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公开(公告)号：CN117911830A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410321562.X
申请日：2024-03-20
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/54 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种光谱保真的全局交互高光谱多光谱跨模态融合方法，与现有技术相比解决了忽略相对较远领域波段的互补内容而导致的重建光谱扭曲和空间畸变、普通卷积对跨模态特征提取不充分，以及传统Transformer的窗口注意力限制了对长距离依赖进行建模的能力的问题。本发明包括以下步骤：获取合成不同分辨率高光谱和多光谱数据集、构建光谱保真的全局交互高光谱多光谱跨模态融合模型、跨模态融合模型的训练、待融合真实高光谱和多光谱遥感影像获取、高光谱和多光谱遥感影像融合结果获取。本发明基于高光谱图像丰富的光谱信息和多光谱图像丰富的空间信息，提出多模态融合网络重建高分辨率高光谱融合影像，实现高光谱数据与多光谱数据高质量融合。
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公开(公告)号：CN117876843A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410042888.9
申请日：2024-01-11
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种具有动态降低图像冗余的高效农作物病害识别方法，与现有技术相比解决了复杂环境下病害识别性能差的缺陷。本发明包括以下步骤：图像数据集的获得及预处理；CA2PNet模型的构建；CA2PNet模型的训练；待识别农作物病害图像的获取；农作物病害图像识别结果的获得。本发明首先通过轻量级CA‑AnchorNet得到具有表征农作物病害区域的特征图，然后通过类激活图(CAM)定位到能反映出类别判别性的病害特征区域并映射到更高分辨率的图像中裁剪出区域块，最后将这些具有更小空间冗余的局部语义块输入轻量级PatchNet进行精准的识别。
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公开(公告)号：CN117849795A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410054007.5
申请日：2024-01-15
Applicant: 安徽大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明设计一种顾及成像特性误差补偿的扫描成像模式SAR的几何处理方法，与现有技术相比解决了扫描成像模式SAR应用对高精度几何质量数据的要求，以及成像特性误差对几何定位精度带来的严重影响缺陷。本发明包括以下步骤：扫描成像模式SAR几何处理数据准备及预处理，升降轨异视配置下的扫描成像模式SAR距离和方位向时延系统误差自补偿，距离向和方位向的成像特性误差自适应补偿，子带SAR影像的基准传递标定，扫描成像模式多子带SAR影像拼接处理。本发明通过多重步骤补偿几何误差，包括预处理、自补偿、误差自适应补偿、基准传递标定和多子带拼接，提高了扫描成像模式SAR影像几何质量，为后续遥感应用提供可靠基础。
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公开(公告)号：CN108614020B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN201810841542.X
申请日：2018-07-27
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种重金属离子浓度的光电化学检测方法及检测装置，属于重金属离子浓度检测领域，包括电源模块、检测模块、数据输出模块、信号补偿模块和数据信号处理模块；所述电源模块用于为检测装置供电；所述检测模块用于电化学测试，所述传感器用于检测实测电流信号；所述数据输出模块用于信号数据输出显示；所述信号补偿模块用于将补偿增益电流信号叠加进传感器检测到的实测电流信号，然后得到显示电流信号；所述数据信号处理模块用于计算得到补偿增益电流信号并将该信号传输给信号补偿模块。本发明不仅可以满足实验室多种溶液体系中重金属离子的检测需求，如铜离子的检测，而且可以应用于农业中富水土壤、水体中的重金属离子检测。
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公开(公告)号：CN117291189A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311575611.4
申请日：2023-11-24
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F40/295 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06F18/213
Abstract: 本申请涉及一种基于MA‑RBC模型的水稻病虫害命名实体识别方法，其中，该基于MA‑RBC模型的水稻病虫害命名实体识别方法包括：获取待识别数据；通过训练后的MA‑RBC模型对所述待识别数据中的水稻病虫害命名实体进行识别，得到目标水稻病虫害命名实体；其中，所述MA‑RBC模型包括依次连接的预训练语言层、循环神经网络层、多头自注意力层和统计层。解决了MA‑RBC模型模型识别的准确率问题，实现了提高水稻病虫害实体识别的准确率。所述鲁棒优化的波特预训练层采用动态掩码进行预训练，且所述鲁棒优化的波特预训练层的最大输入序列长度为512，从多个数据源中获取样本数据。通过本申请，解决了MA‑RBC模型模型识别的准确率问题，实现了提高水稻病虫害实体识别的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117087887A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311141350.5
申请日：2023-09-06
Applicant: 安徽大学
IPC: B64U20/87 , F16M11/12 , F16M11/18 , B64U101/30 , B64U101/40
Abstract: 本发明涉及作物病害治理技术领域，且公开了一种作物病害严重度估测无人机用挂载组件，所述第一固定杆在固定板正下方固定连接有固定底板，所述固定底板顶部固定连接有多功能电机，所述多功能电机穿过中心槽，来到固定板顶部，所述第一固定杆其中一个固定连接有转动电机，所述转动电机开设有输出轴，所述输出轴啮合连接有第一卡齿。该一种作物病害严重度估测无人机用挂载组件，通过各部件之间的配合连接，从而使得在多功能电机和转动电机的工作下，通过各部件一系列的配合，通过第二转动轴带动评估摄像头进行上下以及左右的转动，从而扩大评估摄像头的摄像范围，优化对于作物病害严重度评估的过程及结果。
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公开(公告)号：CN116883364A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310869642.4
申请日：2023-07-17
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06N3/084 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/42 , G06V10/44
Abstract: 本发明涉及一种基于CNN和Transformer的苹果叶片病害识别方法，包括：采集苹果叶片病害图像，并进行处理；对初始苹果叶片病害图像样本中的图像进行预处理，获得初始特征图，初始特征图组成苹果叶片病害图像训练集；基于CNN模型和Transformer模型构建苹果叶片病害图像识别模型；将苹果叶片病害图像训练集输入苹果叶片病害识别模型中进行训练；获取待检测的苹果叶片病害图像并进行预处理；将预处理后的待检测的苹果叶片病害图像输入训练后的苹果叶片病害识别模型，得到苹果叶片病害识别结果。本发明通过将Transformer模型融合到CNN模型中，实现对苹果叶片图像病害的准确识别；实现对苹果叶片病害的全局和局部信息的综合建模。
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公开(公告)号：CN113441094B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202110822880.0
申请日：2021-07-20
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种硼烯‑石墨烯复合气凝胶制备方法及其压力传感器的应用，属于传感器技术领域。制备步骤包括：1)硼烯的制作；2)硼烯‑石墨烯复合水凝胶的制备；3)硼烯‑石墨烯复合水凝胶的透析；4)硼烯‑石墨烯复合水凝胶的冷冻干燥；5)硼烯‑石墨烯复合气凝胶的制备；5)压力传感器的封装。这种硼烯‑石墨烯复合气凝胶具有多孔结构以及优异的机械性能，可作为弹性介电层，应用于高灵敏度电容压力传感器的研发。该电容压力传感器在0～3kPa范围内具有0.89kPa‑1的灵敏度，最小检测力为8.7Pa，以及110ms的响应时间。本发明的硼烯‑石墨烯复合气凝胶整体制作工艺简单、功能多样，在压力传感器领域具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN112611923B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202011329634.3
申请日：2020-11-24
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种同时具有无线充电、电场感知及接近感知功能的多功能装置，且其检测方法。装置由检测模块、智能模块、控制模块、电场源模块组成。所述无线充电功能是通过检测模块、智能模块来实现的，其主要方法是将外部空间电场转化为电能；所述电场感知功能是通过检测模块、控制模块、智能模块来实现的，其中控制模块用于程控开关，控制屏蔽板的开关，从而对电场进行控制，本发明的电场感知功能可用于检测电场强度；所述接近觉感知功能是由检测模块、控制模块、智能模块、电场源模块来实现的，此功能可用于检测对象的移动和存在信息。本发明能够测量高电压电力模块中的瞬变电场，可广泛用于电场强度探测的领域，为气象保障提供可靠的手段和依据。同时用于检测物体的位移，在航空、航天技术领域以及工业生产中都有广泛应用。
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公开(公告)号：CN115797928A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211568315.7
申请日：2022-12-08
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种基于可旋转椭圆框的小麦条锈病菌夏孢子显微图像检测方法，包括：获取夏孢子原始显微图像；对夏孢子原始显微图像进行预处理，得到标注数据；基于可旋转椭圆框构建夏孢子检测模型；将训练集输入夏孢子检测模型进行训练，得到训练后的夏孢子检测模型；将测试集中的夏孢子显微图像输入到训练后的夏孢子检测模型，训练后的夏孢子检测模型输出夏孢子检测信息，通过夏孢子检测信息检测定位出显微图像中的小麦条锈病菌夏孢子。本发明能够精准检测并分割出夏孢子显微图像中的夏孢子，且推理速度较快；对小麦条锈病菌夏孢子检测的识别精确度达到了98.61％，分割率达到了85.15％，推理速度为0.3254s/iter，达到了实时检测的应用需求。
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