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公开(公告)号：CN116843960A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310761956.2
申请日：2023-06-27
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于Sentinel‑2时间序列和ReliefF的面向对象果园分类方法，包括：获取研究区的Sentinel‑2数据，并进行预处理，得到Setinel‑2时间序列数据；得到易分作物分类结果，得到易混作物感兴趣区；生成易混作物的分类特征集合；筛选得到最佳特征集合和最佳分类器；进行SNIC图像分割，并结合最佳特征集合和最佳分类器进行易混果园分类，得到易混作物分类结果；对易混作物分类结果进行评价。本发明通过对复杂种植情况的果园作为研究对象，给其它易混作物的遥感多分类提供了参考信息；利用多层分类方法，能够显著降低一些简单区分的作物类型对难区分的作物分类结果造成的干扰，便于分类，能够获取更为准确和可靠的分类结果。
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公开(公告)号：CN115020120B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210585330.6
申请日：2022-05-26
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种复合型交错堆叠插层结构石墨烯‑铋烯气凝胶、制备方法及应用。本发明使铋烯薄片插入到石墨烯片层中，实现了交错堆叠插层结构，其中，每单位厘米厚度上存在80～100个微小单元，且每个微小单元由堆叠的800～900层单层石墨烯与堆叠的80～100层单层铋烯交错构成。本发明的石墨烯‑铋烯气凝胶具有高弹性可压缩性能，在1.5～4.5kPa的应力范围内，具有0.326kPa‑1的高灵敏度；具有稳定的应变‑电响应和超灵敏的检测极限，有效检测低压；具有超级电容特性，在400W·Kg‑1时提供45.55Wh·Kg‑1的能量密度，即使在3600次充放电循环后，循环稳定性也达到89.24％。
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公开(公告)号：CN116168287A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211472750.X
申请日：2022-11-17
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明特别涉及一种基于高光谱成像的番茄植株干旱胁迫检测方法，包括如下步骤：采集待识别番茄叶片的高光谱图像，根据高光谱图像提取叶片的反射光谱数据；利用遗传算法筛选特征波长，根据特征波长对应的反射率图像间的相关性确定最佳的反射率图像集；利用卷积神经网络提取最佳反射率图像集深层次的图像特征；融合叶片的光谱和图像特征后输入至训练好的植株干旱胁迫识别模型中进行识别得到待识别番茄的干旱胁迫等级。采用光谱和图像结合的方式来选择反射率图像，降低数据冗余度，实现了信息的最大利用；通过卷积神经网络实现图像特征的自动提取，简单有效，避免复杂的数学计算；融合光谱和图像特征提升模型识别效果，提供互补信息，避免信息损失。
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公开(公告)号：CN111462223B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202010321528.4
申请日：2020-04-22
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T7/62 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/764
Abstract: 本发明特别涉及一种基于Sentinel‑2影像的江淮地区大豆和玉米种植面积识别方法，包括如下步骤：A、获取Sentinel‑2卫星拍摄的待测区域卫星图像并进行预处理；B、采用JM距离计算土地覆盖类型之间的可分离性，选择最佳分类时相的图像；C、通过分类算法对目标区图像中的像素点进行分类；D、根据被分类为大豆/玉米的像素点数量计算得到大豆/玉米的种植面积。本发明利用具有较高时空分辨率的Sentinel‑2影像数据，结合相关分类算法，可以很好地实现江淮地区大豆和玉米的识别。采用这些步骤，可以在大豆和玉米收获之前，以相对快速和低成本的方式，在种植结构破碎的主产区对大豆和玉米进行识别并制图，获得相对可靠的大豆和玉米的空间分布结果，从而为种植结构复杂和气候多变地区的大豆和玉米种植面积提取提供技术支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113218542B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202110210714.5
申请日：2021-02-25
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种高灵敏度的柔性三维力触觉传感器及制备方法，包括半球型触头，所述半球型触头包括表面开设有凹槽的托盘，以及设置在所述凹槽内的半球型凸起，所述凹槽与托盘上表面的连接处呈U型、V型、W型或横置的“S”型；连接在所述半球型触头下表面的柔性倒锥体组件，所述柔性倒锥体组件的侧表面上设置有柔性三角形激励电极；包围部分所述柔性三角形激励电极的柔性公共电极，所述柔性公共电极内部开设有开口的与所述柔性倒锥体组件外形一致的第一腔体，所述柔性三角形激励电极及柔性倒锥体组件的一部分设置在所述柔性公共电极的第一腔体内，所述柔性三角形激励电极及柔性倒锥体组件与所述柔性公共电极的第一腔体内壁无接触形成空气腔。
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公开(公告)号：CN115937682A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211633607.4
申请日：2022-12-19
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及一种标注样本缺失下的植物叶部病害视觉识别方法，包括：获取原始的植物叶部病害数据集，进行数据标注；进行数据增强处理；基于生成对抗网络GAN和分类器，构建双策略半监督学习模型GANC‑DGAN；利用增强后的植物叶部病害数据集对双策略半监督学习模型GANC‑DGAN进行训练，使用训练好的双策略半监督学习模型GANC‑DGAN进行植物叶部病害识别。本发明的实际应用价值高，通过构建双策略半监督学习模型GANC‑DGAN，针对标注图像缺少、训练样本少的问题，提高了识别效率，为农作物病害识别提供了理论指导与技术支撑，对农业作物病害监测具有重大的现实意义。
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公开(公告)号：CN107064126B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201710237466.7
申请日：2017-04-12
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及农残检测技术领域，特别涉及一种有机磷农药残留快速检测装置，包括电源变送模块、激光器、光纤分路器、准直器、光电接收管、信号调理模块以及主控模块；所述的电源变送模块为其他模块供电，激光器产生的激光经过光纤分路器变成多路光源后接入准直器中，经准直器准直后的光线被光电接收管所接收，准直器和光电接收管之间的光学通道上布置有比色皿，信号调理模块将光电接收管接收到的光源信号进行光电转换、滤波放大处理后输出至主控模块，主控模块经计算后得到样品抑制率。采用激光器作为光源更为稳定可靠，光纤分路器将激光分为多束保证光线一致性，这样后续处理所得到数据更准确。
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公开(公告)号：CN115565012A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211285868.1
申请日：2022-10-20
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06V20/52 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/02 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种基于自旋式Unet++网络的小麦条锈病夏孢子监测方法，包括：获取夏孢子显微图像；构建样本数据集；将样本数据集分为训练集、测试集和验证集；对Unet++网络模型进行改进，得到改进后的Unet++网络模型；将样本数据集中的图像输入至改进后的Unet++网络模型中，进行自旋式训练，得到夏孢子计数网络模型，并输出带检测框的样本数据集中的图像；训练夏孢子计数网络模型；将待检测的夏孢子显微图像输入到训练后的夏孢子计数网络模型，输出带检测框和计数的图像。本发明中夏孢子计数网络模型的计数准确率高，达到了99.03％；分割率较高，达到了86.45％；检测速率较高，达到了14张/秒，占用内存较小，仅为46.8MB。
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公开(公告)号：CN112516478B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202011372840.2
申请日：2020-11-30
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种智能口罩，包括口罩本体，所述口罩本体的前端设有呼吸窗口，口罩本体两侧均设有挂耳，所述呼吸窗口内设有口罩滤芯，口罩滤芯自上而下依次由电极基体层、芯材层、隔膜层、芯材层和电极基体层组成；所述口罩本体上还设置智能控制装置。本发明还公开了一种智能口罩的智能控制方法。本发明中口罩滤芯的芯材采用石墨烯气凝胶作电极，该芯材具有多孔结构，其可对空气中的灰尘细小颗粒以及病菌进行过滤；本发明通过对口罩滤芯加电压后，口罩滤芯具备静电吸附作用，可对病菌产生吸附性，同时，本发明采用大孔隙滤芯，在长时间使用时，能够保证呼吸畅通，通过智能控制装置可实现充电电压与呼吸速度的匹配，具有很好的过滤性及吸附性。
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