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公开(公告)号：CN115812380A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211437777.5
申请日：2022-11-15
Applicant: 甘肃农业大学 , 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: A01C1/00 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供一种马铃薯种薯制备系统，涉及农业种植领域，该系统包括：切种装置，图像采集装置以及切割决策模块；切种装置包括：刀具和托盘，以及控制刀具和托盘移动的驱动机构；图像采集装置，用于采集放置在托盘上的待切割马铃薯的目标图像；切割决策模块，用于根据图像采集装置采集的目标图像，生成目标切割策略；驱动机构，用于控制刀具按照目标切割策略指示的切割方案切割托盘上的待切割马铃薯。本申请提供的马铃薯种薯制备系统，用于快速完成对马铃薯的切种操作，并且切割后的马铃薯的每个薯块上均包含有芽眼、且不同薯块的大小相近。
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公开(公告)号：CN113869098A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202110614433.6
申请日：2021-06-02
Applicant: 甘肃农业大学 , 中国农业科学院农业信息研究所
Abstract: 本发明涉及一种植物病害识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待识别植物病害的目标图像；将所述待确定植物病害的目标图像输入至植物病害识别模型中，得到所述植物病害识别模型输出的植物病害识别结果；其中，所述植物病害识别模型是基于集成分类和元学习的训练方法而得到的。本发明利用集成分类思想与元学习相结合的小样本植物病害识别方法，病害识别结果是根据每个分类器的输出进行加权得到，大大减少了识别结果的方差，同时对实际病害分类器的参数初始值以及集成分类器各决策权重采用元学习的训练方法得到，提高了分类器的稳定性和植物病害识别的准确率。
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公开(公告)号：CN115812380B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202211437777.5
申请日：2022-11-15
Applicant: 甘肃农业大学 , 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: A01C1/00 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供一种马铃薯种薯制备系统，涉及农业种植领域，该系统包括：切种装置，图像采集装置以及切割决策模块；切种装置包括：刀具和托盘，以及控制刀具和托盘移动的驱动机构；图像采集装置，用于采集放置在托盘上的待切割马铃薯的目标图像；切割决策模块，用于根据图像采集装置采集的目标图像，生成目标切割策略；驱动机构，用于控制刀具按照目标切割策略指示的切割方案切割托盘上的待切割马铃薯。本申请提供的马铃薯种薯制备系统，用于快速完成对马铃薯的切种操作，并且切割后的马铃薯的每个薯块上均包含有芽眼、且不同薯块的大小相近。
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公开(公告)号：CN109618620B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN201910106116.6
申请日：2019-02-01
Applicant: 甘肃农业大学
IPC: A01C9/00
Abstract: 一种双单向离合器配合的播补一体化马铃薯种植机，正常情况下来自单行马铃薯种植机的地轮传动；漏播检测系统与系统控制器装置配合监测单行马铃薯种植机漏播事件是否发生、在漏播事件发生的情况下由系统控制器装置启动基于单向离合器的漏播补偿系统工作，同时系统控制器装置进行数据统计；基于单向离合器的漏播补偿系统工作启动时将由系统控制器装置控制电机加速运转，从而使单行马铃薯种植机的排种链轮动力源脱离地轮传动，由电机带动运转，使待补薯种加速追赶至前一空缺种薯的正常预定位置时，排种链轮重新从地轮获取动力，系统重新进入正常播种状态。本发明实现了马铃薯种植机漏播的精准的检测和及时的补偿。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108764275B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201810317284.5
申请日：2018-04-10
Applicant: 甘肃农业大学
Abstract: 本发明提供一种叶片病害的识别方法和系统，包括：对待识别的叶片进行斑块检测，获得待识别叶片上的各斑块区域，对任意一个斑块区域，将相同位置的表观特征单词和颜色特征单词组成词对；将各词对一一转换为复合特征字典中对应的复合特征单词，根据各复合特征单词出现在待识别的叶片上的次数，构建该待识别的叶片的复合特征直方图；将复合特征直方图作为预先获得的病害分类器的输入，根据所述病害分类器的输出结果对叶片的病害进行识别。本发明不需要在图像中预先分割叶片或病斑区域，而是利用统计一幅图像的复合特征词汇表中单词来识别病害的类型，具有识别率高、识别速度快等特点。
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公开(公告)号：CN109547443A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811430859.0
申请日：2018-11-28
Applicant: 甘肃农业大学
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L65/608 , H04L63/0428
Abstract: 本发明属于信息安全技术领域，具体涉及一种网络存储型隐信道的检测方法。该方法包括建立RTP差分时间戳多项式拟合模型；对所得的模型结果的聚类特征进行选择和提取；利用聚类算法来判断是否存在隐写，能够简单，快速及准确地实现了网络存储型隐信道的检测。
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公开(公告)号：CN118941902B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202410936429.5
申请日：2024-07-12
Applicant: 甘肃农业大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出了一种集成先验光谱信息和多时相深度学习网络的马铃薯种植区提取方法，包括：获取马铃薯生长期的遥感影像数据；基于所述遥感影像数据，获取马铃薯先验光谱信息；基于所述马铃薯先验光谱信息和光谱图像信息，构建数据集；利用所述数据集对多时相深度学习网络进行训练，获取马铃薯种植区预测模型；将待预测的马铃薯种植区遥感影像数据输入马铃薯种植区预测模型，获取马铃薯种植区的遥感提取结果。本发明采用了一种新颖的多时相深度学习网络，通过集成了先验信息、空间和时间等多源信息，综合提高了分类器的诊断能力，克服了单源特征信息对同质作物识别不佳的缺点。
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公开(公告)号：CN115017322B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202210146224.8
申请日：2022-02-17
Applicant: 甘肃农业大学
Abstract: 本发明属于马铃薯产业链知识图谱构建技术领域，具体涉及基于本体的马铃薯产业链知识图谱构建方法。包括：马铃薯产业链知识图谱的本体模型构建；马铃薯产业链中各个类知识获取；马铃薯产业链知识图谱构建。本发明通过分析马铃薯食品产业链知识图谱的数据特征和知识库的高效应用特点，采用人工智能技术、自然语言处理技术、知识工程技术，自动构建技术和面向大规模知识图谱数据的组织及管理技术，研究基于人工智能的马铃薯产业知识图谱，对于构建具有行业特征的全链条知识图谱具有重要理论意义。
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公开(公告)号：CN116306670A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310205286.6
申请日：2023-03-06
Applicant: 甘肃农业大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/126 , G06F40/205 , G06F40/242 , G06F21/60
Abstract: 本发明属于网络文本情感模型技术领域，具体涉及一种网络评论文本的情感语义信息隐写空间模型构建方法。解决了评论文本中情感语义客观知识隐写无法准确控制情感表达的问题。本发明通过提取网络评论文本中的情感特征词、表情符号及颜体字等信息，然后借助情感词典建立评论文本情感特征表达的本体库，最后将情感信息映射到PAD情感语义空间模型，计算情感信息的PAD值，依据计算出的P、A、D值的不同极性组合表征情感类型，以此来编码实现信息隐藏，扩充了文本情感信息分析的维度，拓展了隐写空间，提升了隐写的安全性。
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