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公开(公告)号：CN115546195A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211378135.2
申请日：2022-11-04
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进型YOLOV5算法的荔枝晚秋梢检测方法，该方法包括：获取荔枝树晚秋梢的遥感图像；建立改进型YOLOv5网络模型，具体包括:通过现有的遥感图像数据集对YOLOv5的四种网络(s、m、l、x)进行训练选择最优网络；在最优网络上添加针对小目标设计的预选框和检测层，在Neck部添加CBAM注意力机制，使用Swi n‑Transformer替换Neck部的Bott l eneckCSP层，使用B I FPN替换FPN特征融合金字塔和使用C IOU替换G IOU作为计算边界框回归的损失函数；通过改进型YOLOv5网络模型获取遥感图像中荔枝树晚秋梢的检测结果。本发明提出一种基于改进型YOLOV5算法的荔枝晚秋梢检测方法及处理终端，解决了晚秋梢难以检测，原YOLOV5算法的网络中大量卷积操作等会丢失目标的特征的技术问题。
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公开(公告)号：CN114136920A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111456023.X
申请日：2021-12-02
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N21/359
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱的单粒杂交水稻种子种类鉴定方法，涉及对于关键粮食农作物品种真实性检测技术领域，具体为一种基于高光谱的单粒杂交水稻种子种类鉴定方法，包括以下步骤：S110、基于卤素灯光源波长下采集多类不同品种的杂交水稻种子样本的高光谱图像。本发明通过切割提取水稻种子单粒图像，通过完整图像计算获得每类单粒种子样品的平均光谱反射率，进行一步提高采集数据的可信度与准确度，通过利用训练好的种子种类鉴定模型可以自动对已经提取好的杂交水稻种子的平均光谱信息进行种类的判定，同时可以快速的对需要判别的多类的杂交水稻种子的种类进行鉴定，同时使得整个过程更加快速便捷，并且实现无损判别。
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公开(公告)号：CN115931746A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211378957.0
申请日：2022-11-04
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N21/31 , G01N21/359 , G01N21/3563 , G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种羽衣甘蓝的多种营养成分检测方法及处理终端，该方法包括：获取待测羽衣甘蓝的高光谱图像；将高光谱图像输入CARS‑PLSR模型，CARS‑PLSR模型输出羽衣甘蓝的多种营养成分的含量。本发明提出一种羽衣甘蓝的多种营养成分检测方法及处理终端，结合机器学习对羽衣甘蓝体内多种营养成分进行检测。将高光谱成像技术引入到人工光植物工厂的实际生产过程中，实时检测羽衣甘蓝的多种营养成分，为人工光植物工厂羽衣甘蓝的种植生产提供指导。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115496795A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211207409.1
申请日：2022-09-30
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明为基于无人机影像的水稻冠层高度预测的方法、系统、存储介质及计算机设备，其方法包括步骤：S1、设置稳定和流动地面控制点并采用RTK‑GNSS进行地理坐标测量；S2、获取无人机影像集，基于SFM‑MVS生成无人机影像对应的DSM和正射影像图，并利用基于GDAL的方法对DSM文件和正射影像进行图层融合；S3、利用基于地面控制点坐标的方法对不同时间序列融合图像进行图层配准；S4、基于QGIS的二次开发对融合图像信息进行自动解析并可视化；S5、在Linux系统中通过shell编程脚本自动检测DSM信息和生成正射影像、融合DSM和正射影像、显示输出基于QGIS二次开发程序的数据解析和冠层高度。本发明能够利用无序的数据集进行快速准确的解算实现农田作物的冠层高度预测。
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公开(公告)号：CN115855860A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211378130.X
申请日：2022-11-04
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N21/3554 , G01N21/3563 , G01N21/359 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种茶叶干燥过程中的水分含量预测方法及处理终端，该方法包括：构建单批次机器学习训练的数据集；将训练数据集划分为校正集和预测集，通过新增不同批次样本数据集归并到原数据集形成新的数据集进行训练以更新模型参数，以评价函数作为目标函数来挑选最优的模型参数；将CARS‑I CA算法进一步集成到PLSR回归模型中，通过PLSR回归模型预测得到各批次茶叶水分含量。本发明提出一种茶叶干燥过程中的水分含量预测方法及处理终端，大大扩展了技术应用场景，不再是以往根据茶叶生长的气候和环境变化而每年重建模型以及调整参数，而是通过特征光谱选择校正变量参数和新增多批次样本量以建立增量型的训练数据集，利用该数据集来优化模型参数实施预测。
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公开(公告)号：CN115728249A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211378147.5
申请日：2022-11-04
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种番茄幼苗的叶绿素含量的预测方法及处理终端，该方法包括：获取活体的水培番茄幼苗的高光谱图像和深度图像；通过高光谱图像提取番茄幼苗的反射率光谱数据，通过深度图像提取幼苗的外形信息数据；根据反射率光谱数据和外形信息数据输入至训练好的预测模型以获取番茄幼苗的叶绿素含量。本发明提出一种番茄幼苗的叶绿素含量的预测方法及处理终端，解决针对现有的高光谱叶绿素检测方法中，存在缺少对活体的水培番茄幼苗叶绿素检测跟踪的方法，忽略了叶肉区域和叶脉区域等不同叶片区域的影响等问题。且现有方法无法体现外形信息对叶绿素的影响的技术问题。
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公开(公告)号：CN114912660A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210416215.6
申请日：2022-04-20
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本申请是关于一种基于改进的BA‑BP的水稻产量预测方法。该方法通过构建BP神经网络模型，并对该模型进行预训练，训练得到初始目标网络权值和初始目标偏置值，BA算法设计，将预训练得到的初始目标网络权值和初始目标偏置值对BA算法的蝙蝠的初始化位置、当前最佳位置、群体最佳位置进行设置，之后借助蝙蝠算法对BP神经网络的现有的权值、偏置值等参数进行调优，寻找全局最优值，从而进一步提升BP神经网络模型的预测效果。通过BA算法进行改进优化，改变种群中蝙蝠的初始化方式，能够快速提升算法的运行效率，同时更快得到全局最优值，并使得模型的收敛效果稳定，所预测的水稻产量更为准确与稳定。
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公开(公告)号：CN113392719A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110560783.9
申请日：2021-05-21
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本申请是关于一种智能电子锁解锁方法。该方法包括：通过智能电子锁的摄像模块对人体脸部进行第一次拍摄；当检测到解锁信息的输入信号时，对人体脸部进行第二次拍摄；获取解锁信息；将解锁信息与智能电子锁的预存解锁信息对比，当判断解锁信息与预存解锁信息匹配时，对人体脸部进行第三次拍摄；根据三次拍摄获得的识别图像进行人脸识别认证，若人脸识别认证通过，则根据三次拍摄获得的识别图像对人体脸部进行活体认证；若活体认证通过，则智能电子锁解锁；若活体认证不通过的次数达到预设次数，则通过报警器将报警信息传输至用户终端且在预设时长内禁止智能电子锁解锁。本申请提供的方案，能够提高智能电子锁的安全性能及运行流畅度。
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