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公开(公告)号：CN118447022A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410904854.6
申请日：2024-07-08
申请人： 三亚中国农业科学院国家南繁研究院 , 中国农业科学院农业信息研究所
IPC分类号： G06T7/00 , G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985
摘要： 本发明提出了一种基于深度学习的作物病斑精准分割与危害程度评估模型，具体改进如下：设计了RFCBAMConv模块和C2f‑RFCBAMConv模块，分别取代BackBone网络中的Conv模块和C2f模块，进一步强调了作物病斑的细节特征，提升了模型分割的精度；设计了AWDownSample‑Lite模块，分别替换了Neck网络中C2f模块，该模块通过聚合了每个感受野内的特征信息，实现了病害特征的更有效提取；设计了GSegment分割头，用于替换YOLOv8‑Seg中由两个3×3卷积核组成的分割头，实现降低模型参数量和计算复杂度的同时，提升了模型对不同尺度病叶和病害的感知能力。
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公开(公告)号：CN117351356A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311364873.6
申请日：2023-10-20
申请人： 三亚中国农业科学院国家南繁研究院 , 中国农业科学院农业信息研究所
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及田间作物病害检测领域，具体为一种无人机视角下田间作物及其近缘种病害检测方法；本发明通过引入通过动态地调整其空间感受野的方式，更好的实现无人机视角下小尺寸病害目标的检测，在特征金字塔中引入了GSConv的混合卷积模块，以减少模型计算量与参数量，更加适合将其搭载在无人机的硬件上运行，通过进一步的引入可旋转的标记方框，配合对标记方框内特征置信度的计算，在实现任意方向病害定位检测的同时，也减少了引入的背景信息过多所造成的干扰，以提高田间无人机视角下作物及其近缘种病害检测的准确性和鲁棒性；解决了现有技术中通过无人机检测田间复杂环境下作物上小目标及密集目标时的准确率较低的问题。
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公开(公告)号：CN118614307B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411097404.7
申请日：2024-08-12
申请人： 三亚中国农业科学院国家南繁研究院
摘要： 本发明公开了一种智能光热平衡节能设施温室及控制方法，包括温室、光伏发电与储能系统、温室AI控制系统，光伏发电与储能系统主要由光伏电板、发电板驱动架和储能站组成，发电板驱动架结合了夸父算法能够带动光伏电板实时跟踪太阳，温室AI控制系统中由电力转换箱、智能配电控制盒组成的智能电气控制柜承担温室的配电与电力转换工作，智能电气控制柜与传感器、控制器、执行机构、储能站及其他温室负载连接，合理调节光伏电板与储能站和这些负载的电能供给，本发明通过采用更加简化的夸父算法，最大限度保持光伏电板的发电效率，通过相应的微网控制流程，合理调配了太阳能所转化的电能。
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公开(公告)号：CN118614307A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202411097404.7
申请日：2024-08-12
申请人： 三亚中国农业科学院国家南繁研究院
摘要： 本发明公开了一种智能光热平衡节能设施温室及控制方法，包括温室、光伏发电与储能系统、温室AI控制系统，光伏发电与储能系统主要由光伏电板、发电板驱动架和储能站组成，发电板驱动架结合了夸父算法能够带动光伏电板实时跟踪太阳，温室AI控制系统中由电力转换箱、智能配电控制盒组成的智能电气控制柜承担温室的配电与电力转换工作，智能电气控制柜与传感器、控制器、执行机构、储能站及其他温室负载连接，合理调节光伏电板与储能站和这些负载的电能供给，本发明通过采用更加简化的夸父算法，最大限度保持光伏电板的发电效率，通过相应的微网控制流程，合理调配了太阳能所转化的电能。
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公开(公告)号：CN118447022B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410904854.6
申请日：2024-07-08
申请人： 三亚中国农业科学院国家南繁研究院 , 中国农业科学院农业信息研究所
IPC分类号： G06T7/00 , G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985
摘要： 本发明提出了一种基于深度学习的作物病斑精准分割与危害程度评估系统，具体改进如下：设计了RFCBAMConv模块和C2f‑RFCBAMConv模块，分别取代BackBone网络中的Conv模块和C2f模块，进一步强调了作物病斑的细节特征，提升了系统分割的精度；设计了AWDownSample‑Lite模块，分别替换了Neck网络中C2f模块，该模块通过聚合了每个感受野内的特征信息，实现了病害特征的更有效提取；设计了GSegment分割头，用于替换YOLOv8‑Seg中由两个3×3卷积核组成的分割头，实现降低系统参数量和计算复杂度的同时，提升了系统对不同尺度病叶和病害的感知能力。
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公开(公告)号：CN117351356B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202311364873.6
申请日：2023-10-20
申请人： 三亚中国农业科学院国家南繁研究院 , 中国农业科学院农业信息研究所
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及田间作物病害检测领域，具体为一种无人机视角下田间作物及其近缘种病害检测方法；本发明通过引入通过动态地调整其空间感受野的方式，更好的实现无人机视角下小尺寸病害目标的检测，在特征金字塔中引入了GSConv的混合卷积模块，以减少模型计算量与参数量，更加适合将其搭载在无人机的硬件上运行，通过进一步的引入可旋转的标记方框，配合对标记方框内特征置信度的计算，在实现任意方向病害定位检测的同时，也减少了引入的背景信息过多所造成的干扰，以提高田间无人机视角下作物及其近缘种病害检测的准确性和鲁棒性；解决了现有技术中通过无人机检测田间复杂环境下作物上小目标及密集目标时的准确率较低的问题。
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公开(公告)号：CN220064053U
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202321430229.X
申请日：2023-06-07
申请人： 三亚市农业技术推广服务中心 , 三亚中国农业科学院国家南繁研究院
摘要： 本实用新型涉及农业种植技术领域，尤其涉及一种用于农产品种植的监测装置，包括作为整个装置载体的终端主体，终端主体上安装有太阳能光伏板和摄像头以及显示器，所述终端主体上设有湿度传感器，终端主体上设有用于检测土壤湿度的传动机构，终端主体上安装有用于清理湿度传感器表面的清理机构，所述传动机构包括固接于终端主体上的框体，湿度传感器位于框体上，终端主体上设有用于带动湿度传感器插入土壤中的驱动组件。本实用新型通过设置清理机构，清理刷随着传动片转动，对湿度传感器表面的泥土进行清理，防止之前检测时湿度传感器上沾染的泥土和水对后续检测造成影响，有利于提高土壤检测数据的精确性。
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