洪波 ,  蔡振江 ,  刘月琴

IPC: A61B5/107 ,  G01B11/24 ,  G01G17/08 ,  G01G23/00 ,  G01J5/00

Abstract: 本发明公开了一种动物体尺和体重的检测系统及方法，动物体尺和体重的检测系统，包括动物检测通道和主要由深度相机，红外传感器阵列和计算机PC组成的自动检测装置。一种动物体尺和体重的检测方法，该方法基于图像处理软件matlab及相关计算机程序的支持，包括以下步骤：a.检测深度相机触发信号；b.提取深度相机所采集的动物深度图像信息Ip；c.计算原始动物轮廓图像信息Hanimal；d.确定深度图像滤波阈值；e.计算动物轮廓信息meanArea；f.获取动物高度H；g.计算动物体尺V；h.获取动物体重W；它可实现对动物的非接触自动测量，具有安全、可靠、自动化程度高等特点。