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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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公开(公告)号：CN116616019A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310637809.4
申请日：2023-05-31
Applicant: 仲恺农业工程学院
Abstract: 本发明涉及基于物联网和人工智能的油茶水肥一体化滴灌方法，包括以下：获取油茶种植区划分意见，基于所述划分意见对油茶种植区进行分区得到多个子作用区；为每个子作用区按照预设的标准进行传感器群布置；获取子作用区的实时传感器群示数，基于实时所述传感器群示数预先确定不同子作用区的水肥供应方案，并将所述水肥供应方案关联子作用区的实时所述传感器群示数建立第一数据库；每隔设定时间T重新获取各个子作用区的当前传感器群示数，基于当前传感器群示数判断是否与所述第一数据库中的数据有接近趋势，基于接近趋势动态确定水肥供应方案。本发明能够在保证省水、优养的灌溉效果的情况下尽可能地提高灌溉效率以及速度。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112287074A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011351495.4
申请日：2020-11-26
Applicant: 仲恺农业工程学院
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/30
Abstract: 一种基于数据挖掘的专利信息预测系统，包括依次电连接的数据筛选模块、数据挖掘模块、数据分析模块和结果上传模块；其中：数据筛选模块从海量大数据中筛选出与关键词需求相关联的关键数据信息，数据挖掘模块基于预定规则，对关键数据信息进行数据挖掘，数据分析模块对挖掘结果进行分析，以得到关键词需求分析结果，结果上传模块将分析结果上传给服务平台以进行显示。整个导航过程实现了智能化，用智能化系统代替人工，在操作上相对简便，减少人力所耗费的时间和资源，加快了处理速度，提高效率，并且系统统计分析的结果更加精确，出错率减少。
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公开(公告)号：CN111651556A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010347695.6
申请日：2020-04-27
Applicant: 仲恺农业工程学院
Abstract: 本发明涉及一种水禽知识图谱构建方法，包括以下步骤：第一步，以每个水禽品种的属性为一个数据文件夹建立水禽信息数据库；第二步，在水禽信息数据库的基础上根据生物分类学构建水禽品种树；第三步，对属性进行分类归纳编制水禽属性标签，在水禽信息数据库的基础上形成以水禽的拉丁学名为主键的关系模型的水禽属性标签库；第四步，以水禽品种树为基础提供水禽品种查询和/或以水禽属性标签库为基础提供水禽属性标签查询。本发明的有益效果是：利用本发明提供的方法构建水禽知识图谱提高对水禽数据管理效率及数据使用的便捷性，提升科研人员、水禽养殖人员、水禽爱好者对水禽的识别、管理、救助。
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公开(公告)号：CN119586577A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411799336.9
申请日：2024-12-09
Applicant: 仲恺农业工程学院
IPC: A01K61/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V20/05 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于多源异构数据驱动和人工智能的精准投喂系统，精准投喂系统包括控制单元、数据采集单元、投喂单元、进食监测单元；数据采集单元包括环境参数采集模块，水质参数采集模块；进食监测单元包括智能摄像头、水下标识框。所述投喂方法包括步骤S1数据采集；步骤S2控制单元基于环境参数、水质参数以及喂养规律数据确定合适的投喂量；步骤S3按照基础投喂量进行投喂，投喂后通过进食监测单元监测鱼类进食情况，根据进食情况进行二次投喂。本发明通过精准投喂系统可以显著降低饵料系数，减少饵料浪费，通过环境数据、水质数据、进食数据等多源异构数据的使用可以实现对鱼类进食需求的准确掌握和及时调控，有利于提高投喂的科学性、精确性。
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公开(公告)号：CN119516347A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411517081.2
申请日：2024-10-29
Applicant: 仲恺农业工程学院
Abstract: 本发明公开一种基于大数据和人工智能的鱼类行为识别方法，识别系统包括控制与数据处理单元、水环境数据采集单元、天气数据采集单元、视频采集单元；鱼类行为识别方法包括如下步骤：S1、数据采集，通过水环境数据采集单元、天气数据采集单元、视频采集单元采集数据；S2、数据预处理，对视频数据中的关键帧进行预处理获得二值化图像；S3、动作识别，基于二值化图像通过混合神经网络模型识别获得个体鱼动作类型、鱼群动作类型；S4、选择通用大模型微调获得鱼类行为识别大模型，基于数据融合后的数据给出鱼类行为的判断。本方案通过整合水环境数据、天气数据、鱼类行为数据等多种不同类型的数据，可以有效地提高鱼类行为识别的准确性。
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公开(公告)号：CN116993095A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310968245.2
申请日：2023-08-03
Applicant: 仲恺农业工程学院
IPC: G06Q10/0631 , H04L67/10 , H04L67/12 , H04N7/18 , G01N33/24 , G01N33/00 , G01D21/02 , G06Q50/02 , G06V20/52 , G06V20/10 , G06F16/25 , G16Y10/05 , G16Y20/10 , G16Y20/20 , G16Y40/10
Abstract: 本发明公开了基于人工智能和大数据的柑橘农药减施监控云服务系统，涉及农业管理技术领域，该基于人工智能和大数据的柑橘农药减施监控云服务系统，解决了目前柑橘人工化管理方式费时费力，无法让管理者实时了解大棚内的柑橘病虫害情况以及土壤环境情况并做出应对措施，导致管理者在柑橘未出现病虫害时盲目施加农药、肥料，增加柑橘种植成本、造成柑橘农药残留增加的问题，通过果树病虫害检测单元和土壤检测单元以及空气检测单元能够将果树、土壤以及空气实时状况进行检测，并利用检测结果分析单元调取数据库中健康柑橘生长数据对检测结果进行对比分析，便于通过监控终端及时了解柑橘生长状况，从而能够对柑橘所存在的问题及时针对性解决。
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