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公开(公告)号：CN118961617A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411031879.6
申请日：2024-07-30
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本申请涉及一种龙眼可溶性固形物分级检测装置，装置包括：外壳，外壳包括上外壳以及下外壳，上外壳与下外壳通过螺母固定连接；隔板，隔板设置于整体外壳中部，隔板底部设置有光源，隔板顶部设置有光纤光谱仪以及控制模块；采集模块，采集模块包括光纤光谱仪、光源以及光纤探头，光源通过光纤探头照射待检测龙眼，反射的光信号被传输到光纤光谱仪，以确定待检测龙眼相对应的光谱数据；中央处理器，其采用预设的龙眼可溶性固形物分级检测模型根据待检测龙眼相对应的光谱数据，确定待检测龙眼相对应的可溶性固形物含量以及其相对应的龙眼等级。本申请能够在田间作业中快速、准确地检测出龙眼果实的可溶性固形物以及龙眼果实的等级。
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公开(公告)号：CN115063703B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202210716215.8
申请日：2022-06-23
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/22 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种果树成花率估测方法、系统、设备及存储介质，方法包括：采集果树花期的RGB图像，对所述RGB图像进行预处理，构建图像数据集；对所述图像数据集的花穗和树梢进行标注，获得完成标注的图像数据集；利用图像数据集对预先设立的目标检测模型进行预训练，通过对比精确度，选择最优的目标检测模型参数；利用最优的目标检测模型参数对目标检测模型进行训练，得到训练好的目标检测模型；利用训练好的目标检测模型对单棵果树的花穗和树梢进行目标检测，并构建单棵果树花穗和树梢的数量估计模型，利用数量估计模型对待检测果树成花率进行估计。本发明结合无人机技术和深度学习技术，通过实现果树花穗和树梢快速且准确地检测，从而为果树成花率的估测提供智能化的技术手段。
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公开(公告)号：CN118020495A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410381396.2
申请日：2024-03-29
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开一种荔枝仿形振动采摘机及其控制方法，该采摘机包括运载机构、设置在所述运载机构上的导航机构、多模态感知机构、采收装置、果实收集机构以及升降平移仿形机构；所述升降平移仿形机构包括移动支架、平移机构、升降机构以及仿形机构；所述仿形机构用于调节采收装置的采收角度；所述升降机构用于驱动所述仿形机构进行竖向运动；所述平移机构用于驱动移动支架进行水平运动；所述采收装置包括设置在所述仿形机构上的采收架、设置在所述采收架上的拢合机构以及振动采收执行机构。该采摘机大大降低了使用者的操作难度，通过精准的姿态调节来提高采摘机的采收精度，提高了采摘机的工作效率，进而提高荔枝的采收效率，自动化以及智能化程度高。
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公开(公告)号：CN115571168B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202211101659.7
申请日：2022-09-09
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种适用农业机械装卸转场的索道运输机及装卸转场方法，所述索道运输机包括索轨机构、轮组机构、调平机构、刹车机构、转场机构、升降机构和载物车箱；索轨机构固定在山地平面上，用于支撑所述索道运输机；轮组机构安装在所述索轨机构上，并可沿着所述索轨机构进行移动；刹车机构安装在轮组机构上方，连接轮组机构与索轨机构，用于控制轮组机构是否刹车；调平机构安装在轮组机构下方，连接升降机构、轮组机构与转场机构；升降机构安装在转场机构下方，连接转场机构与载物车箱；载物车箱安装在升降机构下方，用于放置运输及转场的农业机械。本发明能够搭载不同的作业设备在山地中进行运输，实现作业设备在不同水平梯度种植面上的掉头。
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公开(公告)号：CN117918125A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410089824.4
申请日：2024-01-22
Applicant: 华南农业大学
IPC: A01D46/30 , A01D91/04 , B64U80/86 , B64U70/99 , B64U101/40
Abstract: 本发明公开一种无人机运载装置及作业方法，该装置包括行走机构以及设置在行走机构上的运载平台、收果机构；所述运载平台包括固定平台、伸缩平台以及伸缩驱动机构；所述固定平台上设有用于固定无人机的锁定机构；所述伸缩平台与伸缩驱动机构的驱动端连接；所述无人机上设有用于采摘串型水果的采摘机构；所述收果机构包括收果筐，该收果筐与伸缩平台连接；在非采摘状态下，所述伸缩平台和收果筐均位于固定平台的下方；在采摘状态下，所述伸缩平台和收果筐延伸至固定平台的外侧。本发明能够在果园环境中平稳地运输无人机，有利于提高水果采摘的自动化水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116138039B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202310038361.4
申请日：2023-01-10
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开一种水果采摘无人机以及作业方法，该水果采摘无人机包括无人机本体和采摘模块，所述采摘模块包括视觉定位机构、切枝机构和收果筐；所述视觉定位机构包括相机和定位处理单元；所述切枝机构设置在收果筐的上方，该切枝机构包括切枝梳和切割机构，所述切枝梳转动连接在收果筐的上方，该切枝梳包括多个直线均匀分布的梳齿；相邻的两个梳齿之间的间隙构成切割空间；所述切割机构包括切割轮、旋转驱动机构和用于驱动切割轮进行横向移动的横向驱动机构，所述横向驱动机构的驱动方向与所述梳齿的排列方向平行。本发明能够对任意位置的水果进行采摘，尤其是位于高处或者背面位置的水果，可以提高荔枝、龙眼等串型水果采摘的自动化水平。
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公开(公告)号：CN117852766A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410042828.7
申请日：2024-01-11
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进时间序列的果园土壤电导率预测方法，包括以下步骤：S1，获取基于原始时间序列的果园农情数据；S2，基于改进时间序列对原始时间序列的果园农情数据进行处理，获得改进时间序列数据；S3，将改进时间序列数据输入Transformer‑BiLSTM模型中进行果园土壤电导率预测，获得最佳预测结果。本发明通过使用改进时间序列的数据集，降低了数据集的冗余度；同时利用Transformer‑BiLSTM模型来处理时序数据，既具有处理长距离数据依赖性以及捕获全局序列信息的优势，又具有处理双向长短时记忆数据以及捕获局部上下文信息和时序特征的优势，保证了时序数据处理的效率，提高了果园土壤电导率预测结果的准确度。
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公开(公告)号：CN117678440A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311804959.6
申请日：2023-12-26
Applicant: 华南农业大学
IPC: A01G3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于三维点云的自动对靶调节姿态修剪系统及其修剪方法，包括：修剪装备，用于对目标树木进行修剪；信息采集装置，用于获取目标树木和周围环境的点云信息以及修剪装备位姿信息，并传输给数据处理单元；数据处理单元，用于对信息采集装置传输过来的信息进行处理，获得目标树木修剪部位的三维坐标和修剪角度以及修剪装备的位置和姿态信息，并传输给控制单元；控制单元，根据数据处理单元传输过来的信息，控制修剪装备进行精准修剪。本发明能够根据探测到的树木点云构建出树木的冠幅、株高、行距等参数，计算树木目标修剪部位，从而实现根据树木冠层参数改变修剪姿态，精准修剪的目的，减轻修剪过程中的工作量，提高修剪效率。
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公开(公告)号：CN113326925B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202110690555.3
申请日：2021-06-22
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于密度图回归的卷积神经网络的花量统计方法、系统、设备及介质，该方法包括构建卷积神经网络模型；获取花期花朵图像并构建数据集；训练卷积神经网络模型；进行验证并调整当前卷积神经网络的参数；选取最终的花量统计模型并进行预测。本发明采用基于密度图的花量统计方法，而非传统人工计数，可实现快速准确统计花量；使用不同大小的卷积核的子网络适应花朵分辨率大小尺度不同的情况，使模型在不同形态的花量统计下更加具鲁棒性；相比现有发明，本发明提升了模型在计数高密度花量时的精度，同时相比目标检测方法，该技术不需要精确的边界框大小和精准的边界框位置，提升了模型的专一性，输出更快的密度图和计数结果。
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公开(公告)号：CN116797952A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310831002.4
申请日：2023-07-07
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明涉及荔枝产量预测技术领域，具体涉及基于无人机多光谱图像和长势信息的荔枝产量预测方法，该方法包括：获取果园待测区域不同生育期的荔枝树冠层的多光谱遥感影像数据拼接成全景多光谱图像数据，采集地面长势信息以及果园待测区域每棵荔枝树的实际产量，根据获取数据进行随机森林模型构建，筛选特征参数并进行归一化处理，输入随机森林模型形成最佳加权估产模型。本发明首先通过利用先进的无人机遥感技术，扩大了荔枝数据采集范围，同时降低工作人员的工作量，提升数据采集效率，通过建立最佳加权估产模型大大提高荔枝产量估测精度，同时相比传统通过相机采集荔枝图像避免了漏检和遮挡的问题，提高采集数据的全面性。
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