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公开(公告)号：CN112881480B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202110050723.2
申请日：2021-01-14
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供一种玉米水分无损检测方法及装置，其中，玉米水分无损检测方法，包括：向待测玉米发送射频信号，并接收反射信号；基于所述射频信号和所述反射信号，确定待测玉米的射频阻抗参数；根据所述射频阻抗参数以及含水量标定公式，确定所述待测玉米的含水量。避免破坏玉米的苞叶层和玉米籽粒，实现对于苞叶存在下玉米水分含量的无损原位测定。
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公开(公告)号：CN113128576A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110362037.9
申请日：2021-04-02
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习图像分割的作物行检测方法及装置，该方法包括：获取农田作物图像；将所述农田作物图像输入训练后的卷积网络模型，输出图像分割结果的二值图像；对所述卷积网络模型提取的高维度特征向量进行空间聚类，得到不同作物行实例；根据所述二值图像和所述不同作物行实例进行作物行拟合，得到作物行曲线；其中，所述卷积网络模型，根据已知作物行结果的农田作物图像训练后得到。该方法通过卷积神经网络模型得到二值化分割结果和像素级高维度向量表示，通过融合二者信息获取作物行特征，随后使用聚类算法和曲线拟合算法对作物行线进行拟合描绘，有效提高作物行识别速度和精确度。
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公开(公告)号：CN109238264B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201810739613.5
申请日：2018-07-06
Applicant: 中国农业大学
IPC: G01C21/00
Abstract: 本发明提供一种家畜位置姿势归一化方法及装置，所述方法包括：获取包含地面点云的家畜体表三维点云数据并进行地面平面检测，确定指向所述家畜体表三维点云数据的地面平面法向量，并删除所检测到的地面平面；对删除了地面平面的所述家畜体表三维点云数据进行对称平面检测，并获取对称平面法向量；构建初始局部坐标系；对所述初始局部坐标系x轴的正方向进行矫正，并重新构建所述初始局部坐标系，获得局部坐标系；确定所述局部坐标系与全局坐标系间的对应关系，并利用所述对应关系获得家畜位置姿势的归一化结果。本发明利用家畜形体本身的对称信息进行姿态归一化，所得到的归一化结果更加合理，使后续的基于归一化结果的家畜体尺测量更加准确。
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公开(公告)号：CN110766053A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910899513.3
申请日：2019-09-23
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供一种基于双路卷积神经网络的玉米制种果穗筛分方法及装置，预先将带有玉米制种果穗种类标签的玉米制种果穗图像输入到双路卷积神经网络的第一支路模型和第二支路模型，分别提取玉米制种果穗图像的特征量并输入到融合分类模型进行融合和分类，从而训练好双路卷积神经网络，然后利用训练好的双路卷积神经网络获取采集的玉米制种果穗图像所对应的玉米制种果穗种类。本发明能结合第一支路模型和第二支路模型的优点，提高了模型的分类准确率，有效解决了手工提取玉米果穗图像深层特征较为困难、难以获得较高的分类准确率的问题，大大简化了玉米制种的操作流程，提高玉米制种的效率，节约人力成本，对于提高果穗制种效率有着重要的参考意义。
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公开(公告)号：CN109510709A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811089299.7
申请日：2018-09-18
IPC: H04L9/32
Abstract: 本发明实施例提供一种基于RSA的(k,n)门限签名方法、装置与电子设备，其中所述方法包括：采用RSA算法，利用给定大素数，生成目标消息的私钥和公钥；基于所述公钥，选取满足设定条件的素数作为构造参数，并基于所述私钥和所述构造参数，为每个参与者终端分配密钥份额，以供所述参与者终端根据所述密钥份额，进行所述目标消息的子签名计算；若反馈所述子签名的参与者终端的数量达到设定阈值，则基于所有所述子签名，对所述目标消息进行组合签名计算。本发明实施例基于RSA算法对目标消息进行签名加密运算，能够有效降低运算量，提高运算效率。
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Patent Agency Ranking
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：CN104678804B
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201510032706.0
申请日：2015-01-22
Applicant: 中国农业大学
IPC: G05B19/04
Abstract: 本发明公开种玉米分散考种数据采集方法,所述方法包括以下步骤:S1、手持终端设备开启,建立所述手持终端与数据接收服务端的通信连接;S2、设置所述手持终端的工作模式以及玉米考种采集参数;S3、所述手持终端采集玉米分散考种小组编号以及玉米分散考种数据;所述玉米分散考种数据为所述玉米考种采集参数对应采集的数据。本发明中手持终端设备能便捷地在各个分散玉米考种点进行玉米分散考种数据的采集并无线传输至数据接收服务端进行数据汇总分析,降低了数据人工录入投入、提高了考种效率和数据准确率、实现了分散考种采集数据的统校验、管理和存储;本发明的方法实现了玉米分散考种中数据采集的自动化、智能化以及信息化。
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公开(公告)号：CN105303786B
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201510642054.2
申请日：2015-09-30
Applicant: 中国农业大学
IPC: G08B21/18
Abstract: 本发明提供一种转基因动物的逃逸预警方法、装置和系统，所述逃逸预警方法包括：获取监控设备采集的转基因动物的养殖信息以及所述监控设备的状态信息；根据所述养殖信息、所述监控设备的状态信息以及所述转基因动物当前的养殖状态，确定所述转基因动物的逃逸预警级别；根据所述逃逸预警级别，基于预设的逃逸预警级别与逃逸预警措施的对应关系，确定所述逃逸预警级别对应的逃逸预警措施；其中，所述养殖状态包括圈养状态和放养状态。本发明可有效解决现有转基因动物的逃逸监管，养殖信息手工记录效率低、数据共享难等问题，实现了对转基因动物的有效监管。
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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：CN105335705A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201510674358.7
申请日：2015-10-16
Applicant: 中国农业大学
CPC classification number: G06K9/00664 , G06K9/4652 , G06T2207/30188
Abstract: 本发明提供一种基于计算机视觉的玉米异常果穗筛分方法、装置及系统。所述方法包括：基于预设的图像截取规则，截取所述待筛分玉米果穗的图像，得到截取图像；所述待筛分玉米果穗的图像为图像采集装置采集的图像；基于预设的特征参数提取规则，提取所述截取图像中的特征参数；根据所述特征参数，基于预设的异常果穗筛分模型，确定玉米果穗的异常类别。上述玉米异常果穗筛分方法、装置及系统能够实现无损识别常见的几种异常果穗，使得筛分速度大大提高。计算机视觉技术的应用，可以很好地代替人工劳动力，解决了现有技术中依靠人工筛分玉米异常果穗效率低下的技术问题。
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