公开(公告)号：CN115099297A

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202210441866.0

申请日：2022-04-25

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 刘立超 ,  王健清 ,  梁静 ,  陈黎卿 ,  马庆 ,  李兆东 ,  张春岭 ,  王韦韦

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06T3/40 ,  G06F17/18 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明涉及大豆人工智能选育技术领域，公开了一种基于改进型YOLO v5模型的大豆植株表型数据统计方法，包括如下步骤：获得目标大豆植株的采样图片；通过基于指定训练方法训练完成的识别模型对采样图片进行识别；统计并保存识别模型输出的关于大豆植株的表型特征；其中，识别模型为基于指定改进方法改进的YOLO v5模型；可将对目标大豆植株进行拍摄采样得到的采样图片，输入预先训练好的识别模型中进行识别，识别模型可以快速准确的给出该目标大豆植株的表型特征数据，然后可将表型特征数据进行统计，方便后续工作者进行查阅调取。

公开(公告)号：CN115099297B

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202210441866.0

申请日：2022-04-25

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 刘立超 ,  王健清 ,  梁静 ,  陈黎卿 ,  马庆 ,  李兆东 ,  张春岭 ,  王韦韦

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06T3/40 ,  G06F17/18 ,  G06T3/4038

Abstract: 本发明涉及大豆人工智能选育技术领域，公开了一种基于改进型YOLO v5模型的大豆植株表型数据统计方法，包括如下步骤：获得目标大豆植株的采样图片；通过基于指定训练方法训练完成的识别模型对采样图片进行识别；统计并保存识别模型输出的关于大豆植株的表型特征；其中，识别模型为基于指定改进方法改进的YOLO v5模型；可将对目标大豆植株进行拍摄采样得到的采样图片，输入预先训练好的识别模型中进行识别，识别模型可以快速准确的给出该目标大豆植株的表型特征数据，然后可将表型特征数据进行统计，方便后续工作者进行查阅调取。

公开(公告)号：CN116048082A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202310038982.2

申请日：2023-01-11

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 刘立超 ,  梁静 ,  陈黎卿 ,  俞传阳 ,  王喆 ,  王奎

IPC: G05D1/02 ,  A01D46/30 ,  B25J9/16 ,  G06V20/17 ,  G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26

Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种基于无人机识别的名优茶自动采摘控制系统及方法，包括基站、信息采集模块、识别处理模块和采摘装置；通过低空拍摄采集茶园图像，对图像进行处理得到数据集；并利用深度学习算法对数据集进行训练后，目标检测输出茶芽位置；通过坐标变化使采摘装置获取名优茶嫩芽实际坐标，并根据坐标判断采摘机的运动轨迹和末端机械手采摘茶叶的顺序，有效解决了名优茶自动采摘中采摘点快速定位以及自动采摘的问题。