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公开(公告)号：CN119579617A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411632721.4
申请日：2024-11-15
Applicant: 扬州大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80
Abstract: 本发明属于图像识别检测技术领域，公开了一种多视角的小麦茎蘖数检测方法，包括：步骤一，田间数据获取，采集作物顶部和其两个侧面的多视角高分辨率可见光图像；步骤二，数据预处理，对多视角图像依次进行兴趣区域分割、透视投影以及目标提取，得到目标图像；步骤三，图像特征提取，从目标图像中提取冠层特征和侧式特征；步骤四，图像分析，特征相关性分析，筛选冠层图、侧式图中与茎蘖数检测相关的最佳特征；步骤五，建模与验证，结合采集的实际茎蘖数据利用随机森林回归算法构建模型并进行验证；步骤六，检测方法的应用。本发明减少了单一图像的特征在检测时存在的误差，同时基本不受作物茎秆粗细的影响，能大幅提升检测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119477049A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411518951.8
申请日：2024-10-29
Applicant: 扬州大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/02 , G06V20/10 , G06V10/10
Abstract: 本发明公开了一种玉米群体光合能力指标构建与估测方法，涉及农产品监测领域，包括以下步骤：S1：获取玉米Pn、Gs、Ci和Tr四个光合参数，S2：利用Akima样条曲线插值法将Pn、Gs、Ci和Tr的测量间隔缩短到一小时，S3：得到四个参数的拟合曲线，S4：计算拟合曲线下的投影面积，S5：对投影面积进行归一化，确定各投影面积的权重，S6：计算光合能力新指标ODP，同时提供了ODP指标可行性验证方法和估测方法。本发明的优点是，较为准确地反映群体光合能力，与实际状况相符合，能够真实地反映田间玉米的生长状态。此外，利用无人机高光谱可以对该指标进行快速、准确估测，提高光合能力鉴定效率。
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公开(公告)号：CN116523866B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310458763.X
申请日：2023-04-26
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明提供一种小麦赤霉病抗性鉴定方法，包括以下步骤：获取待鉴定麦穗的图像；使用基于DeepLabV3+网络的语义分割模型从步骤一获取的麦穗图像中提取目标麦穗的图像；将步骤二提取的目标麦穗的图像作为输入图像，确定分割健康小穗和染病小穗的分段动态阈值t；使用步骤三得到的阈值t提取目标麦穗的赤霉病发病区域；根据步骤四提取的目标麦穗的赤霉病发病区域，以染病小穗的面积占小穗总面积的比例表示单个麦穗的赤霉病严重度；使用待鉴定麦穗病害发生的平均严重度评估待鉴定麦穗的赤霉病抗性水平。该赤霉病表型智能化鉴定方法服务于赤霉病表型鉴定，为完全实现赤霉病智能化高通量(56)对比文件WO 2022074643 A1,2022.04.14杨俊.基于图像处理的小麦赤霉病检测研究.中国优秀硕士学位论文全文数据库 (农业科技辑).2021,(第（2021）04期), D046-47.徐浩宇.基于卷积神经网络的小麦赤霉病害识别与分级研究.中国优秀硕士学位论文全文数据库 (农业科技辑).2023,(第（2023）2期),D046-250.戴雨舒 等.基于图像处理和Deeplabv3+模型的小麦赤霉病识别.中国农机化学报.2021,第42卷(第09期),209-215.Xueyun Mao等.Inhibition of mycotoxindeoxynivalenol generation by usingselenized glucose Chinese ChemicalLetters.Chinese Chemical Letters.2020,第31卷(第12期),3276-3278.Man Chen 等.Online Detection Systemfor Wheat Machine Harvesting ImpurityRate Based on DeepLabV3+.Sensors.2022,第22卷(第19期), 7627.Jutamas Boonradsamee 等.An OptimalThreshod Selection Approach for the Valueat Risk of the ExtremeEvents.Lobachevskii Journal ofMathematics.2022,第43卷2397–2410.孙红;李松;李民赞;刘豪杰;乔浪;张瑶.农业信息成像感知与深度学习应用研究进展.农业机械学报.2020,(第05期),1-4.
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公开(公告)号：CN118583788B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202410630869.8
申请日：2024-05-21
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时序的作物生长监测方法、系统、介质及设备，本发明从高光谱田间图像提取各波段的作物冠层反射率，计算植被指数；对高光谱田间图像进行二维光谱分析，选择作物生长监测的优化波段；构建作物生育期识别网络，根据生育期识别标准构建生育期指数；构建关于生育期指数和单位面积地上生物量的作物生长监测线性模型，利用植被指数回归出线性模型中的生物量系数；将基于时序的田间图像数据导入作物生长监测线性模型，进行作物生长监测计算，得到基于时序的作物生物量信息。本发明从大田农作物种植密度和冠层特性出发，利用田间高光谱图像获取作物冠层数据，与深度学习生育期识别模型结合，实现对时序生长的作物生物量精准估算。
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公开(公告)号：CN118583788A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410630869.8
申请日：2024-05-21
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时序的作物生长监测方法、系统、介质及设备，本发明从高光谱田间图像提取各波段的作物冠层反射率，计算植被指数；对高光谱田间图像进行二维光谱分析，选择作物生长监测的优化波段；构建作物生育期识别网络，根据生育期识别标准构建生育期指数；构建关于生育期指数和单位面积地上生物量的作物生长监测线性模型，利用植被指数回归出线性模型中的生物量系数；将基于时序的田间图像数据导入作物生长监测线性模型，进行作物生长监测计算，得到基于时序的作物生物量信息。本发明从大田农作物种植密度和冠层特性出发，利用田间高光谱图像获取作物冠层数据，与深度学习生育期识别模型结合，实现对时序生长的作物生物量精准估算。
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公开(公告)号：CN116523866A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310458763.X
申请日：2023-04-26
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明提供一种小麦赤霉病抗性鉴定方法，包括以下步骤：获取待鉴定麦穗的图像；使用基于DeepLabV3+网络的语义分割模型从步骤一获取的麦穗图像中提取目标麦穗的图像；将步骤二提取的目标麦穗的图像作为输入图像，确定分割健康小穗和染病小穗的分段动态阈值t；使用步骤三得到的阈值t提取目标麦穗的赤霉病发病区域；根据步骤四提取的目标麦穗的赤霉病发病区域，以染病小穗的面积占小穗总面积的比例表示单个麦穗的赤霉病严重度；使用待鉴定麦穗病害发生的平均严重度评估待鉴定麦穗的赤霉病抗性水平。该赤霉病表型智能化鉴定方法服务于赤霉病表型鉴定，为完全实现赤霉病智能化高通量鉴定提供参考。相比于传统鉴定方法省时省工，鉴定数据全面，误差较小。
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