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公开(公告)号：CN114659463A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210247520.7
申请日：2022-03-14
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开的一种植物表型采集装置及其方法，包括：成像室、旋转台、摄像模块、处理器模块、控制模块；处理器模块分别与旋转台、摄像模块、控制模块连接；成像室通过伸缩机架模块和遮光模块形成封闭式可折叠成像室；旋转台设置在成像室内，用于固定待检测植物，并将其进行旋转运动；摄像模块设置在成像室内部上方，用于采集待检测植物多方位图像数据；处理器模块通过控制模块控制旋转台按预设角度旋转、以及控制摄像模块启动和数据处理与生成三维点云，进而使得处理器模块根据三维点云计算其表型数据；本发明克服成本高，受场地限制且在三维重建过程中易造成点云噪声与点云缺失的问题，提供一种经济、高效、准确且便携的植物表型采集方法及装置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114387520A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210042666.8
申请日：2022-01-14
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06T7/00 , G06T7/90 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种用于机器人采摘的密集李子精准检测方法及其系统，包括以下步骤：通过图像采集设备采集果园果实的图像；进行检查处理得到符合要求的目标检测图像；对目标检测图像进行不同成熟度果实的数据标注，获取标注图像；将标注图像按比例划分训练集和测试集，获取训练集中成熟比例果实个数；根据训练集中果实成熟比例判定是否需要数据平衡处理；将平衡训练集数据进行数据增强处理；对目标检测模型进行改进；通过改进目标检测模型对数据增强训练集进行训练和预测，得到检测结果；本发明将深度学习模型应用于李子的识别采摘，可部署在机器人采摘平台，为果园的产量估测和采摘机器人的研究提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN114659463B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202210247520.7
申请日：2022-03-14
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开的一种植物表型采集装置及其方法，包括：成像室、旋转台、摄像模块、处理器模块、控制模块；处理器模块分别与旋转台、摄像模块、控制模块连接；成像室通过伸缩机架模块和遮光模块形成封闭式可折叠成像室；旋转台设置在成像室内，用于固定待检测植物，并将其进行旋转运动；摄像模块设置在成像室内部上方，用于采集待检测植物多方位图像数据；处理器模块通过控制模块控制旋转台按预设角度旋转、以及控制摄像模块启动和数据处理与生成三维点云，进而使得处理器模块根据三维点云计算其表型数据；本发明克服成本高，受场地限制且在三维重建过程中易造成点云噪声与点云缺失的问题，提供一种经济、高效、准确且便携的植物表型采集方法及装置。
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公开(公告)号：CN114894681A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210418716.8
申请日：2022-04-20
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N15/04 , G01D21/02 , G06F16/904 , G06T13/60 , H04W4/38
Abstract: 本发明公开了一种雾滴漂移数据处理系统及方法，涉及精准农业装备研究技术领域，包括雾滴飘移数据与环境数据采集系统、雾滴飘移数据存储系统、雾滴飘移数据分析系统、雾滴飘移数据预测系统、电源模块、触摸屏、云服务器、无线通信模块、数据可视化处理模块。本发明目的是为了改进常规飘移试验工作量大的问题，通过传感器快速获取所需要的信息，并通过使用节点多，传输稳定安全的ZigBee网络传回后端处理器进行数据处理与分析，并对雾滴飘移数据进行数据可视化模型的建立，加快了雾滴飘移数据获取的工作效率并且不易出错，还为雾滴飘移数据的预测与直观分析提供了新方案。
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公开(公告)号：CN114387520B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202210042666.8
申请日：2022-01-14
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06T7/00 , G06T7/90 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/045 , G06N3/082 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种用于机器人采摘的密集李子精准检测方法及其系统，包括以下步骤：通过图像采集设备采集果园果实的图像；进行检查处理得到符合要求的目标检测图像；对目标检测图像进行不同成熟度果实的数据标注，获取标注图像；将标注图像按比例划分训练集和测试集，获取训练集中成熟比例果实个数；根据训练集中果实成熟比例判定是否需要数据平衡处理；将平衡训练集数据进行数据增强处理；对目标检测模型进行改进；通过改进目标检测模型对数据增强训练集进行训练和预测，得到检测结果；本发明将深度学习模型应用于李子的识别采摘，可部署在机器人采摘平台，为果园的产量估测和采摘机器人的研究提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN115908820A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211707582.8
申请日：2022-12-29
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06T5/20
Abstract: 本发明提供一种基于无人机激光雷达扫描的芒果树点云实例分割系统，属于数据处理技术领域，该系统包括：获取芒果树林点云数据；将芒果树林点云数据分离为非地点数据和地面点数据；将非地面点数据分割成多个芒果树数据簇；逐个判断每个芒果树数据簇是单棵树还是多棵树，若是单棵树则直接输出1，若是多棵树则判断为几棵树再输出多棵树的棵数；将每个芒果树数据簇的判断结果加起来输出为芒果树林总的芒果树棵数。本发明能够针对芒果树林中芒果树相互粘连的问题，准确分割出单棵芒果树，输出芒果树的棵数。
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