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公开(公告)号：CN119723381A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411775976.6
申请日：2024-12-05
Applicant: 华北水利水电大学
IPC: G06V20/17 , G06T5/70 , G06T5/73 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本申请属于作物上病虫害识别技术领域，具体涉及一种作物上病虫害实时识别系统，包括图像采集器、监控器；图像采集器用以实时采集病虫害图片；监控器具有控制模块、病虫害图片收集存储模块、病虫害图片预处理模块、病虫害识别模型构建模块、病虫害实时识别模块；病虫害图片收集存储模块用以收集、存储病虫害图片；病虫害图片预处理模块用以对病虫害图片进行预处理；病虫害识别模型构建模块用以利用病虫害图片，对卷积神经网络与胶囊网络组成的多通道网络模型，进行训练，得到病虫害识别模型；病虫害实时识别模块，用以以病虫害识别模型，对实时采集的作物图片进行病虫害识别。
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公开(公告)号：CN114087123A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111456167.5
申请日：2021-12-02
Applicant: 华北水利水电大学
Abstract: 本发明公开了一种无轴风力发电机，涉及风力发电设备技术领域，包括：转筒、支撑件、发电装置和轴承，轴承固定设置于支撑件上，转筒固定设置于轴承的内圈中，转筒的内壁上设置有驱动叶片，驱动叶片能够带动转筒转动，发电装置的转子固定设置于转筒外壁上并能够随着转筒转动，发电装置的定子与转子相对设置，定子固定设置于支撑件上，转筒的一端设置有进风口，进风口呈环形，进风口朝向转筒的周向外侧，本发明提供的无轴风力发电机结构简单、安装方便、维护成本低且可以利用多个方向的风力，本发明提供的最大功率跟踪发电方法实现了最大功率跟踪发电，本发明提供的并网解耦控制方法满足了电网并网运行要求。
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公开(公告)号：CN111191929A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911394086.X
申请日：2019-12-30
Applicant: 华北水利水电大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种水利摄影创作基地评价方法，包括步骤S1：确定水利摄影创作基地的定义，构建水利摄影创作基地的评价指标组；S2：采用权重折衷系数的方法进行评价指标组的赋权,得到评价指标组中各评价指标的权重值；S3：根据各评价指标的权重值,进行模糊综合评价计算得到不同中国水利摄影创作基地的评价值,实现对不同水利摄影创作基地的评价。本发明能够更为简便准确的对水利摄影创作基地进行评价,对中国水利摄影创作基地的科学保护、合理开发、永续利用和可持续发展提供相应的技术支撑，填补了目前水利摄影创作基地的评价方法的空白。对中华水文化的弘扬传承、全民族思想道德素质和科学文化素质的提高和国家文化软实力的提高具有重要意义。
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公开(公告)号：CN119762961A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411606114.0
申请日：2024-11-12
Applicant: 华北水利水电大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/24 , G06V10/776 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/22 , G06T7/62 , G06V10/764 , G06V10/25
Abstract: 本申请属于作物种植区域杂草实时识别系统技术领域，具体涉及一种作物种植区域杂草实时识别系统，包括图像采集器、监控器；图像采集器用以实时采集作物种植区域图片；监控器具有杂草图形收集存储模块、杂草图形数据增强处理模块、杂草图形识别模型构建模块、作物种植区域图片识别模块；杂草图形收集存储模块用以收集存储杂草图片；杂草图形数据增强处理模块用以对杂草图片进行数据增强处理；杂草图形识别模型构建模块用以利用杂草图片，对YOLO v5算法进行训练，得到杂草识别模型；作物种植区域图片识别模块用以利用杂草识别模型，对作物种植区域图片，进行杂草识别。
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公开(公告)号：CN114087123B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202111456167.5
申请日：2021-12-02
Applicant: 华北水利水电大学
Abstract: 本发明公开了一种无轴风力发电机，涉及风力发电设备技术领域，包括：转筒、支撑件、发电装置和轴承，轴承固定设置于支撑件上，转筒固定设置于轴承的内圈中，转筒的内壁上设置有驱动叶片，驱动叶片能够带动转筒转动，发电装置的转子固定设置于转筒外壁上并能够随着转筒转动，发电装置的定子与转子相对设置，定子固定设置于支撑件上，转筒的一端设置有进风口，进风口呈环形，进风口朝向转筒的周向外侧，本发明提供的无轴风力发电机结构简单、安装方便、维护成本低且可以利用多个方向的风力，本发明提供的最大功率跟踪发电方法实现了最大功率跟踪发电，本发明提供的并网解耦控制方法满足了电网并网运行要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110458335A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910666927.1
申请日：2019-07-23
Applicant: 华北水利水电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态干旱预测的适应性节水灌溉方法,以土壤含水率为指标建立灌区动态干旱等级评价方法，基于水量平衡构建土壤墒情实时预测模型，基于短期天气预报，判断未来预报时段内干旱等级；根据预判的干旱等级进一步确定作物灌水阈值；构建作物实时灌溉预报模型，对预报期内灌水量逐日预报。本发明基于作物水分亏缺补偿效应理论，充分考虑未来时段旱情状况创新性的提出了作物适应性灌溉阈值，及适应性节水灌溉预报方法，新方法改进了作物生育期内取单一灌溉阈值的不足，搭建了作物灌水与旱情的有机联系，有效的提高了田间水分利用效率，降低了作物旱灾风险，对保障国家粮食安全，发展高效节水农业具有重要意义。
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公开(公告)号：CN110428158A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910665479.3
申请日：2019-07-23
Applicant: 华北水利水电大学
Abstract: 本发明涉及一种文化遗产评价指标体系构建方法，该方法充分考虑了水文化遗产的社会价值和经济价值造成的影响,从遗产的资源、价值、保护利用、管理和特殊类指标五个宏观维度出发,构建了第一层级评价体系,再分别从第一层级指标体系构建微观指标作为第二层级指标体系,最后根据第二层级指标确定评价等级,最终建立了全面反映水文化遗产保护系统综合性能的综合评价指标体系,为保证水文化遗产保护的优化原则的合理性和科学性提供评价标准,对对水文化遗产的科学保护、合理开发、永续利用和可持续发展等都有着重要的现实指导意义。
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公开(公告)号：CN105830870B
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201610175984.6
申请日：2016-03-24
Applicant: 华北水利水电大学
IPC: G05B19/418 , G05D27/02 , A01G25/16 , G01D21/02 , A01C23/04
Abstract: 本发明公开了一种远程无线农田监控系统和方法，包括农田信息采集子系统、灌溉控制子系统、无线远程传输单元、云计算服务器，所述农田信息采集子系统包括多个用于采集农田作物生长信息数据的传感器节点；所述灌溉控制子系统接收云计算服务器的灌溉与施肥命令，进行精准施肥和灌溉；云计算服务器在作物的整个生长期内进行逐日作物生长模拟，计算日需水量信息和生长营养信息，实时向灌溉控制子系统发出灌溉与施肥命令。通过本发明，既能对农户种植作物期间的灌溉和施肥起到优化指导的作用，又能提供更加精准的灌溉与施肥控制进而达到节水、节肥提高收益的目的。
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公开(公告)号：CN104521699A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201410655632.1
申请日：2014-11-18
Applicant: 华北水利水电大学
IPC: A01G25/16
CPC classification number: Y02A40/50 , A01G25/162
Abstract: 本发明公开了一种田间智能灌溉在线控制管理方法，小型自动气象站采集气象数据，土壤水环境监测设备实时测定作物根区的土壤含水率，导入并存储到数据库中；客户端在线登录服务器上的农田实时智能灌溉系统；进行田间土壤信息的管理、农作物信息管理、农田实时监控、田间实时灌溉模拟与灌溉预报、田间信息查询、信息统计。本发明可进行远程在线灌溉实时指导。基于网络，对数据采集系统实时采集的数据进行分析、归纳、处理等二次加工，计算作物的实时蒸腾蒸发量和在线进行作物实时非充分灌溉模拟、灌溉预报和灌溉管理，通过模型模拟、参数仿真等系统内部处理，精准确定作物是否需要灌溉、灌溉的水量和灌溉的时间等决策。
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公开(公告)号：CN119649190A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411775977.0
申请日：2024-12-05
Applicant: 华北水利水电大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/20 , G06V20/60 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06T7/00
Abstract: 本申请属于作物上病虫害识别技术领域，具体涉及一种作物上病虫害识别方法，包括：步骤一、收集病虫害图片；步骤二、对病虫害图片进行预处理；步骤三、利用病虫害图片，对卷积神经网络与胶囊网络组成的多通道网络模型，进行训练，得到病虫害识别模型；步骤四、采集作物图片，以病虫害识别模型，进行病虫害识别。通过收集病虫害图片，对病虫害图片进行预处理后，用于对卷积神经网络与胶囊网络组成的多通道网络模型进行训练，得到病虫害识别模型，进而能够用于对作物图片，进行病虫害识别，得到作物上是否存在病虫害，能够在大范围内及时发现识别出作物上的病虫害，对病虫害进行治理，避免对作物生长造成严重影响。
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