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公开(公告)号：CN116434066B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310424584.4
申请日：2023-04-17
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的大豆豆荚考种方法、系统及装置，涉及人工智能机器视觉考种技术领域；该方法包括以下步骤：采集不同拍摄环境下的大豆豆荚原始RGB图像；根据大豆豆荚原始RGB图像中每个豆荚中实粒和秕粒的个数情况进行框选分类标记建立原始图像数据集；构建融合注意力模块的改进YOLOX网络模型，将原始图像数据集输入至改进YOLOX网络模型进行训练；测试改进YOLOX网络模型，更新改进YOLOX网络模型的学习参数；对存在多种特征的豆荚计数结果进行修正；利用已更新的改进YOLOX网络模型对待考种的大豆豆荚进行检测。本发明能够将豆荚中的实粒和秕粒区分，且在多种拍摄环境下快速准确地对豆荚进行检测，提高检测和计数的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN116778391A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310828903.8
申请日：2023-07-07
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06Q50/02 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种多模态作物病害表型协同分析模型、装置及模型构建系统，方法包括：构建基于改进CNN和LSTM的作物病害表型文本生成模型，通过组建的多模态训练数据集，对其进行训练；基于改进CNN和LSTM的作物病害表型文本生成模型通过组建的多模态训练数据集，对其进行训练；构建基于查询文本引导和多阶段推理的视觉语言定位模型(MQVL)通过组建的多模态训练数据集，对其进行训练；构建基于CNN‑Transformer双流多模态少样本识别模型(CTMF)通过组建的多模态训练数据集，对其进行训练。
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公开(公告)号：CN114289348B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202111657039.7
申请日：2021-12-31
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种农产品质量安全监测与控制系统，属于农产品安全技术领域。一种农产品质量安全监测与控制系统，包括传送带，所述传送带的外侧先后设置有三个关卡，分别为第一关卡、第二关卡以及第三关卡；所述第一关卡和第二关卡的顶部均设置有分类相机，所述分类相机与分类计算机连接；所述第三关卡位于传送带的末端，所述第三关卡连接分果装置以及切片检测装置。本发明有效的解决了传统的产品质量安全检测与控制系统耗费人力且工作效率底的问题。
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公开(公告)号：CN110659864B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN201910959303.9
申请日：2019-10-10
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种防碰撞可回收利用快递包装箱的方法，要解决的是现有快递包装箱回收利用方面的问题。本发明具体步骤如下：步骤一，在快递包装箱上分别设置第一二维码和第二二维码，第二二维码记录着该快递包装箱对应的网页信息，第一二维码记录物流信息；步骤二，发货时用户扫描第一二维码和第二二维码并且输入用户信息，同时对第二二维码的网页信息进行更新；步骤三，用户扫描第二二维码，对该快递包装箱进行查看。本发明可以实现对快递包装箱的绿色回收利用，以二维码的形式来对快递包装箱多次利用和回收管理工作；本发明采用含IPA防碰撞算法的RFID标签进行仓库管理，解决商品出入库工作量大、效率低下、人员多等问题。
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公开(公告)号：CN113973792B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202111319396.2
申请日：2021-11-09
Applicant: 安徽农业大学
IPC: A01M1/04 , A01M29/06 , A01M29/16 , A01M1/00 , G08B13/196
Abstract: 本发明公开了一种农林场景的危害监测预警装置，属于农林监测技术领域；一种农林场景的危害监测预警装置，包括：外壳、设置于外壳顶部的摄像头、设置于外壳内部的辅助动力机构、主动力机构、一级驱赶机构、灭虫机构、二级驱赶机构、蓄电池和控制器，所述的辅助动力机构与外壳活动连接，所述的辅助动力机构与主动力机构活动连接，辅助动力机构位于主动力机构上方，主动力机构与外壳固定连接，主动力机构与一级驱赶机构底端活动连接，蓄电池、摄像头、外壳、辅助动力机构、主动力机构、一级驱赶机构和灭虫机构均与控制器电连接，本发明功能多样，可很好的将昆虫消灭和驱离动物，有利于提高农林产量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114496294B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202210075291.5
申请日：2022-01-22
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G16H50/80 , G16H50/70 , G06K17/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/02 , G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态生物识别技术的猪体疾病预警实现方法，属于疾病预警方法技术领域。一种基于多模态生物识别技术的猪体疾病预警实现方法，针对猪体疾病特征特点基于深度学习算法对各单一特征设计分类识别模型；基于集成学习联结各特征分类结果进行决策级融合得到最终分类结果；针对猪体疾病特征综合性，通过设计并实现基于决策级融合的生物特征多模态融合的分类模型；针对猪体养殖环节以及猪体特点设计猪体疾病实时预警系统；搭建多感应采集器共联RFID读写器节点设计触发装置，通过单一特征分类异常触发装置锁定异常个体；本发明有效解决了猪体养殖环节猪体疾病初期难发现、易蔓延等猪体安全问题。
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公开(公告)号：CN114754258A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210454802.4
申请日：2022-04-27
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种智慧农业物联网信息管理系统，属于智慧农业技术领域，包括监控装置，监控装置包括安装座，安装座连接有快拆结构，快拆结构连接有支撑杆，快拆结构用于支撑杆快速装卸在安装座上；支撑杆侧壁上安装有安装箱，安装箱内安装有控制器；支撑杆在安装箱上方设有折叠支撑组件；折叠支撑组件包括推动组件和锁死组件，推动组件连接有锁死组件，推动组件与支撑杆连接，锁死组件用于推动组件锁死，实现推动组件的锁死；通过上述方式，本发明折叠支撑组件的锁死组件用于推动组件锁死，实现推动组件的锁死，推动组件便于推动安装横板展开，同时，锁死组件打开后推动组件得到安装横板向下转动进行收紧处理，整体结构空间占用小，便于运输。
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公开(公告)号：CN114625136A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210238283.8
申请日：2022-03-10
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的机器人轨迹跟踪控制方法，属于机器人控制领域，包括：建立机器人的运动学模型、跟踪误差模型、动力学模型；建立基于长短时记忆神经网络LSTM和滑模控制SMC的控制器，所述控制器包括运动学控制器、基于SMC的动力学控制器和LSTM网络；基于所述机器人的运动学模型、跟踪误差模型、动力学模型，通过所述基于长短时记忆神经网络LSTM和滑模控制SMC的控制器对机器人跟踪轨迹进行控制。本发明提出的提出LSTM和SMC相结合的控制方法实现了LSTM网络对控制的补偿，提高收敛速度和控制的精度及稳定性；在不降低鲁棒性的情况下，LSTM和SMC相结合的方法可以有效抑制滑模控制的抖动现象。
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公开(公告)号：CN114289348A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111657039.7
申请日：2021-12-31
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种农产品质量安全监测与控制系统，属于农产品安全技术领域。一种农产品质量安全监测与控制系统，包括传送带，所述传送带的外侧先后设置有三个关卡，分别为第一关卡、第二关卡以及第三关卡；所述第一关卡和第二关卡的顶部均设置有分类相机，所述分类相机与分类计算机连接；所述第三关卡位于传送带的末端，所述第三关卡连接分果装置以及切片检测装置。本发明有效的解决了传统的产品质量安全检测与控制系统耗费人力且工作效率底的问题。
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公开(公告)号：CN113985879A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111260761.7
申请日：2021-10-28
Applicant: 安徽安宠宠物用品有限公司 , 安徽农业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了基于历史数据动态优化的智能移动巡检系统及方法，结合巡检数据采用多目标蚱蜢优化模型动态优化出不同时间段下不同生产车间和仓库的巡检项目及关键点；优化后的巡检项目及关键点再次采用多目标蚱蜢优化模型训练学习，进一步动态优化出不同生产车间和仓库的巡检点优先级、巡检次数和巡检时间；再进一步采用二维(2D)网格模型的路径规划算法优化出巡检路线；在巡检过程中，采用基于YOLOX模型的图像识别技术和三维激光雷达，获取巡检车的实时行驶数据和实时巡检数据，对此数据进行处理，实现巡检车实时自动行驶、自动巡检。解决不同时间段、生产车间、仓库的巡检点、巡检项目、巡检次数和巡检路线等动态优化问题，提高巡检的效率和准确性。
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