一种用于温室环境测量的无线探测装置、系统和方法

    公开(公告)号:CN117589229A

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202311419294.7

    申请日:2023-10-30

    Abstract: 本发明提供一种用于温室环境测量的无线探测装置、系统和方法,通过在装置的壳体表面设置开孔并安装光照强度检测单元、空气温度检测单元和土壤湿度检测单元,壳体内部安装有电路板和电源,电路板包括控制器子模块、空气温度检测子模块、土壤湿度检测子模块和光照强度检测子模块;土壤湿度检测子模块与土壤湿度检测单元电连接并获取湿度数据,空气温度检测子模块与空气温度检测单元电连接并获取温度数据,光照强度检测子模块与光照强度检测单元电连接并获取光照强度数据;控制器子模块通过电连接获取上述数据。通过该装置、系统和方法能够获取当前环境的多项参数,无需电源线供电,结构小巧紧凑,便于安装和移动,在温室环境内具备良好的使用效果。

    一种基于改进YOLOv5s模型的作物叶片病害识别方法及系统

    公开(公告)号:CN116740555A

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202310358889.X

    申请日:2023-04-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv5s模型的农作物叶片病害识别方法及系统,方法包括以下具体步骤:S1.获取农作物叶片病害数据集,对所述农作物叶片病害数据集进行数据预处理;S2.对YOLOv5s模型进行算法改进;S3.基于预处理后的农作物叶片病害数据集对改进后的YOLOv5s模型进行训练;S4.利用训练好的改进后的YOLOv5s模型开发系统对农作物叶片病害植株进行识别,利用训练好的改进后的YOLOv5s模型布署到安卓手机端对农作物叶片病害植株进行识别。本发明中的病毒病识别方法基于改进YOLOv5s模型,能够对叶片病害进行全方位识别,增强了模型的鲁棒性和泛化能力,能够有效识别作物叶片病害,提升识别的准确度,保持优秀的检测识别速度,实现叶片病害的快速识别。

    促进草莓生长的方法及其所用生物材料

    公开(公告)号:CN112391406B

    公开(公告)日:2022-08-23

    申请号:CN202010876863.0

    申请日:2020-08-27

    Abstract: 本发明公开了促进草莓生长的方法及其所用生物材料。本发明所要保护的一个技术方案是来源于草莓的蛋白质在调控植物植株生长中的应用,该蛋白质的名称为SnRK2.1蛋白,其可为氨基酸序列是序列表中SEQ ID No.1的蛋白质。实验证明,与仅转化pH7WG2D,1空载体的草莓相比,转SnRK2.1基因的草莓能显著提高草莓的株高和冠径,在生长8周时株高提高了76.95%,冠径增长了86.02%,说明SnRK2.1对草莓植株生长具有重要作用,可应用于草莓品质的改良。

    基于机器学习的作物水分胁迫程度判定方法和装置

    公开(公告)号:CN112488230A

    公开(公告)日:2021-03-12

    申请号:CN202011440709.5

    申请日:2020-12-07

    Abstract: 本发明提供一种基于机器学习的作物水分胁迫程度判定方法和装置,包括:采集待测作物冠层图像;将图像输入冠层区域检测模型,输出待测作物的冠层区域图像,将冠层区域图像输入作物种类识别模型,输出待测作物的种类,将冠层区域图像和种类输入水分胁迫程度模型,输出待测作物的水分胁迫程度;其中,冠层区域检测模型是基于样本作物冠层图像和冠层区域标注框标签训练得到的,作物种类识别模型是基于样本冠层区域图像和的作物种类标签训练得到的,水分胁迫程度模型是基于样本作物冠层区域图像、样本作物种类和水分胁迫程度标签进行训练得到的。本发明提供的方法,实现了实时高准确率地待测作物的水分胁迫程度判定,降低精密仪器等高性能硬件需求。

    促进草莓生长的方法及其所用生物材料

    公开(公告)号:CN112391406A

    公开(公告)日:2021-02-23

    申请号:CN202010876863.0

    申请日:2020-08-27

    Abstract: 本发明公开了促进草莓生长的方法及其所用生物材料。本发明所要保护的一个技术方案是来源于草莓的蛋白质在调控植物植株生长中的应用,该蛋白质的名称为SnRK2.1蛋白,其可为氨基酸序列是序列表中SEQ ID No.1的蛋白质。实验证明,与仅转化pH7WG2D,1空载体的草莓相比,转SnRK2.1基因的草莓能显著提高草莓的株高和冠径,在生长8周时株高提高了76.95%,冠径增长了86.02%,说明SnRK2.1对草莓植株生长具有重要作用,可应用于草莓品质的改良。

    基于卷积神经网络的作物叶片分割方法及装置

    公开(公告)号:CN112381835A

    公开(公告)日:2021-02-19

    申请号:CN202011183241.6

    申请日:2020-10-29

    Abstract: 本发明实施例提供一种基于卷积神经网络的作物叶片分割方法及装置,该方法包括:将包含不同作物叶片的叶片图像,输入分割模型的多层卷积网络进行特征提取;将提取得到的每层特征图,经特征融合后,分别通过实例类别判别分支,得到实例分类结果,以及通过实例掩码分支,得到掩码分割结果;根据所述实例分类结果和所述掩码分割结果,得到具有类别属性的实例分割结果;其中,所述分割模型,根据已知实例分割结果和掩码分割结果的样本叶片图像训练后得到。该方法分别通过两个分支获取实例分类结果和掩码分割结果,使叶片与叶片之间能很好的分割出来。该方法在不同光照和不同背景噪声干扰等复杂背景下,也具有较高的分割精度和分割速度。

    作物根系与土壤信息监测装置及方法

    公开(公告)号:CN114544910A

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN202210135430.9

    申请日:2022-02-14

    Abstract: 本发明提供一种作物根系与土壤信息监测装置及方法,包括微根管、图像采集部件、水分监测部件、传动部件和控制处理模块;图像采集部件安装在微根管内且与传动部件连接,图像采集部件用于采集作物根系的图像信息;水分监测部件安装在微根管内且与传动部件连接,水分监测部件用于监测作物根系附近的土壤含水量;传动部件的一端位于微根管内,传动部件用于带动图像采集部件和水分监测部件在微根管的两端之间移动;控制处理模块分别与图像采集部件、水分监测部件和传动部件电连接。本发明实现了同时进行根系的连续监测以及不同深度土壤水分的监测,避免对作物根系造成损伤,简化了监测操作。

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