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公开(公告)号：CN112837271B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202110032644.9
申请日：2021-01-11
Applicant: 浙江大学 , 浙江大学华南工业技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种甜瓜种质资源性状提取方法及系统。该方法包括获取甜瓜果实的三维点云数据和RGB图像；根据所述三维点云数据重建所述甜瓜果实的三维模型，并根据所述三维模型提取所述甜瓜果实的数值型性状；根据所述RGB图像，基于深度学习，利用类别判定型性状提取模型提取类别判定型性状；根据所述数值型性状和所述类别判定型性状确定甜瓜种质资源性状；本发明所提供的一种甜瓜种质资源性状提取方法及系统，能够快速提取甜瓜种质资源性状，进而确定高通量性状，加快了甜瓜育种进程。
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公开(公告)号：CN112837267B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202110029557.8
申请日：2021-01-11
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/60 , G06T7/90 , G06Q50/02 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种预测转基因玉米抗药性的数字检测方法及系统，涉及玉米品种抗药性检测技术领域，包括获取当前时刻经过药剂喷洒后的玉米植株的RGB图像、三维点云数据以及叶绿素相对含量；根据RGB图像和三维点云数据计算像素比值和形态特征；将当前时刻玉米植株的检测参数输入到串联模型中以预测下一时刻检测参数，进而得到下一时段玉米植株的检测参数变化曲线图，并根据检测参数变化曲线图确定玉米植株的耐药特性；检测参数包括叶绿素相对含量、像素比值和形态特征；将当前时刻玉米植株的检测参数输入到并联模型中以预测玉米植株的品种。本发明能够实现抗药性转基因玉米品种的快速筛选和性能评估。
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公开(公告)号：CN112837267A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110029557.8
申请日：2021-01-11
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种预测转基因玉米抗药性的数字检测方法及系统，涉及玉米品种抗药性检测技术领域，包括获取当前时刻经过药剂喷洒后的玉米植株的RGB图像、三维点云数据以及叶绿素相对含量；根据RGB图像和三维点云数据计算像素比值和形态特征；将当前时刻玉米植株的检测参数输入到串联模型中以预测下一时刻检测参数，进而得到下一时段玉米植株的检测参数变化曲线图，并根据检测参数变化曲线图确定玉米植株的耐药特性；检测参数包括叶绿素相对含量、像素比值和形态特征；将当前时刻玉米植株的检测参数输入到并联模型中以预测玉米植株的品种。本发明能够实现抗药性转基因玉米品种的快速筛选和性能评估。
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公开(公告)号：CN108918480A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810358841.8
申请日：2018-04-20
Applicant: 浙江大学
IPC: G01N21/64
Abstract: 本发明公开了一种便携式叶面雾滴大小与覆盖度的测量装置和方法，属于农业精准测量技术领域，包括装置主体和设置在主体装置上的夹持机构；装置主体包括外壳和设置在外壳内的控制电路板；夹持机构包括夹持爪、激发光组件和光电转换组件，夹持爪包括相对设置的第一夹爪和第二夹爪，第一夹爪和第二夹爪之间设有与液杯配合的夹垫，并设有按压式开关；激发光组件包括设置在第一夹爪的夹垫处的透镜和光源；光电转换组件包括设置在第二夹爪的夹垫处的滤光片和CCD相机；光源产生的光依次经过透镜和第一夹爪的夹垫进入液杯中照射叶片表面，随后叶面反射的光源依次经过第二夹爪的夹垫和滤光片进入CCD相机内被CCD相机采集并将采集到的图像信息传输至控制电路板。
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公开(公告)号：CN113888507B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202111157675.3
申请日：2021-09-30
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/136 , G06T7/62 , G01N21/3563 , G01N21/359 , G01N21/84
Abstract: 本发明公开了一种抗白叶枯病水稻光谱指标筛选方法及系统，涉及抗白叶枯病水稻检测领域，该方法包括：采用阈值分割算法对测试样本光谱数据进行处理，得到每张光谱图像的平均光谱信息以及每张光谱图像对应的病斑比例；利用每张光谱图像的平均光谱信息以及对应的病斑比例，训练基于自注意力机制的深度学习算法模型，构建评估病斑面积回归模型；基于评估病斑面积回归模型，确定最佳波段组合以及最佳波段组合中每个波段对应的权重数值，进而确定光谱指标；利用光谱指标鉴别不同染病时间不同基因型的水稻之间的差异，筛选抗白叶枯病水稻品种，解决了建立不同基因型水稻叶片光谱特征冗余的问题，实现快速有效鉴别抗白叶枯病水稻的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108444878B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN201810359555.3
申请日：2018-04-20
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种便携式航空喷施作业的雾滴沉积效果测量方法和装置，属于农业精准测两技术领域，装置包括装置主体和设置在装置主体上用于夹持液杯的夹持机构；装置主体上还设有对夹持机构进行遮光的遮光罩；夹持机构包括合页、激发光组件和光电转换组件，合页与液杯配合，激发光组件和光电转换组件分别设置于合页两侧，合页中设有按压式开关；激发光组件包括依次设置的光源、透镜和滤光器；光电转换组件包括依次设置的透镜、滤光器和光电倍增管；装置主体包括外壳和设置在外壳内的控制电路板。液杯触发按压式开关，控制激发光组件和光电转换组件工作。液杯中盛放包含荧光剂的洗脱液，检测洗脱液中的荧光剂浓度后计算叶片单位面积内雾滴的沉积量。
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公开(公告)号：CN113888507A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111157675.3
申请日：2021-09-30
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/136 , G06T7/62 , G01N21/3563 , G01N21/359 , G01N21/84
Abstract: 本发明公开了一种抗白叶枯病水稻光谱指标筛选方法及系统，涉及抗白叶枯病水稻检测领域，该方法包括：采用阈值分割算法对测试样本光谱数据进行处理，得到每张光谱图像的平均光谱信息以及每张光谱图像对应的病斑比例；利用每张光谱图像的平均光谱信息以及对应的病斑比例，训练基于自注意力机制的深度学习算法模型，构建评估病斑面积回归模型；基于评估病斑面积回归模型，确定最佳波段组合以及最佳波段组合中每个波段对应的权重数值，进而确定光谱指标；利用光谱指标鉴别不同染病时间不同基因型的水稻之间的差异，筛选抗白叶枯病水稻品种，解决了建立不同基因型水稻叶片光谱特征冗余的问题，实现快速有效鉴别抗白叶枯病水稻的目的。
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公开(公告)号：CN114923908B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202210608339.4
申请日：2022-05-31
Applicant: 浙江大学
IPC: G01N21/84 , G01N21/55 , G01S17/89 , G06T3/4038 , G06T3/4046 , G06T7/00 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于多源数据的田间水稻白叶枯病监测方法及系统，涉及作物病害监测领域，该方法包括：获取在不同生育期下水稻田的多光谱图像、水稻白叶枯病害程度和积温数据；获取水稻田种植的水稻品种对白叶枯病害的抗性；提取水稻田中每个小区的平均冠层光谱反射率；基于平均冠层光谱反射率和水稻白叶枯病害程度，采用卷积神经网络进行水稻白叶枯病害程度回归，输出深度光谱特征；以各小区对应的积温数据、深度光谱特征和对于白叶枯病害的抗性为输入，以对应水稻白叶枯病害程度为输出训练病害程度回归模型；采用病害程度回归模型对待监测水稻田的水稻白叶枯病害程度进行监测。本发明实现不同生长阶段下田间水稻抗白叶枯病的快速监测。
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公开(公告)号：CN108918480B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201810358841.8
申请日：2018-04-20
Applicant: 浙江大学
IPC: G01N21/64
Abstract: 本发明公开了一种便携式叶面雾滴大小与覆盖度的测量装置和方法，属于农业精准测量技术领域，包括装置主体和设置在主体装置上的夹持机构；装置主体包括外壳和设置在外壳内的控制电路板；夹持机构包括夹持爪、激发光组件和光电转换组件，夹持爪包括相对设置的第一夹爪和第二夹爪，第一夹爪和第二夹爪之间设有与液杯配合的夹垫，并设有按压式开关；激发光组件包括设置在第一夹爪的夹垫处的透镜和光源；光电转换组件包括设置在第二夹爪的夹垫处的滤光片和CCD相机；光源产生的光依次经过透镜和第一夹爪的夹垫进入液杯中照射叶片表面，叶面雾滴发射的荧光依次经过第二夹爪的夹垫和滤光片进入CCD相机内被CCD相机采集并将采集到的图像信息传输至控制电路板。
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公开(公告)号：CN114923908A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210608339.4
申请日：2022-05-31
Applicant: 浙江大学
IPC: G01N21/84 , G01N21/55 , G01S17/89 , G06T3/40 , G06T7/00 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于多源数据的田间水稻白叶枯病监测方法及系统，涉及作物病害监测领域，该方法包括：获取在不同生育期下水稻田的多光谱图像、水稻白叶枯病害程度和积温数据；获取水稻田种植的水稻品种对白叶枯病害的抗性；提取水稻田中每个小区的平均冠层光谱反射率；基于平均冠层光谱反射率和水稻白叶枯病害程度，采用卷积神经网络进行水稻白叶枯病害程度回归，输出深度光谱特征；以各小区对应的积温数据、深度光谱特征和对于白叶枯病害的抗性为输入，以对应水稻白叶枯病害程度为输出训练病害程度回归模型；采用病害程度回归模型对待监测水稻田的水稻白叶枯病害程度进行监测。本发明实现不同生长阶段下田间水稻抗白叶枯病的快速监测。
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