-
公开(公告)号：CN109405757A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811619824.1
申请日：2018-12-28
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01B11/14
Abstract: 本发明属于农业机械领域，具体涉及一种多光感式稻苗株距测量装置，包括机架、滑行浮板、多光感式稻苗株距测量系统，机架悬挂于插秧机，机架的左右两侧均连接有滑行浮板，多光感式稻苗株距测量系统安装在滑行浮板上；多光感式稻苗株距测量系统包括核心模块、预设株距调节器、斜置式稻株茎秆定位模块、线性阵列式激光测距模块、显示面板；斜置式稻株茎秆定位模块根据安装的前后位置得到理论株距L0；斜置式稻株茎秆定位模块排除干扰；线性阵列式激光测距模块获得相邻稻苗的实际间距LR；LR与L0比较，反馈调整插秧机。本发明解决传统人工测量株距随机性大、误差大的问题；实现秧苗株距实时动态在线检测。
-
公开(公告)号：CN110457989A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910533754.6
申请日：2019-06-19
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明属于智能农业机械识别领域，涉及一种基于卷积神经网络提取多维度扩展特征的稻田杂草识别方法。本发明克服了机器视觉杂草识别方法时靠人工提取特征难以获得接近杂草自然属性的问题和图像预处理对识别结果有影响的缺点。本发明首先通过多维度采集和多步骤扩展，获得大量、具有相关性的训练集；其次基于卷积神经网络对稻田杂草特征进行提取和筛选；然后对MLP分类器进行训练与检测；最终迁移学习后的MLP分类器对稻田杂草的种类、位置进行预测。通过上述步骤，使杂草识别的准确率、稳定性和实时性获得提升。本发明为智能稻田除草机械的研制奠定了基础，具有推广应用的价值。
-
公开(公告)号：CN109376728A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811620704.3
申请日：2018-12-28
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多特征融合和BP神经网络的稻田杂草识别方法，首先是基于图像处理技术对稻田杂草的多种类特征进行提取；然后将这些特征融合作为BP神经网络的输入数据进行训练与检测；最后采用训练完的BP网络分类器对新的杂草进行辨识；多种类特征包括颜色、形态和纹理三类特征；BP神经网络，看作输入杂草的多种类特征参数到输出对应杂草类别的非线性映射。还涉及一种基于多特征融合和BP神经网络的稻田杂草识别方法的应用。本发明可实现对稻田杂草的位置、密度和种类精准辨别；可对复杂水稻田环境下的杂草进行精确快速地识别，解决了目前稻田杂草识别速度慢、准确率低的问题，属于农业机械智能识别领域。
-
公开(公告)号：CN110050527B
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN201910481197.8
申请日：2019-06-04
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 一种适宜横向避苗调控的水稻行间除草部件，包括除草刀、阶梯轴、仿行架；阶梯轴通过仿行架安装在除草机的调控机架上，除草刀安装在阶梯轴上；除草刀包括安装在阶梯轴上的刀片毂、周向均布安装在刀片毂外侧的多片除草刀片和挡板，除草刀片的根部与刀片毂相接，除草刀片从内侧的根部向外侧的刃部成弧形。本发明结构简单、工作可靠，除草刀片所需切土阻力及横向避苗调控阻力较小，提高了横向避苗除草调控的稳定性，适宜横向避苗调控，属于农业机械技术领域。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109934256A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910081161.0
申请日：2019-01-28
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GA-ANN特征降维与SOM特征优选的稻田杂草识别方法，包括下述步骤：步骤一，图像采集；在不同自然条件的情况下，采集稻田杂草的图像作为样本；步骤二，图像预处理；为克服水田光照强度变化和水面反光影响杂草识别精度的问题，在RGB颜色特征分割算法的基础上，引入RGB线性加权系数对图像进行分割，获得二值化图像，然后再利用形态学算子进行后处理，分离出杂草二值图像；本发明不仅能减少数据冗余，简化计算量，而且筛选出的主要特征具有独立性、可区分性、数量少的特点，能有效应用于杂草分类识别，提高分类精度。
-
公开(公告)号：CN110598516A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910532979.X
申请日：2019-06-19
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明属于智能农业领域，涉及一种基于随机森林的多方位分层采集组合稻田杂草识别方法。首先使用多方位分层方式采集稻田杂草图像集，并用Bootstrap抽样获得多个样本组合；然后每个样本组合的图像经过预处理，提取样本组合中杂草的多种特征融合在一起构成特征矩阵；再输入到随机森林模型中以训练多个RF分类器；最后选择袋外误差最少的RF分类器，并对计算整个随机森林模型的袋外误差作检测指标。本发明提出多方位分层采集的方式，使采集到的图像更有随机性和代表性，更贴近复杂环境下的杂草；使用了RF分类器，泛化能力强、运算速度快、消除过拟合问题，具有良好的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN110050527A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910481197.8
申请日：2019-06-04
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 一种适宜横向避苗调控的水稻行间除草部件，包括除草刀、阶梯轴、仿行架；阶梯轴通过仿行架安装在除草机的调控机架上，除草刀安装在阶梯轴上；除草刀包括安装在阶梯轴上的刀片毂、周向均布安装在刀片毂外侧的多片除草刀片和挡板，除草刀片的根部与刀片毂相接，除草刀片从内侧的根部向外侧的刃部成弧形。本发明结构简单、工作可靠，除草刀片所需切土阻力及横向避苗调控阻力较小，提高了横向避苗除草调控的稳定性，适宜横向避苗调控，属于农业机械技术领域。
-
公开(公告)号：CN109405757B
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201811619824.1
申请日：2018-12-28
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01B11/14
Abstract: 本发明属于农业机械领域，具体涉及一种多光感式稻苗株距测量装置，包括机架、滑行浮板、多光感式稻苗株距测量系统，机架悬挂于插秧机，机架的左右两侧均连接有滑行浮板，多光感式稻苗株距测量系统安装在滑行浮板上；多光感式稻苗株距测量系统包括核心模块、预设株距调节器、斜置式稻株茎秆定位模块、线性阵列式激光测距模块、显示面板；斜置式稻株茎秆定位模块根据安装的前后位置得到理论株距L0；斜置式稻株茎秆定位模块排除干扰；线性阵列式激光测距模块获得相邻稻苗的实际间距LR；LR与L0比较，反馈调整插秧机。本发明解决传统人工测量株距随机性大、误差大的问题；实现秧苗株距实时动态在线检测。
-
公开(公告)号：CN109539984A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811440771.7
申请日：2018-11-29
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于红外传感器的稻株识别定位装置，包括连接部件、两个安装箱、两根拨苗部件、两组红外对射传感器、一个红外测距传感器、数据处理系统、电源；两个安装箱左右对称的安装在连接部件的左右两端，两根拨苗部件左右对称的固定在两个安装箱的前方内侧；每组红外对射传感器均包括发射端和接收端，分别安装在两个安装箱的前侧；红外测距传感器安装在其中一个安装箱的前侧；在竖直方向上，一组红外对射传感器、红外测距传感器、另一组红外对射传感器高低依次设置。还涉及一种基于红外传感器的稻株识别定位方法。本发明可精准识别定位稻株，具有实时性、精确性，属于农业装备的机械设计和智能控制技术。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.016 seconds)
