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公开(公告)号：CN119579954A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411569288.4
申请日：2024-11-05
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级神经网络的皮类中药材识别方法及系统，涉及药材识别技术领域，包括收集不同条件下各种皮类中药材的RGB图像，形成数据库；对所述数据库中的各种皮类中药材图像进行分类标注，并建立原始皮类中药材数据集；基于定位注意力机制和跨阶段局部网络构建ShuffleNet V2‑lite网络模型；对ShuffleNet V2‑lite网络模型中皮类中药材分类结果进行修正；利用更新后的ShuffleNet V2‑lite网络模型对皮类中药材进行检测分类。本发明所述方法在对皮类中药材检测时，能够将不同品种的皮类中药材准确区分，减少因外观相似导致的分类误差，实现皮类中药材的智能化分类和高精度鉴别，提高分类的准确性和可靠性，同时对提升中药材质量控制水平具有重要意义。
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公开(公告)号：CN118298431B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410718322.3
申请日：2024-06-05
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V20/70 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/762 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种自然场景图像描述生成方法及系统，属于计算机视觉以及自然语言处理技术领域。本发明采用融合注意力机制的编码器‑解码器架构设计图像描述模型，构建基于向量梯度非均匀正则化的图像特征编码模块，增强图像中目标之间互动关系的准确性；构建基于特征贡献和标准差控制优化的文本特征解码模块，提高捕捉图像视觉信息的完整性和图像描述技术在各种场景下的泛化能力和适应性。本发明能够提升面向自然场景的图像描述的准确性、多样性和通用性，从而生成高精度、信息丰富和鲁棒性强的自然语言描述。
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公开(公告)号：CN114119574B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202111443534.8
申请日：2021-11-30
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的采摘点检测模型构建方法及采摘点定位方法，属于人工智能检测技术领域。采集采摘目标多角度RGB图像和深度图像通过视角映射生成采摘目标的第一点云集合作为训练集；采用三维重建方法实时重建采摘本体树冠层第二点云集合作为验证集和测试集，训练采摘点检测模型Alpha‑VoteNet。采摘时，采用三维重建方法实时三维重建采摘对象树冠层第三点云集合，利用采摘点检测模型获取采摘对象树冠层的所有采摘目标的采摘区域标注框，并根据标注框底面顶点计算底面中心获取采摘点三维坐标。本方法克服了传统方法中无法获取采摘目标的三维信息和因障碍物遮挡造成识别精度不高的问题，具有检测精度高、识别速度快和泛化能力强等特点。
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公开(公告)号：CN117256545B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311553506.0
申请日：2023-11-21
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开一种智能饲养监测装置及其监测系统，涉及智能监测技术领域，智能饲养监测装置，包括浮船，浮船周侧至少两边呈对称设有气囊；投料组件，投料组件包括可升降的饵料托盘，饵料托盘位于浮船下方；调节组件，用以调节气囊相对浮船竖直方向的位置高度，以控制饵料托盘的入水深度；监测组件，监测组件位于饵料托盘的上方，采集饵料托盘上的图像上传至边缘计算设备终端。本实施例通过可升降调节的饵料托盘以及气囊，进而对饵料托盘的入水状态进行切换，以便于饵料的放置和龙虾的喂养，进一步通过监测组件对龙虾的进食进行监测，获取龙虾的生长状况以及饵料的余量，实现龙虾的科学饲养。
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公开(公告)号：CN113361194A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110623651.6
申请日：2021-06-04
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的传感器漂移校准方法、电子设备及存储介质，属于传感器校准技术领域。该方法采用数据增广方法扩充数据样本，为传感器漂移校准提供了数据保障，所提出的传感器漂移校准方法包括漂移特征提取和漂移校准两个部分，分别对应于漂移特征提取模块和校准模块。漂移特征提取模块通过多尺度卷积层提取数据中隐藏在不同尺度上时间和频率的漂移关键特征，为校准模块奠定基础；校准模块采用基于自注意力的一维残差卷积神经网络有效利用邻近传感器间数据相关性对漂移数据进行漂移补偿，能够同时校准传感器群组中多个传感器的漂移。该方法能充分利用数据的时间和空间特征，有效提取数据中的漂移特征，提高了数据采集质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107318142B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201710527349.4
申请日：2017-06-30
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种无线传感网簇间分布式路由方法，属于无线传感器网络领域，其有效降低了大规模无线传感器网络簇头间数据传输的干扰。本发明包括簇头间通过Hello消息交换彼此的逻辑连接关系及负载信息，并将其记录入邻居表中；簇头先根据邻居簇头的父簇头数量与流量负载，计算簇头的数据传输对其邻居簇头数据传输的干扰因子；子簇头以父簇头的干扰因子为依据计算各父簇头承担下一跳数据传输的概率。本发明能够有效降低数据传输过程中簇头间的相互干扰，提高网络的数据传输效率。
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公开(公告)号：CN109921952A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910256665.1
申请日：2019-04-01
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知和模型驱动的数据收集方法，属于信息技术领域。它包括关键数据使用模型驱动模式进行采集，非关键数据使用压缩感知模式进行采集，数据收集模式在模型驱动模式与压缩感知模式之间进行动态切换；在模型驱动模式的阶段，根据传感器的连续采样数据判断切换为压缩感知模式的时刻；在压缩感知模式的阶段，通过稀疏采样的数据点建模判断切换为模型驱动模式的时刻。本发明能够实现两种数据收集模式间的可靠、及时地动态切换，能够有效避免数据收集模式切换抖动，保障数据的获取精度和关键数据获取的时效性。
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公开(公告)号：CN105792253A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610103875.3
申请日：2016-02-25
Applicant: 安徽农业大学
CPC classification number: Y02D70/00 , H04W24/02 , H04W52/0209 , H04W74/085
Abstract: 本发明公开一种无线传感网介质访问控制优化方法，在网络形成期，传感器节点建立邻居表对邻居节点的调度信息进行记录。在进入竞争时期后，本发明根据邻居表中已有的参与竞争节点个数、邻居表中节点总数和预测上次参加竞争节点个数对参与下次竞争的节点个数进行精确的判断。为了使传感器节点能够适应网络负载的变化，本发明使用动态的竞争窗口策略。该策略根据网络中节点数目的变化自适应地调整本节点的竞争窗口大小，有效减少冲突发生概率和空闲侦听时间，避免由于冲突和长时间的空闲侦听造成的能量消耗，具有网络生存时间长、时延小、数据包时延抖动小的特点，适用于负载变化频繁的大规模无线传感器网络和时延敏感的传感器网络应用。
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公开(公告)号：CN117256545A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311553506.0
申请日：2023-11-21
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开一种智能饲养监测装置及其监测系统，涉及智能监测技术领域，智能饲养监测装置，包括浮船，浮船周侧至少两边呈对称设有气囊；投料组件，投料组件包括可升降的饵料托盘，饵料托盘位于浮船下方；调节组件，用以调节气囊相对浮船竖直方向的位置高度，以控制饵料托盘的入水深度；监测组件，监测组件位于饵料托盘的上方，采集饵料托盘上的图像上传至边缘计算设备终端。本实施例通过可升降调节的饵料托盘以及气囊，进而对饵料托盘的入水状态进行切换，以便于饵料的放置和龙虾的喂养，进一步通过监测组件对龙虾的进食进行监测，获取龙虾的生长状况以及饵料的余量，实现龙虾的科学饲养。
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公开(公告)号：CN117110217A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311374660.1
申请日：2023-10-23
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种立体化水质监测方法及系统，属于水质监测技术领域。本发明通过水体离散特征提取模块自适应捕获中小面积离散分布水体信息，通过水体空间分布感知模块以空间分布角度充分感知大面积连续型水体语义，并构建水体特征聚合模块将二者分别获得的关键语义信息建立依赖关系，由此对水质图像进行区域分割得到不同的区域信息，再通过每个区域信息的光谱植被指数和水质目标要素数据建立光谱植被指数的反演组合，利用光谱植被指数的反演组合构建水质目标要素反演模型，进而通过水质目标要素反演模型对水质进行大面积实时连续监测，能够及时发现并针对性地应对突发的水质问题，有效反映水质空间分布状况，具有较强的实用性和广泛适用性。
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