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公开(公告)号：CN117453965A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311360608.0
申请日：2023-10-19
Applicant: 广州国家现代农业产业科技创新中心
IPC: G06F16/903 , G06F16/906 , G06F16/901 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于花生性状信息分类的适应度计算方法及装置，所述方法包括：在采集多个不同种属花生的性状信息后，基于性状信息对应的字段进行分类，得到性状分类结果；在展示性状分类结果后，获取用户的适应度分析请求；基于适应度分析请求对应的花生种属，从性状分类结果提取若干个目标性状信息；基于多个性状信息的种植产量和种植面积计算种植适应度，以制造报表供用户参考。本发明可以对不同种属花生的性状信息进行分类后，获取用户的适应度分析请求；基于适应度分析请求对应的花生种属提取若干个目标性状信息；再根据多个性状信息的种植产量和种植面积计算种植适应度，提升计算的精度，并根据种植适应度来确定对应种属花生是否适合种植在对应土地。
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公开(公告)号：CN114591964B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210095615.1
申请日：2022-01-26
Applicant: 广州国家现代农业产业科技创新中心 , 华南农业大学
Abstract: 本申请公开了茄二十八星瓢虫致死基因HvSrp54k及其应用。本申请茄二十八星瓢虫致死基因HvSrp54k为Seq ID No.1所示序列。本申请的茄二十八星瓢虫致死基因HvSrp54k，是新发现的影响其发育的基因，通过沉默该基因HvSrp54k，能够高效致死茄二十八星瓢虫，为茄二十八星瓢虫的绿色防控提供了一种新的方案和途径。
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公开(公告)号：CN115116052A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210672311.7
申请日：2022-06-14
Applicant: 深圳职业技术学院 , 广州国家现代农业产业科技创新中心
IPC: G06V20/68 , G06V10/774 , G06V10/141 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种果园荔枝识别方法、装置、设备及存储介质，包括：获取待检测的荔枝图像；将待检测的荔枝图像输入至荔枝目标检测模型中，识别并标注出待检测的荔枝图像中的荔枝；其中，荔枝目标检测模型的构建具体包括：获取原始荔枝图像，并对所述原始荔枝图像中的荔枝主体进行标注；其中，所述原始荔枝图像包括顺光、侧光、低亮度和散光条件下的原始荔枝图像；搭建初始荔枝目标检测模型，并将标注后的原始荔枝图像作为输入，对初始荔枝目标检测模型进行训练，从而构建荔枝目标检测模型。本发明相比于现有技术，通过多种条件下的原始荔枝图像来进行荔枝目标检测模型的构建，保证了训练图像的多样性，提高了荔枝识别的准确率，通用性以及鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114540362A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210094095.2
申请日：2022-01-26
Applicant: 广州国家现代农业产业科技创新中心 , 华南农业大学
IPC: C12N15/12 , C12N15/113 , A01N57/16 , A01N63/60 , A01P7/04
Abstract: 本申请公开了茄二十八星瓢虫致死基因HvABCH1及其应用。本申请茄二十八星瓢虫致死基因HvABCH1为Seq ID No.1所示序列。本申请的茄二十八星瓢虫致死基因HvABCH1，是新发现的影响其发育的基因，通过沉默该基因HvABCH1，能够高效致死茄二十八星瓢虫，为茄二十八星瓢虫的绿色防控提供了一种新的方案和途径。
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公开(公告)号：CN115995017A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202211553660.3
申请日：2022-12-06
Applicant: 深圳职业技术学院 , 广州国家现代农业产业科技创新中心
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/68 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/20 , G06V10/24
Abstract: 本发明公开了一种果实识别与定位方法，包括以下步骤：在不同光照条件下对果实进行拍摄，将拍摄结果分类，得到训练图像数据集；对所述训练图像数据集中的图像进行标注，并对标注结果进行标签设置；利用所述训练图像数据集与标注结果对果实目标检测模型进行训练；采集若干张待检测果实的图像，通过训练完成的果实目标检测模型对所述图像中的果实进行识别与定位，获得待检测果实的成熟度与位置信息。本发明能有效解决现有技术准确率低、不通用、以及数据获取成本高的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115590006A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211181344.8
申请日：2022-09-27
Applicant: 深圳职业技术学院(CN) , 广州国家现代农业产业科技创新中心(CN)
Abstract: 本发明提供了一种基于区域识别的果树施药控制方法、装置及施药机械，该方法包括：获得待施药果树的深度信息及RGB图像，经过预设的分割模型对所述RGB图像进行处理，获得所述待施药果树的树冠施药区域，根据所述树冠施药区域，结合所述待施药果树的深度信息及其深度信息转换的伪彩图，获得所述待施药果树的施药区域，根据所述待施药区域进行施药，本发明提供的技术方案，可以应用到农林业中进行施药工作的施药机械，提高施药区域识别的精准度，降低施药成本。
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公开(公告)号：CN115359560A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211005072.6
申请日：2022-08-22
Applicant: 深圳职业技术学院 , 广州国家现代农业产业科技创新中心
IPC: G06V40/20 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06T7/70 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种猪只行为识别方法、装置及存储介质，方法包括：获取待识别的特征图像，根据预设的猪只行为识别模型对特征图像进行识别，以使所述猪只行为识别模型对特征图像进行维度折叠提取，得到一维的图像特征向量，并根据预设的编码网络对所述图像特征向量进行特征信息提取，获得特征信息，并根据预设的解码网络对特征信息进行行为信息提取，获得行为信息，并根据FFN网络，对行为信息运算，得到若干个预测框，通过计算二分匹配损失函数，使得预测框和真实框之间产生最优的二分匹配，在所述特征图像上生成识别框，输出带有所述识别框的特征图像。通过机器对猪只的行为进行自动识别，提高对猪只行为识别准确率。
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公开(公告)号：CN115223199A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210788877.6
申请日：2022-07-06
Applicant: 深圳职业技术学院 , 广州国家现代农业产业科技创新中心
Abstract: 本申请属于图像识别技术领域，公开了一种猪只行为数据均衡化方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取原始样本图像集，原始样本图像集包括从监控视频中采集到的包含猪只行为姿态的多个原始样本图像；基于原始样本图像集对预设的深度卷积生成对抗网络进行训练，得到训练数据生成网络，其中，训练数据生成网络用于生成包含猪只坐立姿态的生成样本图像；通过训练数据生成网络对原始样本图像集进行数据扩充，得到训练样本图像集。本申请可以达到提高猪只行为识别的准确性的效果。
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公开(公告)号：CN116467596A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310385157.X
申请日：2023-04-11
Applicant: 广州国家现代农业产业科技创新中心
IPC: G06F18/214 , G06F17/16 , G16B40/00 , G16B20/30
Abstract: 本发明公开了一种水稻粒长预测模型的训练方法、形态预测方法及装置，所述方法包括：在获取多份水稻个体基因数据后，对每份所述水稻个体基因数据进行矩阵转换和基因填充得到基因型矩阵，并计算每个所述基因型矩阵对应的全基因关系矩阵；从多个所述全基因关系矩阵筛选若干个具有生长表型的目标全基因关系矩阵，并采用若干个所述目标全基因关系矩阵进行模型训练和优化筛选得到水稻粒长预测模型。本发明可以对水稻个体基因数据进行矩阵转换和基因填充，根据其水稻个体亲缘关系构建并筛选出若干个表型相关的微点，最后采用若干个筛选出的表型相关的微点进行模型训练和优化筛选得到水稻粒长预测模型，从而减少数据误差，并提升训练模型的预测精度。
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公开(公告)号：CN116168388A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211607412.2
申请日：2022-12-14
Applicant: 深圳职业技术学院 , 广州国家现代农业产业科技创新中心
IPC: G06V20/68 , G06V10/22 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种荔枝表皮缺陷识别方法及系统，获取待检测荔枝表皮缺陷图像后，调用通过在主干特征提取网络中加入改进后的注意力机制SimAM网络搭建的目标检测模型对荔枝表皮缺陷图像进行检测，先将荔枝表皮缺陷图像调整为相同分辨率后，对荔枝表皮缺陷图像进行网格划分后，遍历各个标注后的荔枝表皮缺陷图像的网格得到各个网格中的多个边界框，对各个边界框中的荔枝表皮缺陷进行识别打分得到各个边界框的可信度分数，根据边界框的可信度分数筛选出大于预设要求的边界框作为最终检测框，根据最终检测框输出荔枝表皮缺陷图像上的缺陷位置，通过采用改进后的算法构建检测模型对荔枝缺陷进行识别分类，提出荔枝的表皮缺陷，可以提高模型检测准确率。
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