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公开(公告)号：CN115266661B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202110475367.9
申请日：2021-04-29
Applicant: 中国农业大学
IPC: G01N21/64
Abstract: 本发明提供一种植物叶片叶绿素荧光参数检测装置及方法，其中，装置包括：包括：数据采集模块、测温模块和主控处理模块；数据采集模块包括：叶片夹、光纤、滤光片和光谱仪；叶片夹用于将待测叶片夹持于叶片夹内部；光学通道用于使光线进入叶片夹，到达待测叶片表面，反射光信号传输至光纤；光纤用于获取光线通过光学通道经过待测叶片反射的光信号；光谱仪用于在光学通道光线入口处未设置滤光片时，确定待测叶片辐照度；在光学通道光线入口处设置滤光片时，确定待测叶片荧光光谱；待测温模块包括：温度传感器；温度传感器用于测量待测叶片温度；主控处理模块用于接收待测叶片的测量数据，基于待测叶片的测量数据，确定待测叶片的叶绿素荧光参数。
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公开(公告)号：CN115598071A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211236715.8
申请日：2022-10-10
Applicant: 中国农业大学(CN)
Abstract: 本发明提供一种植物生长分布状态检测方法及装置，方法包括：接收多光谱植物图像、环境光照强度、点云数据和天空图像；利用环境光照强度、点云数据和天空图像，对多光谱植物图像进行校正，得到校正图像像元亮度值和校正反射率；根据校正图像像元亮度值和校正反射率，并结合点云数据和预先构建的作物营养组织检测模型，得到表征作物生长分布状态的营养组织分布检测结果。本发明利用环境光照强度、点云数据和天空图像，对多光谱植物图像进行校正，以避免由于叶面的倾斜、弯曲、扭转对多光谱植物图像造成干扰，并根据校正后的光谱结合模型对作物营养组织分布进行检测，提高了植物生长分布状态的检测精度。
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公开(公告)号：CN111684898B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202010049322.0
申请日：2020-01-16
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明涉及种子精细进料技术领域，提供了一种玉米种子逐粒进料装置，包括：进料分压部，所述进料分压部包括至少一个安装槽、以及分别与所述安装槽连通的入料通道和出料通道；以及至少一个分离盘，每个所述分离盘安装在其中一个所述安装槽中，其中，所述分离盘的侧壁形成有彼此隔开的多个种子容纳腔，并且相对于所述安装槽，所述分离盘可在所述种子容纳腔连通所述入料通道和所述出料通道的连通位置、以及所述种子容纳腔与所述安装槽的侧壁形成闭合区域的闭合位置之间转动。本发明提供的玉米种子逐粒进料装置可以实现对种子的进料量进行控制，确保种子实现个粒分离，实现种子的精细进料。
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公开(公告)号：CN107220647B
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201710415434.1
申请日：2017-06-05
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供一种叶片交叉条件下作物中心点定位方法及系统，所述方法包括：基于目标作物的原始灰度图像，获取目标作物的灰度图像和二值图像；基于所述目标作物的灰度图像和二值图像，获得目标作物的中心点坐标。本发明所述方案具有如下有益效果：能够有效排除作物交叉叶片的干扰，提高作物中心点定位的精度和速度。
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公开(公告)号：CN109801316A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201811558734.6
申请日：2018-12-19
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明实施例提供一种果树树冠三维点云自动化配准方法及重构方法，该方法包括：预设配准参数，按照预设规则进行迭代优化，利用优化的配准参数进行点云配准；配准参数包括初配准参数、提纯匹配参数和精配准参数；预设规则为配准效果评价指标，按照优先级顺序，包括NARF关键点重叠率、NARF关键点离散率及NARF关键点距离误差；对初配准后的源点云与目标点云进行迭代精配准，在满足预设择优参数时，停止迭代，获得两片点云精配准结果。本发明实施例通过预设的配准效果评价指标优化配准参数，可实现自动化的点云图像配准，克服了现有同一配准参数无法适用于不同点云对配准的缺陷，大大提高了配准的精度，实现了全自动化，提高了配准效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107807125A
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201710947496.7
申请日：2017-10-12
Applicant: 中国农业大学
IPC: G01N21/84 , G01N21/27 , G01N21/01 , G05B19/042 , G08C17/02
CPC classification number: G01N21/84 , G01N21/01 , G01N21/27 , G05B19/0428 , G05B2219/2656 , G08C17/02
Abstract: 本发明提供了一种基于无人机载多光谱传感器的植物信息计算系统及方法，包括：多光谱传感器和地面监控装置；多光谱传感器设置在无人机上，用于获取每一目标波长处的光照强度和目标植物在每一目标波长处的植物图像，并将每一目标波长处的光照强度和植物图像传输至地面监控装置；地面监控装置用于根据每一目标波长处的光照强度和植物图像，计算目标植物的植物信息，植物信息包括目标植物内的叶绿素含量、水分含量、氮素含量和所述目标植物的叶面积指数。能够同时计算出目标植物内的叶绿素含量、水分含量、氮素含量和所述目标植物的叶面积指数等参数，不需要工作人员进行大量的计算工作，实现了计算过程的简化。
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公开(公告)号：CN104155247B
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201310618190.9
申请日：2013-11-27
Applicant: 中国农业大学
IPC: G01N21/27
Abstract: 本发明公开了一种水体叶绿素和浊度原位测定方法，其包括如下步骤：1）分别建立水体叶绿素测定模型和水体浊度测定模型；2）组建数据采集器与信息测量装置之间的节点链接网络；3）启动信息测量装置并采集水体叶绿素和浊度信号，并将信号发送至数据采集器；4）数据采集器计算得出被测水体叶绿素含量和浊度值，并对所得数据进行处理。本发明的原位测定方法以实时、便捷、多参数测量为目标，基于光谱反射原理实现对水体叶绿素和浊度双参数的同时测量；此外，本发明还提供了一种水体叶绿素和浊度原位测定装置，其可同时测量水体叶绿素和浊度两个参量的水质信息，并将信息输出处理。
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公开(公告)号：CN101839979B
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201010158600.2
申请日：2010-04-22
Applicant: 中国农业大学
CPC classification number: G06K9/00657
Abstract: 本发明提供一种作物冠层植被指数测量方法及装置，其中方法包括：获取目标作物冠层的可见光图像和近红外NIR灰度化图像，提取可见光图像中的红、绿、蓝分量，将可见光图像中的红、绿、蓝分量分别进行灰度化，分别得到红、绿、蓝分量的灰度化图像；根据预先获取的转换系数，分别计算红、绿、蓝分量的灰度化图像中各像素点的光谱反射率，以及NIR灰度化图像中各像素点的光谱反射率；根据红、绿、蓝分量的灰度化图像中各像素点的光谱反射率，以及近红外灰度化图像中各像素点的光谱反射率，计算出目标作物的冠层植被指数。本发明提供的作物冠层植被指数测量方法及装置，采用两个CCD获取可见光图像和NIR图像，降低了成本，并且方法简单。
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公开(公告)号：CN118501076A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410732032.4
申请日：2024-06-06
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供一种作物生长状态检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：针对每个预设的太阳光中的第一光波，基于太阳光穿过大气层前第一光波的幅值与目标作物对应的基准光波的幅值的比值，以及目标作物所在区域的当前时刻的太阳高度角，确定第一光波当前时刻对应的目标幅值比；基于目标作物对应的光谱采集区域图像，确定目标作物在光谱采集区域图像中的目标覆盖率；针对各第一光波，确定目标作物针对第一光波的反射率；基于目标作物针对各第一光波的反射率确定目标作物当前时刻的叶绿素含量；将目标覆盖率和叶绿素含量确定为目标作物当前时刻的生长状态参数。本发明无需人工布置反射白板，降低了操作繁琐度和人力成本。
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公开(公告)号：CN113223040B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202110535198.3
申请日：2021-05-17
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06T7/187 , G06T7/11 , G06T3/4007 , G06Q50/02 , G06V10/762
Abstract: 本申请涉及一种基于遥感的香蕉估产方法、装置、电子设备和存储介质，其中所述基于遥感的香蕉估产方法包括：获取香蕉的田块尺度的遥感影像；使用融合K均值聚类和形态学操作的自动去云算法去除所述遥感影像中的云和云阴影；使用基于皮尔逊相关系数时空耦合的最优特征选择策略，选取各时期最佳植被指数特征；将所述各时期的最佳植被指数特征输入训练好的支持向量回归SVR估产模型，得到预估产量。本申请融合K均值聚类和形态学操作的自动去云算法能有效检测出遥感影像中的云和云阴影区域，消除了云和云阴影对作物估产准确性的影响。
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