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公开(公告)号：CN116612811A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310489122.0
申请日：2023-04-28
Applicant: 安徽农业大学 , 安徽易刚信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于神经架构搜索的作物表型组学分析模型构建方法、电子设备及存储介质，属于作物表型分析技术领域。本发明先采用神经架构搜索构建单个表型信息分析基础模型集；再使用策略网络调整基础模型的网络权重，并对调整后的基础模型进行自适应微调，得到目标模型覆盖集；采用进化算法对目标模型覆盖集进行优化，选择帕累托最优解，并基于群优化算法优化模型超参数；将最终得到的模型用于作物表型组学分析。本方法能够实现株高、覆盖度及光合效率等表型信息的高通量检测，满足田间作物表型组学研究和分子育种所需的表型分析需求。
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公开(公告)号：CN117115668B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311374559.6
申请日：2023-10-23
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V20/10 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/82
Abstract: 型提取。本发明能够提升作物冠层表型信息的提本发明公开了一种作物冠层表型信息提取 取效率与精度。方法、电子设备及存储介质，属于图像处理技术领域。本发明采用编码器‑解码器架构设计语义分割模型，融合基于多维权重聚合的动态卷积神经网络与基于级联自注意力的作物特征提取网络，增强对环境因素和作物生长分布差异的鲁棒性。在编、解码器连接处引入作物上下文信息提取模块，并联有效的空洞卷积组合捕获作物冠层像素点与其邻域像素点特征以辅助分类决策，提升模型对作物冠层像素与背景像素的辨别能力。
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公开(公告)号：CN114663814B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202210308755.2
申请日：2022-03-28
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开一种基于机器视觉的果实检测及产量估计方法及系统，涉及人工智能目标识别及应用技术领域。针对现有技术中果实产量估计不够准确的问题，本发明采集三个视角的果实视频流数据集；设计基于Transformer编码器与注意力特征融合机制的CSP模块，集成入YOLOv5中构建基于多级特征融合颈部的目标检测模型YOLOv5‑FF；采用Focal EIoU Loss作为边框损失函数训练以得到果实目标检测模型，将YOLOv5‑FF模型对果实视频流连续帧图像的检测结果输入目标跟踪模型Deep Sort，通过级联匹配与IoU匹配机制为匹配成功的果实分配专属编号，得到多视角下的果实数量，提高果实检测效率，部署方便、检测高效精准的特点；提出的产量估计模型能够实现果园产量的高精度测算。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117110217B
公开(公告)日：2024-01-12
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。(56)对比文件WO 2023000159 A1,2023.01.26赵晨曦等.改进Ｕ－Ｎｅｔ网络的遥感图像水质分割算法《.遥感信息》.2023,第137-143页.River water quality estimation basedon convolutional neural network.《Proceedings, APSIPA Annual Summit andConference 2018》.2018,第1305-1308页.Cuixiao Liang等.ColorWater: A DiverseDataset and Benchmark for Semantic WaterSurface Understanding《.2022 26thInternational Conference on PatternRecognition》.2022,第3743-3749页.陈文骏等.葡萄多模态目标检测和语义分割数据集《.中国科学数据》.2023,第1-16页.何红术等.基于改进U-Net网络的高分遥感影像水体提取.地球信息科学学报.2020,(10),第94-106页.
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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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公开(公告)号：CN116671477A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310936554.1
申请日：2023-07-28
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本申请属于养殖船技术领域，公开了一种稻虾养殖用无人作业船，包括船体、动力装置、自动投料装置、除藻装置、信息采集模块和控制模块，自动投料装置包括饲料仓和抛料盘，将饲料通过抛料盘抛洒到水中实现自动投喂；除藻装置包括进藻斗、进藻管、负压仓体和传送带，负压仓体与进藻管连接，底部设置电控阀，顶部设置气泵，传送带进料端布置在负压仓体下方，传送带上方设置紫外线灭活机构，紫外线灭活机构前侧的传送带上方设置有挡板，传送带出料端伸出船体布置；通过紫外线灭活机构将吸进来的藻类灭活然后再排入水中，灭活后的藻类可以分解成有机物补充水中的养分。上述方案在无人作业船自动投喂的同时可以直接自动清理水面藻类，提高了清理效率。
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公开(公告)号：CN117115668A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311374559.6
申请日：2023-10-23
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V20/10 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种作物冠层表型信息提取方法、电子设备及存储介质，属于图像处理技术领域。本发明采用编码器‑解码器架构设计语义分割模型，融合基于多维权重聚合的动态卷积神经网络与基于级联自注意力的作物特征提取网络，增强对环境因素和作物生长分布差异的鲁棒性。在编、解码器连接处引入作物上下文信息提取模块，并联有效的空洞卷积组合捕获作物冠层像素点与其邻域像素点特征以辅助分类决策，提升模型对作物冠层像素与背景像素的辨别能力。构建作物多尺度特征聚合模块优化解码器结构，提升模型对由于作物特性或基因型导致的小尺度作物个体识别效果，以兼顾更多作物品种的表型提取。本发明能够提升作物冠层表型信息的提取效率与精度。
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公开(公告)号：CN114663814A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210308755.2
申请日：2022-03-28
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开一种基于机器视觉的果实检测及产量估计方法及系统，涉及人工智能目标识别及应用技术领域。针对现有技术中果实产量估计不够准确的问题，本发明采集三个视角的果实视频流数据集；设计基于Transformer编码器与注意力特征融合机制的CSP模块，集成入YOLOv5中构建基于多级特征融合颈部的目标检测模型YOLOv5‑FF；采用Focal EIoU Loss作为边框损失函数训练以得到果实目标检测模型，将YOLOv5‑FF模型对果实视频流连续帧图像的检测结果输入目标跟踪模型Deep Sort，通过级联匹配与IoU匹配机制为匹配成功的果实分配专属编号，得到多视角下的果实数量，提高果实检测效率，部署方便、检测高效精准的特点；提出的产量估计模型能够实现果园产量的高精度测算。
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