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公开(公告)号：CN116740517A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310698170.0
申请日：2023-06-13
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/40 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06N20/00
Abstract: 一种基于线性回归的特征扩增的多源遥感数据融合方法，属于遥感数据融合领域。本发明通过线性回归和交叉验证方法将来自多光谱、RGB、热红外和3D结构中不同类型的特征进行随机融合并生成新特征，在经过多次循环后得到大量结合多种传感器信息的特征集，该方法有效地提高了训练模型的性能和鲁棒性。通过实验表明，该方法能够获得比传统数据融合方法更高的植物表型评估精度。该方法能够提高数据的表达能力和模型性能，同时能够实现更为全面的遥感数据融合和分析，具有计算量小、模型精度高、抗噪能力强等特点，可以为定量遥感应用领域提供更为优质的数据支持和决策分析。
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公开(公告)号：CN116616091A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310734630.0
申请日：2023-06-20
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 一种用于日光温室空中多功能作业平台，所述平台包括空中自走装置、表型获取装置、雾化喷药装置以及运输装置；所述空中自走装置包括两条主运输轨道和两条次运输轨道，所述两条主运输轨道分别固定于温室骨架以及温室后墙上，所述两条次运输轨道横跨于主运输轨道之上；所述次运输轨道上搭载表型获取装置、雾化喷药装置和运输装置。本发明结构能够在不影响蔬菜生产前提下，快速获取叶面积指数等植物表型信息，并可配合农业物联网装备实现数据的远程传输。本发明能够有效地提高蔬菜生产过程中机械化作业率，搭载的悬挂轨道运输极大程度降低农户工作强度并提高温室过道空间利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115471685A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211059220.2
申请日：2022-08-31
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本申请提供一种基于指纹函数的叶片同源特征自动匹配方法及装置，该方法包括：根据蓝本叶片对应的第一叶片图像获取所述蓝本叶片的轮廓特征点；根据所述第一叶片图像获取所述蓝本叶片的指纹函数，并根据目标叶片对应的第二叶片图像获取所述目标叶片的指纹函数，所述目标叶片和所述蓝本叶片具有亲缘关系或同源关系；根据所述蓝本叶片的指纹函数和所述目标叶片的指纹函数，确定所述蓝本叶片和所述目标叶片的对应关系；根据所述蓝本叶片的轮廓特征点，以及所述对应关系，确定所述目标叶片的轮廓特征点。实现了同源叶片轮廓特征点的自动匹配。
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公开(公告)号：CN119181060A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411443760.X
申请日：2024-10-16
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06T7/00 , G06T7/223 , G06T7/246 , G06Q50/02 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种作物生长发育监测方法、装置、设备及介质，涉及图像识别的技术领域，包括：获取目标作物对应的图像序列和气象数据；将图像序列输入至预先训练的作物叶片分割模型中，以通过作物叶片分割模型输出每张作物图像数据对应的叶片分割结果；基于气象数据对叶片数量进行调整得到不同时间点下的目标叶片数量，以实现对目标作物的叶片动态计数；以及，对每张作物图像数据进行叶片追踪及匹配，以确定每张作物图像数据显示的叶片关联的叶片标识，结合叶片掩码及边界框信息确定不同时间点下每个叶片标识对应的目标表型参数，用以对目标作物进行生长发育监测。本发明可以显著提升作物生长发育监测的精确性。
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公开(公告)号：CN118609001A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410745909.3
申请日：2024-06-11
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/82 , G06N3/0895 , G06V10/74 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机多源数据和自监督对比学习的作物产量估测与倒伏判别方法，所述方法如下：一、野外数据收集；二、无人机多传感器图像采集；三、原始数据预处理；四、多模态数据融合对比学习模型构建；五、冠层光谱、结构与纹理信息提取；六、传统表型特征与对比学习特征融合用于表型估测。本发明通过轻型无人机搭载RGB与多光谱镜头，以创新的交叉环绕路线，采集多时相下田间作物高精度的RGB图像、多光谱与点云数据。同时，基于自监督对比学习策略，提出多模态数据融合深度学习模型，在微调模型之后对作物种质资源进行产量估测与倒伏判别。该方法的预测结果可以为作物育种计划提供决策依据，辅助加快育种进程，优化育种方案。
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公开(公告)号：CN116363315A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310357130.X
申请日：2023-04-04
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明提供了一种植物三维结构的重建方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取待重建区域的地理信息；根据所述地理信息绘制所述待重建区域的交叉环绕航线，以使无人机按照所述交叉环绕航线执行图像采集任务，得到所述待重建区域处的植物多视角图像集合；其中，所述交叉环绕航线包括多个单圈环绕航线，相邻两个单圈环绕航线之间重叠；根据所述植物多视角图像集合，对所述待重建区域内种植的植物进行三维结构重建处理，得到所述待重建区域对应的植物三维结构。本发明可以高效、灵活、低成本、精准地构建植物三维结构。
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