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公开(公告)号：CN108549910A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810344463.8
申请日：2018-04-17
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于卷积神经网络的玉米制种果穗图像初级分类方法，包括：获取玉米果穗图像原始训练样本集和测试样本集；通过迁移学习方法，利用AlexNet卷积神经网络，根据判别得到每一果穗测试样本的所属类型及每一测试样本的实际所属类型，确定判别结果的准确率；若准确率在预设范围外，根据扩增果穗训练样本集，优化AlexNet卷积神经网络，得到第二卷积神经网络，并重新判别所述测试样本集中每一测试样本所属类型。本发明通过从隐含层自主学习果穗图像由颜色、边等低层到角点、形状等高层特征的方式，避免了人工提取果穗图像特征的繁琐与片面，使卷积神经网络具有自主选取图像特征并进行学习、识别能力，对于玉米制种果穗初级自动化穗选提供了方法。
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公开(公告)号：CN106650738A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611050628.8
申请日：2016-11-23
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于凹点匹配的玉米穗部粘连籽粒分割方法及系统，该方法在玉米穗部的籽粒分割图存在粘连籽粒时，获取粘连籽粒的轮廓最小凸闭包，获取粘连籽粒的轮廓最小凸闭包的匹配凹区以及对应的分割凹点对，以及根据分割凹点对粘连籽粒进行分割。该系统包括粘连籽粒的轮廓最小凸闭包获取单元、匹配凹区及分割凹点对获取单元及粘连籽粒分割单元。本发明能够可以快速、准确分割玉米果穗穗部粘连籽粒，为玉米品种的考察研究提供了准确且可靠的基础。
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公开(公告)号：CN106645215A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201710054231.4
申请日：2017-01-22
Applicant: 中国农业大学
IPC: G01N22/04
CPC classification number: G01N22/04
Abstract: 本发明提出一种基于高频电磁波的玉米果穗含水率测量装置，利用高频电磁波经玉米果穗透射后能量不断衰减的特性，且能量的衰减主要体现在输出电磁波的幅值上，通过检测高频电磁波经玉米果穗透射后由接收线圈接收到的信号幅值变化建立幅值与玉米果穗含水率的函数关系，以检测出玉米果穗中的含水率。本发明的一种基于高频电磁波的玉米果穗含水率测量装置，其可实现玉米果穗含水率实时在线无损测量，其测量速度快，精度高，成本低。
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公开(公告)号：CN105894512A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610202105.4
申请日：2016-03-31
Applicant: 中国农业大学
CPC classification number: G06T2207/10024 , G06T2207/30188
Abstract: 本发明提供一种小区玉米果穗考种中粘连玉米果穗分割方法及装置，方法为：获取二维图像采集装置采集的小区玉米果穗的二维彩色图片，并处理成包括至少两个二值化子图像(以下称子图像)的二值化图片，获取任一子图像的空白轮廓图，计算空白轮廓图的周长和面积；根据周长和面积，计算子图像的粘连系数；若粘连系数≤预设值或面积≥预设值，生成图像和背景标注线；根据标注线和二值化图片，生成将子图像分割的掩膜，根据掩膜将子图像分割，获取子图像的轮廓图。装置包括二值化处理单元，轮廓图获取单元，计算单元，标注线生成单元，掩膜生成单元和图像分割单元。本发明速度快、效率高，可适用各种粘连的玉米果穗的考种，具有通用性。
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公开(公告)号：CN106650738B
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201611050628.8
申请日：2016-11-23
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于凹点匹配的玉米穗部粘连籽粒分割方法及系统，该方法在玉米穗部的籽粒分割图存在粘连籽粒时，获取粘连籽粒的轮廓最小凸闭包，获取粘连籽粒的轮廓最小凸闭包的匹配凹区以及对应的分割凹点对，以及根据分割凹点对粘连籽粒进行分割。该系统包括粘连籽粒的轮廓最小凸闭包获取单元、匹配凹区及分割凹点对获取单元及粘连籽粒分割单元。本发明能够可以快速、准确分割玉米果穗穗部粘连籽粒，为玉米品种的考察研究提供了准确且可靠的基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105894512B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201610202105.4
申请日：2016-03-31
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供一种小区玉米果穗考种中粘连玉米果穗分割方法及装置，方法为：获取二维图像采集装置采集的小区玉米果穗的二维彩色图片，并处理成包括至少两个二值化子图像(以下称子图像)的二值化图片，获取任一子图像的空白轮廓图，计算空白轮廓图的周长和面积；根据周长和面积，计算子图像的粘连系数；若粘连系数≤预设值或面积≥预设值，生成图像和背景标注线；根据标注线和二值化图片，生成将子图像分割的掩膜，根据掩膜将子图像分割，获取子图像的轮廓图。装置包括二值化处理单元，轮廓图获取单元，计算单元，标注线生成单元，掩膜生成单元和图像分割单元。本发明速度快、效率高，可适用各种粘连的玉米果穗的考种，具有通用性。
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公开(公告)号：CN108665450A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810403342.6
申请日：2018-04-28
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供一种玉米果穗机械损伤区域识别方法，包括：S1、将玉米果穗图像分成图像小块，获取玉米果穗图像小块数据集；S2、根据图像小块数据集中各图像小块的归一化特征，利用支持向量机确定候选区域小块；S3、利用卷积神经网络模型确定候选区域小块中的机械损伤区域。本发明提供的一种玉米果穗机械损伤区域识别方法，通过支持向量机在玉米果穗图像中选出候选区域，并通过卷积神经网络模型进行进一步识别，能快速、准确地识别玉米果穗机械损伤区域，提高了玉米果穗机械损伤区域识别的速度和准确度，满足玉米考种需求。
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公开(公告)号：CN106709505A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611059052.1
申请日：2016-11-23
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6249 , G06K9/6255
Abstract: 本发明提供了一种基于字典学习的玉米籽粒的粒型分类方法及系统，该方法将不同粒型的各玉米籽粒的籽粒图像作为训练样本；提取各训练样本中用于进行粒型分类的特征向量；组合特征向量，得到训练样本字典；基于字典训练算法K‑SVD对训练样本字典进行多类别的字典学习；将重构误差小的类别作为分类类别，根据该分类类别对玉米籽粒的粒型进行稀疏分类。该系统包括训练样本获取单元、特征向量提取单元、训练样本字典获取单元、字典学习单元及稀疏分类单元。本发明能够快速、精确对玉米籽粒进行粒型分类，为玉米产量的评估提供了准确且可靠的基础。
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公开(公告)号：CN106909631B
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201710058772.4
申请日：2017-01-23
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06F16/583 , G06T5/00 , G06T7/11 , C12Q1/68
Abstract: 本发明涉及一种实验动物个体溯源方法及装置，其中，所述方法包括：获取采集的实验动物的SDS‑PAGE电泳胶片图像；对所述实验动物的SDS‑PAGE电泳胶片图像进行DNA指纹信息提取；根据提取的所述DNA指纹信息为所述实验动物建立DNA指纹数据库；根据建立的所述DNA指纹数据库对待测实验动物进行个体DNA指纹溯源。本发明的实验动物个体溯源方法及装置，可以实现实验动物的溯源，大大提高了实验动物个体溯源的效率以及可靠性。
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公开(公告)号：CN107064180A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710053779.7
申请日：2017-01-22
Applicant: 中国农业大学
IPC: G01N23/00
CPC classification number: G01N23/00
Abstract: 本发明提出一种基于驻波率原理的玉米果穗含水率测量装置，其包括:高频信号发生器、集总参数传输线、两个探测环、两个检波电路和信号放大电路，高频信号发生器通过集总参数传输线与两个探测环相连，一个检波电路的输入端与高频信号发生器的输出端相连，并使其另一个检波电路与集总参数传输线的输出端相连，信号放大电路的输入端分别与两个检波电路相连接。本发明的一种基于驻波率原理的玉米果穗含水率测量装置，其结构简单、制作成本低廉，且无须破损玉米果穗便可实现对玉米果穗含水率的快速准确测量，测量效率高，便于使用与推广。
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