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公开(公告)号：CN109092379B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN201811030173.2
申请日：2018-09-05
Applicant: 仲恺农业工程学院
IPC: B01L3/00
Abstract: 本发明公开了一种微流反应芯片及其液滴定位控制系统和控制方法，其特征在于：包括数字微流控芯片，该数字微流控芯片包括上极板和下极板，所述上极板和下极板之间形成至少三个液滴流道，每个所述液滴流道的交汇处为反应池；在每个所述液滴流道的上方都设有一个滴定孔，该滴定孔贯穿所述上极板；所述液滴流道中至少一个为输出流道，其余为输入流道。本发明将数字微流控芯片的液滴流道中注满不与液滴相溶的黑色液体，并在数字微流控芯片两端加上红外激光模块和光强感应模块，能清晰并准确地观察到微液滴的驱动过程，极大地提高了复杂的微液滴输运应用的成功率。
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公开(公告)号：CN116977863A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311079899.6
申请日：2023-08-24
Applicant: 仲恺农业工程学院
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种番茄植株病虫害检测方法及检测系统，包括如下步骤：减少YOLOv7模型中的通道数量，并将YOLOv7骨干网络中的Conv模块替换为XSepConv模块，得到YOLOv7‑XSepConv模型作为目标检测模型；待检测图片经预处理后输入训练好的目标检测模型中，得到检测结果；将目标检测模型用于微信小程序中，通过微信小程序的前端和后端服务可实现对番茄植株病虫害的快速识别和分类。本发明检测方法可在有限的计算资源下实现快速、实时的目标检测，可适应在小程序中的部署应用；检测系统的使用方法简单，用户只需上传植株照片，即可随时随地通过前端界面查看检测结果。
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公开(公告)号：CN116186037A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211742952.1
申请日：2022-12-30
Applicant: 仲恺农业工程学院
IPC: G06F16/22 , G06F16/242 , G06F16/2458 , G06K7/14 , G06F18/241 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的柑橘病虫害智能识别系统及方法，包括病虫害人工智能识别系统、无线网络传输服务器、人机交互系统、树木信息采集单元、环境信息采集单元、诊断单元、病虫害诊断结果反馈单元、病虫害预警系统、健康柑橘叶片高清图像数据库、非健康柑橘叶片高清图像数据库和常规环境信息数据库涉及，病虫害防治技术领域，该基于人工智能的柑橘病虫害智能识别系统及方法，能够将实时周围环境信息以及周围柑橘果树叶片进行图像采集，并将果树采集样本和其身份信息二维码绑定，将环境和果树信息以数据形式发送给诊断单元分析，从而能够及时诊断出果树的健康状况进而能够提醒管理人员及时处理。
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公开(公告)号：CN111431981A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010189448.8
申请日：2020-03-18
Applicant: 仲恺农业工程学院
Abstract: 一种基于物联网的柑橘果园环境监控系统，其特征在于：包括服务器端，监测模块、控制模块、喷药机构、图像采集模块、通信模块、浇灌机构和灭虫模块；所述监测模块与所述控制模块的监控端口组相连；所述图像采集模块通过图像处理模块处理后，传入到控制模块中；所述控制模块的通信端口通信模块与所述服务器端的第一通信端口相连；所述控制模块的控制端口组分别与喷药机构、浇灌机构和灭虫模块相连；所述服务器端的数据端口组分别与标准数据库和日志数据库相连；设置有监控模块，该监测模块包括温度传感器、湿度传感器、光照强度传感器和CO2浓度传感器，通过对果树成长环境进行数值监控，使得果树成长环境保持在最合适的环境，避免了凭借经验难以复制的问题，解决了差异问题。
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公开(公告)号：CN110428142B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN201910605211.0
申请日：2019-07-05
Applicant: 仲恺农业工程学院
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/02 , G06Q10/0832 , G06Q10/0833 , G06Q30/02 , G06K17/00 , A01K63/00 , A01K63/04 , A01K61/80 , A01K61/95 , H04L67/01
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据挖掘的水产养殖推送系统，包括水产服务器，在该水产服务器内设置有用户登录模块，用户类型包括养殖用户、经销用户、消费用户、配送用户；水产服务器内还设置有养殖数据获取模块、营销供需分配模块、运输监控模块、数据公示查询模块以及数据库；基于智能投喂和实时监控养殖系统，对所养殖的鱼的信息向外界进行实时推送。实现线下鱼养殖，线上线下结合进行鱼销售，并且养殖过程实时记录且有迹可循，使渔业产业更加可靠。可信、可食用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117218033B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311256209.X
申请日：2023-09-27
Applicant: 仲恺农业工程学院
Abstract: 本申请适用于图像复原技术领域，提供了一种水下图像复原方法、装置、设备及介质。该水下图像复原方法包括：提取红通道图像、绿通道图像和蓝通道图像；分别对红通道图像、绿通道图像和蓝通道图像进行背景光估计，得到红色背景光估计值、绿色背景光估计值和蓝色背景光估计值；将待复原RGB图像、红色背景光估计值、绿色背景光估计值和蓝色背景光估计值进行融合，得到背景光图像；对待复原RGB图像和背景光图像进行透射图估计，得到待复原RGB图像的透射图；基于背景光图像和透射图，生成待复原RGB图像的初始复原图像；调整初始复原图像中满足预设条件的像素的亮度，得到最终复原图像。本申请的水下图像复原方法能提高水下图像复原的效果。
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公开(公告)号：CN111602639B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202010189422.3
申请日：2020-03-18
Applicant: 仲恺农业工程学院
Abstract: 一种柑橘果园病虫害防治智能控制方法，包括如下步骤：S1：采集模块定时采集柑橘果园内的温度数据、湿度数据、光照强度数据和二氧化碳浓度数据作为训练数据；S2：采集模块将基础数据通过通信模块传入训练模块中，通过所述训练模块对训练数据进行标记，分别标记为虫害发生时期对应的训练数据和无虫害发生时的训练数据，将训练数据保存在训练数据库中；通过采集模块采集训练数据训练得到智能识别模型，通过智能识别模型对实时采集到的基础数据进行分类判断，预测是否有虫害发生，通过预警模块向管理人员推送预警信息，同时，启动喷药系统，对果林进行提前喷药预防。避免了被动防治。
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公开(公告)号：CN116151555A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211742989.4
申请日：2022-12-30
Applicant: 仲恺农业工程学院
IPC: G06Q10/0631 , H04N7/18 , H04N5/76 , H04L67/12 , G10L15/22 , G06Q50/20 , G07C9/27 , G06F21/34 , G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的智慧实验室管理平台及其控制方法，包括中央处理器、门禁系统、监控设备与播音设备，中央处理器与监控学习系统实现双向连接，中央处理器与语音识别系统实现双向连接，中央处理器与实验数据云端上传系统实现双向连接，中央处理器与IC卡信息录入系统实现双向连接，监控学习系统包括监控视频读取模块，本发明涉及实验室管理技术领域。该基于深度学习的智慧实验室管理平台及其控制方法在学生自行在实验室进行实验时，通过监控设备记录学生的操作的视频，然后通过监控学习系统对学生操作的视频进行读取、分析与学习，学习记录正确的操作，并可以判断学生自行操作时操作的正确性。
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公开(公告)号：CN114637014B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210531440.4
申请日：2022-05-17
Applicant: 仲恺农业工程学院
Abstract: 本发明涉及智能养殖数据分析技术领域，公开了一种基于水下机器人的无人渔场鱼群行为识别系统及方法，通过水下机器人向鱼群发射声波，并获取声波的回波信号，再对回波信号进行滤波处理获得第一信号，然后利用第一信号计算方案计算活跃系数，进而计算出鱼塘的异常率，最后根据异常率识别鱼群行为状态是否正常并进行输出。在复杂的渔场养殖环境下，测量投喂鱼群后，精确地识别出池塘中鱼类活跃性，根据其活跃性的变化科学地分析鱼塘的状态或者鱼群的健康状态，大大提高了异常识别的准确性和可靠性，大大降低养殖用户或者经营者因鱼类异常识别过失导致的经济损失风险，对资源和能源的效用率形成有益影响。
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公开(公告)号：CN109493100A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811645855.4
申请日：2018-12-29
Applicant: 仲恺农业工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的对虾产品质量安全溯源系统，包括区块链平台(1)，该区块链平台(1)上连接有X个虾农终端(2)、Y个对虾物流终端(3)、Z个对虾分销商终端(4)以及W个对虾消费者终端(5)；在所述区块链平台(1)上设置有数据录入单元(1a)、标签生成单元(1b)、数据下载单元(1c)、数据共享单元(1d)，实现对虾全产业数据链。有益效果：对虾从养殖到销售过程中的数据链，通过标签实现溯源，数据真实可靠。
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