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公开(公告)号：CN116758234A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310764592.3
申请日：2023-06-27
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多点云数据融合的山地地形建模方法，涉及三维建模技术领域，具体步骤为：对山体取初始深度图像，对初始点和水平面标定，多传感器采集数据进行数据融合，获取到空间位置信息的数据样点，通过无迹卡尔曼滤波算法进行数据融合，训练GAN算法对离散点云进行识别剔除，根据采集的初始图像对关键点云进行配准，结合GAN算法，对剔除后的点云造成的数据缺失进行生成填补，将样本数据进行插值后网格化，通过Savitzky‑Golay滤波对模型进行平滑处理，从而建立山地的三维立体模型。
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公开(公告)号：CN114323145A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111664071.8
申请日：2021-12-31
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器信息融合的果园地形建模方法及系统，包括采集端数据采集和上位机建模，其中，采集端由主控芯片、传感器模块、交互模块、缓存模块、结果存储模块组成，实现对果园地形样点数据的采集；上位机在获取采集端的采样结果后，通过卡尔曼滤波算法对多传感器信息进行融合，利用单类支持向量机算法识别并移除离群数据，结合拉格朗日插值法对样点插值，从而构建被采样果园的三维地形立体模型。
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公开(公告)号：CN116879409A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310859061.2
申请日：2023-07-13
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于气体传感器的水果果实损伤的分析检测方法，包括：通过传感器阵列采集被检测水果果实的传感器响应信号，并对传感器响应信号进行滤波处理；对滤波处理后的传感器响应信号进行特征提取，构建特征矩阵；通过传感器滤波得到被检测水果果实及对应检测环境的特征值构建特征向量；采用特征选择算法对所述初始特征数据进行三阶段的特征选择，最终得到输入特征组合；将所述输入特征组合输入至改进粒子群优化的支持向量机模型，进行多任务的识别预测，运用损伤计算公式得到果实损伤数据。本发明能够提升果实损伤预测检测精度，实现有效的果实损伤定性定量输出，可以满足便携式检测设备的方法需求。
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公开(公告)号：CN115689795A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211275607.1
申请日：2022-10-18
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了基于无人机遥感的山地果园作物长势分析方法及系统，包括：通过无人机搭载空中遥感数据采集装置，采集目标山地果园图像；采用植株检测算法，获取目标山地果园图像中的植株位置信息；根据植株位置信息，利用蚁群算法规划最优遍历路径；无人机根据最优遍历路径进行巡航，并搭载空中遥感数据采集装置在预设高度处采集植株图像；根据植株图像，利用叶绿素‑水分胁迫指数反演模型评估植株的生长状态；通过该方法可以针对山地果园中植株的长势进行分析，基于此，可以宏观掌握山地果园作物生长情况，确保能够及时采取田间管理维护措施以保证作物产量。
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公开(公告)号：CN115655468A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211307152.7
申请日：2022-10-25
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明属于无人机灌溉技术领域，具体为一种基于无人机光谱遥感的多传感器灌溉响应系统和方法，无人机获取茶树园光谱图像以及红外热图像信息，同时，通过气象台获得茶树的一系列生长环境信息对所述的光谱图像及红外热成像图像信息进行预处理和数据提取后，结合气象台的茶树生长信息建立茶树水分胁迫指数，根据茶树需水量公式及茶树水分胁迫程度确定各区域灌溉量，通过网关下发灌溉决策信息到各个微控制器节点，打开电磁阀，实现灌溉，水分入渗量和土壤水分湿度状态决定是否继续灌溉，达到土壤水分湿度饱和后，停止灌溉；本发明便于精确地获得土壤含水率信息，便于计算决策不同土壤灌溉所需的用水量，便于提高水分利用率，降低水资源的浪费。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114663785B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210272036.X
申请日：2022-03-18
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/68 , G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T3/4038 , G01N21/25 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机高光谱的荔枝病害检测方法及系统，通过无人机搭载机载高光谱相机获取并处理得到局部高光谱数据和可见光数据；将局部高光谱数据经过处理拼接成一幅高光谱立体全景图；选取特定大小的区域，将该区域中的光谱数据输入预先构建的病害数据模型，判断出该区域植株健康状况以及患病类型。该方法运用2D和3D卷积神经网络构建了深度影像拼接模型和病害数据模型，残差结构的设计使网络运算更加简单，所需计算量变小，为利用高光谱遥感技术进行大规模果园病害发散动向、病情监测和预警提供了数据支持。
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公开(公告)号：CN114611655B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202210272874.7
申请日：2022-03-18
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进蚁群算法的果园物联网节点故障检测方法及系统，其中，方法包括：S1、基于改进的蚁群算法计算果园物联网各节点间路径的信息素浓度矩阵，并在每次蚂蚁迁徙时，对信息素浓度矩阵进行更新；S2、基于SoftMax算法根据各节点间路径的信息素浓度计算对应路径的故障概率，若故障概率大于预设阈值，则判断该路径存在故障。本发明通过改进的蚁群算法，结合无线传输理论损耗，实现果园物联网节点无线传输故障的动态感知，降低节点维护成本。
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公开(公告)号：CN116958071A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310829911.4
申请日：2023-07-07
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06V20/68
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态融合的荔枝品质无损检测方法及系统，方法包括：获取多组不同角度的荔枝RGB图像和荔枝深度图像，构建荔枝数据集；建立改进型CenterNet网络模型，采用多模态数据融合策略；基于荔枝数据集对改进型CenterNet网络模型进行分布式训练，并优化训练过程；将拍摄的图像流输入训练好的改进型CenterNet模型中，实现荔枝品质无损检测。解决了传统果实品质检测方法效率低下、实时性不强、精度不够的问题，且本发明更加聚集图像局部关键区域，快速捕获图像中的关键信息，为荔枝品质在线无损检测技术与装备的研究提供理论支撑。
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公开(公告)号：CN115633622A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202210633432.0
申请日：2022-06-06
Applicant: 华南农业大学
IPC: A01G25/16 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/10
Abstract: 本发明提供了一种果园智能灌溉系统及其方法，包括信息采集模块、无线通信模块、需水量分析模块、灌溉决策模块和灌溉控制模块，系统通过信息采集模块采集果园各区域内的果树图像、光照强度信息、土壤湿度信息、空气温湿度信息、降雨量信息和风速信息；将采集的果树图像输入基于深度学习建立的果树生长周期识别模型，实现对果树生长周期的识别；需水量分析模块对果树当前生长周期的需水量做出分析预测；灌溉决策模块结合预测需水量、降雨量、土壤湿度和风速等信息计算实际灌溉量，做出灌溉决策并发送灌溉指令；灌溉控制模块根据指令完成灌溉操作；全程由系统自主完成，智能化、自动化程度高，灌溉精确度高，有效节省水资源和人工成本。
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公开(公告)号：CN116840447A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310829150.2
申请日：2023-07-07
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器与神经网络的土壤紧实度检测方法，能够适用各种地形，包括：采集多种质地土壤样本的检测数据；进行无迹卡尔曼滤波以及数据清洗，输出去除噪声后的力‑时间‑对地距离三维度信息和土壤多参数信息数据；基于力‑时间‑对地距离三维度信息和土壤多参数信息数据对物理信息神经网络模型进行训练；计算每次插入土壤过程的力的分布、功率分布、动态分布、频域特征和时频特征，并结合力‑时间‑对地距离三维度信息训练深度神经网络模型；将训练后的模型进行融合，引入调和参数α进行混合模型的训练；将待测样本土壤的力‑时间‑对地距离三维度信息和温湿度数据作为混合模型的输入，输出预测的土壤紧实度。
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