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公开(公告)号：CN106940860B
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201710250373.8
申请日：2014-10-24
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种二维码防伪验证方法，其特征是按如下步骤进行：1、二维码的生成；2、初步判断待验证二维码的真伪；3获得扫描时间和扫描地点；4判断所述待验证溯源码的真伪；5、判断所述待检验验证码的真伪。本发明能够快速、稳定的生成大量具有高防伪性、难以被仿造的二维码，从而有效保证二维码的唯一性，防止被复制或者重复使用。
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公开(公告)号：CN104331728A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410577976.5
申请日：2014-10-24
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种二维码的生成方法及其应用，其特征是按如下步骤进行：1、生成溯源码；2、生成前缀码；3生成Y位验证码；4将溯源码、前缀码和Y位验证码存入防伪数据库中，并将溯源码和前缀码进行合并后利用条码生成器生成初始二维码；将Y位验证码嵌入初始二维码的中间位置，从而形成二维码。本发明能够快速、稳定的生成大量具有高防伪性、难以被仿造的二维码，从而有效保证二维码的唯一性，防止被复制或者重复使用。
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公开(公告)号：CN114913418B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202210508316.6
申请日：2022-05-10
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机和遥感模型的秸秆综合利用识别方法，涉及遥感技术领域。通过目标无人机分别获取目标种植区域的农作物在不同时期的目标图像数据；根据低空原始影像数据识别目标农作物的农作物类别；根据高光谱影像数据和农作物类别，预测农作物秸秆的可收集资源量；根据红外影像数据、多光谱影像数据和农作物类别，计算农作物秸秆的燃烧量和还田量；自动分类生成秸秆利用方式统计图表，完成秸秆综合利用的自动识别。通过采集分析目标种植区域在全生命周期的不同类型的影像数据，计算目标种植区域的农作物秸秆的可收集资源量、燃烧量和还田量，可以快速对秸秆的综合利用进行识别监测，提高识别的效率和精度。
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公开(公告)号：CN114896561B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202210495033.2
申请日：2022-05-07
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感算法的湿地碳储量计算方法，涉及遥感技术领域。采集目标湿地区域的植被样本、土壤样本、水体样本，并通过目标无人机获取目标湿地区域的遥感影像；根据植被样本、土壤样本、水体样本和遥感影像分别计算湿地植被碳储量、湿地土壤碳储量和溶解性有机碳量；对湿地植被碳储量、湿地土壤碳储量和溶解性有机碳量进行加权求和，得到目标湿地区域的湿地碳储总量。通过将遥感技术自动获取碳储量所需的遥感影像，智能化地完成了模型构建与计算，提高了碳储量计算的信息化、自动化程度和检测范围，进而提高了检测的效率和精度、降低了检测的工作量和对样本数据的过度依赖。
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公开(公告)号：CN114882084A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210495038.5
申请日：2022-05-07
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的土地利用变化图斑自动识别方法，涉及遥感技术领域。获取目标土地区域在第一时刻的第一目标图像和第二时刻的第二目标图像；使用预设的决策树判别模型和土地遥感数据库，确定第二目标图像相对于第一目标图像的目标变化信息；土地遥感数据库包括各土地利用类型的第一图斑信息和第一目标图像的第二图斑信息；根据目标变化信息自动生成目标土地区域的变化信息统计图表。通过目标土地区域在不同时刻的遥感数据，使用预设的决策树判别模型和土地遥感数据库，确定当前时刻的目标土地区域相对于历史时刻的目标土地区域的目标变化信息。实现了土地利用变化数据的批量、全自动识别，为土地规划和决策提供实时精准的数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113988786A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111233057.2
申请日：2021-10-22
Applicant: 安徽农业大学 , 安徽安宠宠物用品有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于双层异构图神经网络的企业协同制造决策方法，采用图神经网络对产业链以及企业内部工作关系进行建模，并利用企业数据进行训练。相较于传统的针对单一领域的工作流建模方法，本发明可获得应用范围更广，覆盖多个产业流程的关系模型。采用双层异构图神经网络，首先将产业链模型训练产生粗粒度的生产决策，然后将粗粒度决策与企业内部协同网络进行耦合，进一步产生细粒度的生产决策。采用双层异构图神经网络方法可直接对其中复杂企业关系和企业内部关系进行耦合分析,针对所做出的决策，将其输入决策评价系统进行分析，得到决策的综合质量评估，形成对最终决策结果的反馈优化，较传统人工决策和单一行业决策更全面，可行度更高。
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公开(公告)号：CN107423792A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710250372.3
申请日：2014-10-24
Applicant: 安徽农业大学
CPC classification number: G06K19/06037 , G06Q10/0635 , G06Q30/0185
Abstract: 本发明公开了一种二维码的风险预警方法，其特征是按如下步骤进行：1、生成溯源码；2、生成前缀码；3生成Y位验证码；4将溯源码、前缀码和Y位验证码存入防伪数据库中，并将溯源码和前缀码进行合并后利用条码生成器生成初始二维码；将Y位验证码嵌入初始二维码的中间位置，从而形成二维码。本发明能够快速、稳定的生成大量具有高防伪性、难以被仿造的二维码，从而有效保证二维码的唯一性，防止被复制或者重复使用。
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公开(公告)号：CN113988786B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202111233057.2
申请日：2021-10-22
Applicant: 安徽农业大学 , 安徽安宠宠物用品有限公司
IPC: G06Q10/101 , G06Q50/04 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于双层异构图神经网络的企业协同制造决策方法，采用图神经网络对产业链以及企业内部工作关系进行建模，并利用企业数据进行训练。相较于传统的针对单一领域的工作流建模方法，本发明可获得应用范围更广，覆盖多个产业流程的关系模型。采用双层异构图神经网络，首先将产业链模型训练产生粗粒度的生产决策，然后将粗粒度决策与企业内部协同网络进行耦合，进一步产生细粒度的生产决策。采用双层异构图神经网络方法可直接对其中复杂企业关系和企业内部关系进行耦合分析,针对所做出的决策，将其输入决策评价系统进行分析，得到决策的综合质量评估，形成对最终决策结果的反馈优化，较传统人工决策和单一行业决策更全面，可行度更高。
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公开(公告)号：CN113985879B
公开(公告)日：2024-02-02
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
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
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公开(公告)号：CN114896561A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210495033.2
申请日：2022-05-07
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感算法的湿地碳储量计算方法，涉及遥感技术领域。采集目标湿地区域的植被样本、土壤样本、水体样本，并通过目标无人机获取目标湿地区域的遥感影像；根据植被样本、土壤样本、水体样本和遥感影像分别计算湿地植被碳储量、湿地土壤碳储量和溶解性有机碳量；对湿地植被碳储量、湿地土壤碳储量和溶解性有机碳量进行加权求和，得到目标湿地区域的湿地碳储总量。通过将遥感技术自动获取碳储量所需的遥感影像，智能化地完成了模型构建与计算，提高了碳储量计算的信息化、自动化程度和检测范围，进而提高了检测的效率和精度、降低了检测的工作量和对样本数据的过度依赖。
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