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公开(公告)号：CN118857268A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411038684.4
申请日：2024-07-31
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G01C21/00 , G01C21/20 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于语义信息引导扩散模型的自主导航建图系统及方法，方法包括：基于语义先验的预测模块将度量地图作为输入，通过对空间布局的预测得到新的度量地图，该度量地图作为机器人观测的一部分；基于扩散模型的全局策略模块根据机器人实时观测生成长期目标点，引导机器人对未知环境进行探索，利用机器人前往目标点收集的观测数据训练全局策略网络并更新其网络参数，直至策略收敛；收敛后的策略在机器人观测的引导下，首先基于高斯过程产生一个初始目标点坐标，然后通过不断去除噪声生成当前的探索目标点。本发明的方法能够提高机器人探索效率，同时使机器人具备适应不同环境实时自主建图的能力，提供具有高效且泛化能力的主动探索策略。
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公开(公告)号：CN117593482A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311593156.0
申请日：2023-11-27
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G06T17/20 , G06T7/11 , G06T3/10 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06T5/30 , G06T5/70 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供了一种农作物果实建模方法、系统及计算机设备，属于数字农业领域，包括：对目标果实图像进行分割，得到目标图像和目标掩膜；对目标图像和目标掩膜进行点采样，分别生成图像逻辑矩阵和掩膜逻辑矩阵；对图像逻辑矩阵进行像素提取，得到像素矩阵；对掩膜逻辑矩阵进行边界提取，生成高度矩阵；对目标图像进行二维到三维空间映射；根据目标图像映射关系，生成surface对象；将surface对象进行三角化面片处理，并根据三角面片叉乘推算出法线矩阵，将法线矩阵和surface对象的像素矩阵规范化处理生成农作物果实的Mesh模型。本发明具有一定的泛化能力，能够对多种农作物果实进行建模造型。
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公开(公告)号：CN117451677A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311296177.6
申请日：2023-10-08
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 一种基于荧光参数获取蔬菜全周期氮肥浓度调节目标区间的方法，首先，设计全生长期的蔬菜氮肥单因素试验，获得不同氮肥浓度和不同生长时期的蔬菜叶绿素荧光参数及多个生物量参数的数据集；基于所述数据集，利用MIC相关性分析和AHP主观层次分析法，获得能够阶段自适应动态调整权重的综合荧光参数；采用U弦长曲率法求取综合荧光参数值对氮肥浓度响应曲线的曲率曲线，以曲率曲线的最大值点和特征点对应的氮肥浓度作为调控区间上下限。全阶段采用本发明区间氮肥浓度处理方法，可以在维持产量平衡的基础上，促进蔬菜营养吸收均衡，并大幅减少无效氮肥的施用。
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公开(公告)号：CN112735511B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202110042909.3
申请日：2021-01-13
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G16B5/00 , G06F18/2411 , G06N3/126 , G06Q50/02 , A01G22/05
Abstract: 本发明通过分析低温对植物叶片生理状态变化的影响，以不同初始Fv/Fo值黄瓜幼苗为试验样本，测量在不同低温条件、持续时间下的Fv/Fo值变化数据，并构建建模样本集，采用量子遗传支持向量机算法建立低温环境下黄瓜叶片Fv/Fo值变化预测模型。模型训练集决定系数为0.9817，均方根误差为0.2141；测试集决定系数为0.9864，均方根误差为0.1741。结果表明，本发明方法可实现低温环境下的黄瓜叶片Fv/Fo的精准预测，为早期冷害胁迫和作物冷害无损诊断提供了新的研究方法。
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公开(公告)号：CN116326436A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310105705.9
申请日：2023-02-13
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明一种基于高斯曲率的黄瓜温室光照与土壤湿度综合调控方法，以温度、光子通量密度、土壤湿度和CO2浓度为自变量，以黄瓜的净光合速率为因变量，获得了多组黄瓜幼苗数据，基于SVR构建黄瓜净光合速率预测模型，并构建广义加性模型，获得不同温度和CO2浓度下的光合速率响应曲面，并计算各响应曲面的高斯曲率；采用鲸鱼优化算法，得到不同温度和CO2浓度下高斯曲率最大值对应的土壤湿度与光子通量密度，并应用多项式回归分析，分别建立土壤湿度、光子通量密度的调控策略；本发明可避免过度消耗水和光资源并提高光合速率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111915062B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202010653535.4
申请日：2020-07-08
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明一种水分利用率与光合速率协同的温室作物需水调控方法，获取不同温度、光量子通量密度、CO2浓度和土壤湿度嵌套条件下的净光合速率和WUE数据，基于径向基神经网络构建光合速率预测模型和WUE预测模型；根据光合速率预测模型获取不同温度、光量子通量密度和CO2浓度嵌套下的光合速率对土壤湿度的响应曲线，计算其离散曲率并构造调控区间；在该区间内基于粒子群寻优算法获取WUE最大点对应的土壤湿度值，以此作为调控目标值；利用SVR算法构建融合WUE‑光合速率的需水模型，并基于该模型进行温室作物需水调控。本发明能兼顾作物需求和经济效益，为设施作物动态、高效的土壤湿度调控提供了理论依据。
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公开(公告)号：CN111665215A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010452754.6
申请日：2020-05-26
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563 , G01N21/01 , G01N33/02 , H05B45/325 , H05B45/345 , G06N3/12
Abstract: 本发明属于农产品无损检测技术领域，公开了一种基于嵌入式的苹果成熟度检测系统及方法，对光谱聚类分析用新的低维数据替代原始的高位数据，提取苹果成熟度的特征波长；划分数据样本的训练集和预测集，得到支持向量机模型中的惩罚参数c和核函数参数g；构建苹果成熟度的分类模型；获取样本苹果特征光谱数据，并构建苹果成熟度分类模型；以苹果成熟度分类模型为核心，编写融合苹果成熟度分类模型的控制程序，实现苹果成熟度的无损预测。本发明减少了间接量的预测，降低了工作复杂程度，提高了工作效率和精度；设计小型化的印制电路板，植入嵌入式的的操作系统，设计完成小型便携的苹果成熟度快速分类设备。
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公开(公告)号：CN110414729A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910655457.9
申请日：2019-07-19
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 基于特征波长的植物潜在光合能力预测方法，设置六个光照梯度下相同温度、湿度、CO2浓度的培养环境，待不同光照处理下的植株产生差异，随机选取植株叶片作为实验样本，分别测量植物叶片暗荧光参数及可见-近红外反射光谱，作为样本数据；采用蒙特卡洛法剔除异常样本，按4：1随机划分训练集和测试集；采用相关系数法和连续投影法提取特征波长；以特征波长对应的反射光谱为输入，植物潜在最大光合能力为输出，利用遗传算法优化的径向基函数神经网络建立植物潜在最大光合能力预测模型；利用该模型，对植物潜在最大光合能力进行预测，本发明为植物潜在最大光合能力的快速，无损，低成本监测提供了理论依据。
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公开(公告)号：CN110321627A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910576601.X
申请日：2019-06-28
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 融合叶片光合潜能的光合速率预测方法，设计除光照等级外其它参数完全相同的植株光合作用试验，待不同光照处理的植株产生差异，随机选取生理状态有差异的植株作为实验样本；测取差异叶片的温度、CO2浓度与光照强度嵌套条件下的净光合速率，并记录叶片暗荧光参数，作为样本数据；对样本数据不同维度上做归一化处理，使各维度数据同处于一个数量级，并划分测试集和训练集；利用回归型支持向量机算法建立融合叶片光合潜能的光合速率预测模型；利用该预测模型，对融合叶片光合潜能的光合速率进行预测，本发明为设施环境的精准调控提供了重要理论基础与技术实现。
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公开(公告)号：CN108304970A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201810109642.3
申请日：2018-02-05
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G06Q10/04 , G01N21/31 , G01N21/3563
Abstract: 本发明属于苹果贮藏技术领域，公开了一种苹果贮藏期的快速预测方法及系统、气调贮藏监控系统，采用基于遗传支持向量机的苹果成熟度分类建模方法，实现多元大样本数据分类，建立苹果贮藏时间预测的成熟度无损分类模型；以入库成熟度、实时多元感知环境因子信息为输入，构建非线性动态神经网络的贮藏期成熟度时序动态预测方法，实现贮藏时间目标值动态预测。本发明提出基于贮藏期成熟度时序变化规律的最佳贮藏时间预测方法，建立基于多传感器融合的贮藏时间动态预估系统，为苹果高效贮藏与保鲜提供定量基础和方法支撑。
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