公开(公告)号：CN117217590A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202311155984.6

申请日：2023-09-07

Applicant: 南京农业大学 ,  南京农业大学泰州研究院

Inventor： 孙锦 ,  张可 ,  刘伟 ,  单正运 ,  王玉

IPC: G06Q10/0639 ,  G06Q50/02 ,  G16C20/30 ,  G16C20/70

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习算法的蔬菜育苗基质配方生成方法，它包括以下步骤：S1、选定“蔬菜种类”和“基质原料”；S2、得到穷尽的基质原料比例配方；得到该种蔬菜的关键理化指标及其标准范围；S3、得到所有配方初始状态下的各理化指标值；S4、得到所有配方稳定状态时的各理化指标值；S5、判断模型输出标准范围内所对应的配方。本发明实现了基于机器学习算法的蔬菜育苗基质配方生成方法。基于该方法，用户只需选择目标蔬菜和基质原料，即可计算生成该蔬菜适宜育苗基质配方，配方预测操作简单，预测结果可信度高。

公开(公告)号：CN118397278A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410643058.1

申请日：2024-05-23

Applicant: 南京农业大学

Inventor： 孙锦 ,  张可 ,  高若诚 ,  柴琦 ,  王玉 ,  刘晓英

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/20 ,  G06V10/82 ,  G06V10/25 ,  G06V10/28 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习算法的温室环境下的叶片图像分割方法，其包括步骤为：S1、对温室环境下的设施栽培作物叶片图像进行标注；S2、通过预训练的模型，训练所需的叶片分割神经网络模型；S3、对叶片图像进行预处理；S4、在预处理后的图像上运行训练得到的叶片分割神经网络模型进行推理；S5、对叶片分割神经网络模型推理后的结果进行后处理。本发明融合了图像预处理、基于YOLO模型的语义分割算法推理以及后处理技术，以实现在温室等环境下对设施栽培作物叶片图像进行高精度分割的目标；并且显著提升了图像分割的准确性与稳定性，有助于实现精准农业管理，为农业生产的现代化和智能化提供了坚实的技术保障。

公开(公告)号：CN118914481A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202410958320.1

申请日：2024-07-17

Applicant: 南京农业大学

Inventor： 张可 ,  柴琦 ,  王玉 ,  孙锦 ,  刘晓英 ,  杨立飞

IPC: G01N33/02 ,  G01N1/28 ,  G01N21/84 ,  G06F30/20 ,  A01G22/05 ,  A01C21/00

Abstract: 本发明公开了一种基于叶片叶绿素的番茄氮素监测和诊断的方法，该方法基于不同品种的氮肥试验，通过利用便携式SPAD计测量番茄叶片的SPAD值，对番茄果实和植株地上部进行破坏性取样、测定番茄叶片含氮量、地上部生物量、地上部氮含量和果实品质，使用这些数据分析番茄整个生育期SPAD值的变化并构建基于SPAD值的诊断模型和确实适宜的追氮阈值。本发明明确了番茄叶片SPAD值与氮素之间的关系，拓展了番茄氮素营养监测方法，同时定量分析了不同品种SPAD值与氮素指标的线性相关性，在番茄氮肥的关键诊断调控期，建立了适宜的氮素营养诊断模型，并根据氮素营养诊断模型进行追氮调控。

公开(公告)号：CN118525743A

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202410773958.8

申请日：2024-06-17

Applicant: 南京农业大学

Inventor： 王玉 ,  纪雅婷 ,  马司光 ,  王月圆 ,  孙锦 ,  张可 ,  李英 ,  刘晓英 ,  杨立飞

IPC: A01G31/02

Abstract: 本发明公开了一种叶菜类蔬菜轻简化基质栽培设施，其包括栽培系统、供液系统和过滤系统，所述栽培系统包括一个或多个平行排列的栽培槽，所述栽培槽底部设有喷灌管，所述喷灌管一端封闭、另一端通过供液口与供液系统的供液管相连通，在供液管上设有用于控制通断的遥控电磁阀，所述栽培槽尾端设有排液口，该排液口与栽培槽的槽体底部以及排液管相连通，所述排液管的出水端置于过滤系统的水箱上方。本发明在实际农业生产中可大面积使用，有效减少长期基质用量，且方便基质的更换和营养液的供给，为植物生长提供适宜条件，降低了种植成本和栽培难度，对推动设施农业可持续发展具有重要意义。