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公开(公告)号：CN115223163A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210864608.3
申请日：2022-07-21
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种融合坐标注意力机制和组合卷积的YOLOv4识别方法,基于YOLOv4模型进行识别，选用GhostNet特征提取网络代替CSPDarkNet53作为YOLOv4骨干网络，采用通过少量计算生成大量特征图的结构，使用更低成本计算量获取特征层中冗余信息，减少模型参数量和计算量；引入坐标注意力机制增强对目标细粒性特征的提取；设计改进组合卷积模块节省计算能力，防止有效特征丢失，提高识别精度。改进YOLOv4模型对果实的识别准确率可达99.23%，可满足自然环境下果实识别精度与速度的需求，为采摘机器人快速精准作业提供保障。
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公开(公告)号：CN112715161A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110032761.5
申请日：2021-01-12
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 用于设施农业环境下作物采摘的辅助系统及控制方法，包括导轨、底盘机构以及移动平台；所述底盘机构设有一支撑底板，所述支撑底板通过底部设置的行走轮组件安装在导轨上，所述行走轮组件由驱动机构驱动并带动支撑底板沿导轨方向往复移动，在所述支撑底板上端的两侧对称设有竖直挡板，对应在每一侧的竖直挡板分别设有一载台组件以及用于带动载台组件上下移动的升降组件，所述的移动平台连接在载台组件上并随载台组件同步上下运动；所述的移动平台包括移动平板和用于保证移动平台稳定性的控位装置；该辅助系统可与采摘系统进行配合使用，最大化节约人力，扩大机械臂采摘范围，提高采摘效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116718553A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310471175.X
申请日：2023-04-27
Applicant: 河南科技大学
IPC: G01N21/25 , G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01N21/84
Abstract: 一种基于卷积神经网络和高光谱成像的玉米品种鉴别方法，提取玉米种子感兴趣区域内平均光谱作为原始光谱数据，经样本预处理和样本降维后获取玉米种子特征波段，由数据重塑、卷积层提取以及结果预测三部分组建鉴别模型，以玉米种子特征波段为鉴别模型输入，以玉米品种作为鉴别模型输出，获得玉米品种鉴别结果。本发明利用高维特征映射的方法将特征波段映射至高维空间后将其重塑为三维图像特征，使用多层卷积神经网络鉴别三维图像特征，改变输入特征维度和模型层深度因子大小，建立玉米品种定性鉴别网络模型，能够快速准确鉴别玉米种子，可实现玉米品种的快速有效无损检测。
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公开(公告)号：CN114454978B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202210158241.3
申请日：2022-02-21
Applicant: 河南科技大学
IPC: B62D55/26
Abstract: 本发明涉及一种仿山羊蹄履带花纹结构，包括花纹本体，花纹本体的触土侧表面由仿生曲面构成，仿生曲面由仿生曲线拉伸所得，仿生曲线是模仿山羊蹄动态接地过程中蹄球切土固土运动序列提取的光滑曲线，这样的仿生曲面改变了传统的触土结构，能够增强花纹的附着性能，在形成的仿生曲面上还布设用于增大其与土壤接触面积的仿生槽状结构，进一步增强其附着性能，进而提高车辆通过性能，经过仿真模拟，该履带花纹结构可以有效提高履带板的地面附着力。
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公开(公告)号：CN115223219A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210686227.0
申请日：2022-06-17
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种基于改进YOLOV4的羊脸识别方法，训练样本输入建立的目标检测网络进行训练，获得目标检测模型用以对拍摄的图像进行检测，识别出羊的个体身份，采用Ghostnet特征提取网络为主干特征提取网络，特征图经空间金字塔池化结构和路径聚合网络处理并由头部网络输出；空间金字塔池化结构不同大小池化核之间引入空间注意力机制，实现对特征图之间的权重分配。路径聚合网络采用带有残差结构的双参形式的融合网络，提升了对细粒性特征的检测能力和网络检测准确性，相较于YOLOV4网络在正脸识别方面平均检测精度均值可达96.7%，在侧脸检测方面相平均精度均值、检测速度均明显提高，为复杂环境下的山羊个体精准识别提供基础。
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公开(公告)号：CN114544630A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210174753.9
申请日：2022-02-25
Applicant: 河南科技大学
IPC: G01N21/84 , G01N21/01 , G01N33/08 , G06V20/68 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/56 , G06V10/54 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的群蛋图像分割受精信息检测装置及方法，检测方法包括以下步骤：首先采集深度群蛋透射图像，采用自行设计的图像分割方法，将群蛋透射图像分割单个目标区域，建立深度种蛋受精信息检测模型，通过优化过的MobileNetV1神经网络模型提取图像纹理特征，及种蛋孵化过程中受精信息在线检测，实现群体种蛋孵化过程的无损检测；装置操作简单，可一次对多个种蛋进行检测，生产效率高，能够实现对种蛋成活性的无损检测，宜形成规模化快速检测和满足当前自动化生产的需要；所属模型的建立方法，操作简洁，利用该模型可实现种蛋孵化早期无损受精检测，降低生产成本和提高检测效率。
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公开(公告)号：CN114454978A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210158241.3
申请日：2022-02-21
Applicant: 河南科技大学
IPC: B62D55/26
Abstract: 本发明涉及一种仿山羊蹄履带花纹结构，包括花纹本体，花纹本体的触土侧表面由仿生曲面构成，仿生曲面由仿生曲线拉伸所得，仿生曲线是模仿山羊蹄动态接地过程中蹄球切土固土运动序列提取的光滑曲线，这样的仿生曲面改变了传统的触土结构，能够增强花纹的附着性能，在形成的仿生曲面上还布设用于增大其与土壤接触面积的仿生槽状结构，进一步增强其附着性能，进而提高车辆通过性能，经过仿真模拟，该履带花纹结构可以有效提高履带板的地面附着力。
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