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公开(公告)号：CN119399317A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411337191.0
申请日：2024-09-25
Applicant: 安徽大学
IPC: G06T11/60 , G06F3/0481 , G06F40/205 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的智能交互式专题图生成系统及方法，包括大语言模型模块、专题图模版库、智能数据源管理模块、智能制图引擎、交互式优化模块、用户交互配置模块、配置库、对外服务接口模块、模型数据质量校验模块、专题图个性化修正模块等组成部分。用户通过自然语言交互选择模版、指定数据源、描述绘制要求，LLM驱动智能制图引擎生成专题图，并支持用户进行精细化调整和实时优化，实现用户友好、高效、灵活的专题图制作。同时，系统具备数据质量校验、个性化配置、交互历史学习等功能，为非专业用户快速定制和精细调整专题图提供了有力工具，并极大提升了专题图制作的智能化水平和适应性。
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公开(公告)号：CN116152681A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310100247.X
申请日：2023-02-11
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多图学习的水体显著性目标检测方法，涉及显著性目标检测技术领域，包括以下步骤：步骤一：数据采集：通过无人机影像或遥感影像对水体信息进行获取；步骤二：数据预处理：对获取的影像基于SLIC超像素分割生成邻接矩阵，构建完全图；步骤三：多特征提取：(1)颜色特征图提取；(2)对比特征图提取；步骤四：流形排序方法显著性检测；步骤五：多显著性图结合；步骤六：显著性优化：通过显著性优化框架对图像进行处理，得到新的显著性效果图；通过分别获得颜色特征图、对比度特征图和流形排序方法检测图进行不同权重的加权融合得到新的显著性图，最后再进行显著性优化，从而实现一种基于多图学习模型的新的显著性目标检测方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115843637A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310012264.8
申请日：2023-01-05
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及水稻种植技术领域，公开了一种基于水质影响和环境效益的稻田种植方法，包括以下步骤：S1稻田培肥：施加基肥，之后对稻田进行翻耕整地，基肥包括主料和辅料；S2水稻种植：水稻的移栽的密度行距为24.3‑28.6cm，株距为12.9‑15.2cm，每穴3‑4苗；S3田间管理：水浆管理采用浅湿间歇灌溉，田间不灌深水，避免排水；种植期间不使用农药，杂草采用人工方式拔除；病虫害防治时，做好种子处理、在田埂边种植香根草的农业防控基础上，应用杀虫灯、害虫天敌、性诱剂进行物理、生物防治；在分蘖期进行追肥；S4水稻收获。本发明有效利用周边沼液沼渣、秸秆等农业废弃物资源，能有效降低稻田田面水氮磷流失风险的同时，保障粮食安全和农民的收入，值得进一步推广。
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公开(公告)号：CN112537880A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011290570.0
申请日：2020-11-18
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供一种智慧养殖珍珠蚌和微生物协同净化微污染水体方法，涉及净水领域，稻田尾水和水产养殖厂尾水等污染水体的生物技术，通过微生物转化作用，转变污染水体的有机C、N、P物质为氧化物，以增加水体中营养元素，在净化水质，增加初级生产率；通过养殖珍珠蚌及鱼类，净化水质，又发展湿地经济，提高水产养殖的经济效益，同时提高对新能源的利用率。本发明既可以原位处理稻田尾水、农村黑水等；也可异位处理养殖场尾水、污水处理厂尾水等。
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公开(公告)号：CN115575186A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211220054.X
申请日：2022-09-30
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种湿地水质监测用的入水集水设备，包括支撑板、活塞筒、驱动部件、入水部件、集水部件、漂浮部件和升降部件，所述支撑板上固定连接有固定架，所述固定架上设有支撑平台，所述支撑板上还设有通孔，所述支撑平台的底端还固定连接有透明水管，所述透明水管的底端为开口结构，所述固定架的外部固定连接有多组第一指示灯和第二指示灯，所述活塞筒内固定连接有第二电磁阀，本发明能够通过设置的多组集水管和固定管，对湿地中不同深度的水液进行分别取样，能够收集不同深度的水样，避免取样较为单一，让结果更加的准确。
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公开(公告)号：CN117422983A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202310823100.3
申请日：2023-07-06
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/05 , G01N21/25 , G06V10/20 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于水下多光谱影像的沉水植物生物量反演方法，涉及湖泊水生态调查领域，包括以下步骤：步骤S1.采用网格法设置采样区，并对采样区进行沉水植物采样，对采样的水植物制作多光谱数据；步骤S2.对提取采样点多光谱数据进行滤波、几何校正等预处理，并提取相应波段和植被指数作为特征集；步骤S3.通过相关分析等手段，提取特征集中与待反演参数具有较高相关性的特征，并剔除相关性低的特征；步骤S4.将提取的特征通过多元线性回归、随机森林、人工神经网络、支持向量机(SVM)等算法建立不同的反演模型。
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公开(公告)号：CN219420855U
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202223352817.4
申请日：2022-12-14
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本实用新型涉及种沉水植物拍摄监测装置,包括船体、活塞壳、摄像头主体、深度调节件、夹持件，所述活塞壳可拆卸固定安装在船体的一端，所述活塞壳内滑动安装有活塞块，所述活塞壳的底端为开口结构，所述摄像头主体的上方设有滑杆，所述滑杆与活塞块固定连接，所述深度调节件设置在活塞壳内，用于对摄像头主体进行深度调节；本实用新型中，通过采用摄像头主体拍摄的方式，相对于声呐来说，不仅提高了分辨率，同时拍摄的更加清晰，更加方便的判断出水下的沉水植物，同时还可以通过向活塞壳内注入水液，以挤压活塞块的方式，从而实现了摄像头主体进行深度调节，满足了不同水深的湖泊的需求。
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