-
公开(公告)号：CN112329856B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202011226965.4
申请日：2020-11-06
申请人： 神农智慧农业研究院南京有限公司 , 南京农业大学
IPC分类号： G06V10/80 , G06T7/00 , G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06V10/764 , G06T5/77 , G06N3/084 , G06N3/0499
摘要： 本发明公开了一种基于光谱与RGB‑D融合图像的小麦氮积累量预测方法，属于精准农业技术领域。该方法根据RGB图像与深度图像对应像素之间的相关性，提出RGB图像与深度图像的像素级融合算法；通过构建结合小麦冠层颜色与结构信息的特征参数，对单一光谱特征预测小麦叶层氮积累量(Leaf layer nitrogen accumulation，LNA)和地上部氮积累量(Shoot nitrogen accumulation，SNA)的模型进行补偿，建立基于多维特征的预测模型。克服了光谱技术在预测小麦氮积累量时忽视冠层结构各向异性特征，导致预测结果精度低、不稳定等弊端，冠层结构特征的加入对基于光谱预测氮积累量模型进行了有效补偿，预测模型具有更好的精度与稳定性。
-
公开(公告)号：CN112329856A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011226965.4
申请日：2020-11-06
申请人： 神农智慧农业研究院南京有限公司 , 南京农业大学
摘要： 本发明公开了一种基于光谱与RGB‑D融合图像的小麦氮积累量预测方法，属于精准农业技术领域。该方法根据RGB图像与深度图像对应像素之间的相关性，提出RGB图像与深度图像的像素级融合算法；通过构建结合小麦冠层颜色与结构信息的特征参数，对单一光谱特征预测小麦叶层氮积累量(Leaf layer nitrogen accumulation，LNA)和地上部氮积累量(Shoot nitrogen accumulation，SNA)的模型进行补偿，建立基于多维特征的预测模型。克服了光谱技术在预测小麦氮积累量时忽视冠层结构各向异性特征，导致预测结果精度低、不稳定等弊端，冠层结构特征的加入对基于光谱预测氮积累量模型进行了有效补偿，预测模型具有更好的精度与稳定性。
-
公开(公告)号：CN109466655B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201811273308.8
申请日：2018-10-30
申请人： 南京农业大学
摘要： 本发明公开了一种田间作物表型监测机器人，包括包括底盘、高度可调的横梁，轮距可调的左右侧臂，电池安装架和和监测平台；所述横梁与底盘通过竖直升降滑移导轨相互连接，监测平台搭载在横梁上方，且横梁的两端分别与左右侧臂刚性连接，形成龙门架结构；所述底盘底部设有三个车轮形成倒三轮结构，分别为左轮、右轮和后轮，在左右轮之间设有一个小万向轮；所述电池安装架安装于底盘纵梁上，该纵梁前后端通过后轮和小万向轮支撑；所述左右侧臂的下端通过减震叉与左右轮连接，左右侧臂上端与横梁刚性连接。本田间作物表型监测机器人具有重心低，稳定性好，结构轻巧等优点，其可适应不同行距和不同生育时期的旱田作物作业。
-
公开(公告)号：CN109466655A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811273308.8
申请日：2018-10-30
申请人： 南京农业大学
摘要： 本发明公开了一种田间作物表型监测机器人，包括包括底盘、高度可调的横梁，轮距可调的左右侧臂，电池安装架和和监测平台；所述横梁与底盘通过竖直升降滑移导轨相互连接，监测平台搭载在横梁上方，且横梁的两端分别与左右侧臂刚性连接，形成龙门架结构；所述底盘底部设有三个车轮形成倒三轮结构，分别为左轮、右轮和后轮，在左右轮之间设有一个小万向轮；所述电池安装架安装于底盘纵梁上，该纵梁前后端通过后轮和小万向轮支撑；所述左右侧臂的下端通过减震叉与左右轮连接，左右侧臂上端与横梁刚性连接。本田间作物表型监测机器人具有重心低，稳定性好，结构轻巧等优点，其可适应不同行距和不同生育时期的旱田作物作业。
-
公开(公告)号：CN109522929A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811200992.7
申请日：2018-10-16
申请人： 南京农业大学
摘要： 本发明提供一种基于多源图像融合的自然环境下麦田杂草识别方法，属于精准农业技术领域。该方法结合深度图像与RGB图像，通过对位置特征、形状特征、纹理特征以及高度特征等多维信息的提取，实现了自然环境下的小麦田间杂草识别。本发明考虑到小麦不同生育期的生长特征以及小麦的施肥时间，将杂草识别分为分蘖期和拔节期进行，有效利用了不同生长特征，大大减少了图像处理的计算量。相比于现有技术中采用的基于二维图像信息或结合多光谱技术等方法，引入的深度信息与不同生育期的特征信息使杂草识别效率有效提高，可以实现杂草的实时识别。
-
公开(公告)号：CN108693122A
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201810310624.1
申请日：2018-04-09
申请人： 南京农业大学
IPC分类号： G01N21/27
CPC分类号： G01N21/27 , G01N2021/1797
摘要： 本发明公开了一种基于固定翼无人机平台的作物生长监测装置，包括固定翼无人机、安装有作物生长监测器的传感器装置，以及地面接收器；其中，传感器装置设置于固定翼无人机的机身主轴正下方，包括套筒、主轴和底座，所述主轴的上半部分为球形部件，该球形部件与套筒相连形成一个球形副的机械结构，主轴通过底部设置的通孔与底座相连，作物生长监测器放置在底座下面的底板上面。本发明还提出了一种基于固定翼无人机平台的作物生长监测方法。本发明通过重力与球形副的作用，在飞机偏转过程中使传感器的视场始终与地面垂直，克服了无人机飞行过程中产生偏转角度对测量的影响，实现了作物生长信息实时、准确、便捷、高通量地获取。
-
-
-
-
-
搜索结果
6 条记录 (耗时 0.063 秒)
