公开(公告)号：CN119478736A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411516103.3

申请日：2024-10-29

Applicant: 四川农业大学 ,  中国电信股份有限公司四川分公司

Inventor： 杨峰 ,  王曼玲 ,  陈涓 ,  赵匀铎 ,  王桃 ,  杨诚阳 ,  汪诗雨 ,  黄瑞琪 ,  徐敏捷 ,  谭先明 ,  杨宸尧

IPC: G06V20/17 ,  G06V20/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明公开了一种基于DeeplabV3+的无人机影像多种作物地块识别及生产力预测方法，获取研究区域的无人机影像，并对图像进行拼接处理；对图像进行预处理及标注，划分为训练集、验证集；利用数据集对改进后的DeeplabV3+深度学习网络模型进行训练、验证和测试，获得最终的基于DeeplabV3+的无人机影像地块识别及作物分类模型；将训练好的地块识别及作物分类模型对预处理后的待检测图像进行地块识别及作物分类并进行拼接处理；利用envi、ArcGis软件对拼接后的预测分割图进行进一步处理得到多种作物的生产力预测图。本发明降低了对人工进行实地勘察的依赖，且受地形因素限制较小，更加快捷精准，利于提升农业资产盘点效率。

公开(公告)号：CN118780935A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202410768214.7

申请日：2024-06-14

Applicant: 四川农业大学

Inventor： 杨峰 ,  鲁兆宏 ,  谭先明 ,  杨宸尧 ,  吴雨珊 ,  张佳伟 ,  杨文钰

IPC: G06Q50/02 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06F18/27

Abstract: 本发明专利涉及农业信息领域，一种基于特征融合的估测叶片碳氮比值的高光谱建模方法。将植被指数特征和小波特征进行融合，充分考虑了光谱特征与叶片碳氮比值的内在联系，能用一种模型同时实现对玉米、大豆两种作物的监测，有效提高了预测精度，并且改善了以往的研究中同一种模型只适用于同一种作物的缺点，提高了模型的精度和泛化迁移能力。

公开(公告)号：CN119836910A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202510160796.5

申请日：2025-02-13

Applicant: 四川农业大学

Inventor： 杨峰 ,  鲁兆宏 ,  谭先明 ,  张洁 ,  王磊 ,  韦新彤 ,  杨宸尧 ,  杨文钰

IPC: A01C21/00 ,  A01C23/00 ,  A01C23/04

Abstract: 本发明公开了一种基于玉米大豆本体信息的精准施肥灌溉方法及系统，包括以下步骤：根据两作物的全生育期生长大数据建立基于光谱信息的叶片氮含量估测模型和水分估测模型，安装创新研发的光谱探头传感器，在田间安装一个环境监测站，根据光谱设备采集到的可用的玉米、大豆叶片的冠层光谱信息，得到预测的氮素含量和水分含量。本发明的一种基于玉米大豆本体信息的精准施肥灌溉方法及系统，通过建立玉米和大豆的叶片氮含量估测模型，能够精准计算出玉米和大豆在不同生长阶段的氮素含量，根据实际测量的光谱数据准确得出作物的氮素状况，从而实现按需施肥，避免了传统施肥中可能出现的养分不足或过剩，提高了肥料利用率，减少了肥料浪费。

公开(公告)号：CN118506162A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410776274.3

申请日：2024-06-17

Applicant: 四川农业大学

Inventor： 杨峰 ,  张洁 ,  谭先明 ,  周伟 ,  杨宸尧 ,  杨诚阳

IPC: G06V10/82 ,  G06V20/10 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明提供一种基于改进卷积神经网络的枇杷生育时期自动识别方法，获取不同栽培方式、不同生育时期下的枇杷图像；标注图像并对图像进行数据增强，构建训练集、验证集和测试集；建立包含改进损失函数和注意力机制模块的YOLOv8卷积神经网络模型并训练；输入测试集的图像数据至训练好的模型，调整模型参数，得到最终的优化模型；将优化的卷积神经网络模型部署至手机APP，通过不同图像获取途径输入枇杷图像，得到枇杷的生育时期识别结果，并根据各个生育时期配备相应的农事管理指导方案，形成枇杷生育时期识别与相关农事管理软件，本发明的方法能实现生育时期的自动、准确识别，并为枇杷管理提供决策支持。

公开(公告)号：CN119693723A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202510202719.1

申请日：2025-02-24

Applicant: 四川农业大学

Inventor： 杨峰 ,  张洁 ,  彭海林 ,  朱亚宁 ,  朱肖阳 ,  谭礼强 ,  汤丹丹 ,  李坤鸿 ,  谭先明 ,  吴雨珊 ,  张植焰 ,  蓝艺 ,  杨宸尧

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V20/70 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明涉及粮经作物精准监测管理领域，尤其涉及一种智能化茶芽检测系统与管理方法，包括：通过在茶园中采用设备采集茶树茶芽图像数据；对采集到的图像数据进行预处理；使用LabelImg对不同生长阶段的茶芽进行标注，构建茶芽检测模型的数据集；通过YOLOv10进行预训练、正式训练和优化，保存最优的权重文件；在茶园中固定多个摄像头，定期拍摄茶芽图像并测量茶芽长度，运用线性回归模型构建茶芽长度估测模型；通过云平台实现对茶园茶芽的智能化检测管理。本发明方法能够提升茶芽数量检测的速度与准确性，实现产量估测、给出农事操作建议和胁迫预警，增强了茶园生产管理的效率，为茶叶产业的智能化转型升级注入了强劲动力。

公开(公告)号：CN117671358A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311646683.3

申请日：2023-12-04

Applicant: 四川农业大学

Inventor： 谭先明 ,  杨峰 ,  王仲林 ,  杨诚阳 ,  吴雨珊 ,  杨宸尧 ,  李坤鸿

IPC: G06V10/764 ,  G06V20/10 ,  G06V10/54 ,  G06V10/58 ,  G06V10/766 ,  G06V10/80 ,  G06V10/56

Abstract: 本发明公开了一种基于无人机RGB影像的大豆玉米带状间作长势监测方法，在大豆玉米带状间作的关键生育时期采用无人机获取两种作物的RGB影像。通过对RGB影像预处理获取正射影像和数字高程模型(DEM)，进而提取玉米和大豆两种作物生长区域的采样点RGB特征和DEM特征，并基于RGB+DEM组合特征，采用随机森林等算法构建大豆玉米冠层精细分类模型。基于预处理后的正射影像，提取各生长点对应的大豆玉米RGB特征和对应的纹理特征，组合后与各采样点的农学参数进行相关性分析，并采用优选的特征构建两种作物的生长监测回归模型进行空间制图，为大豆玉米带状间作田间管理和生长诊断提供参考。