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公开(公告)号：CN110064601B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN201910435477.5
申请日：2019-05-23
Applicant: 仲恺农业工程学院
IPC: B07C5/10
Abstract: 本发明公开一种蔬菜嫁接用苗检测分级系统，包括箱体、设置于箱体内的成像组件以及图像处理模块，图像处理模块对成像组件获取的图片进行运算和处理，成像组件包括设置于箱体侧面的第一摄像头和设置于箱体顶面的第二摄像头，图像处理模块分别与第一摄像头和第二摄像头通信连接。本发明蔬菜嫁接用苗检测分级系统自动化程度高，作业高效，检测准确度高。本发明还公开一种菜嫁接用苗检测分级方法，采用骨架线提取方法，精准确定茎杆部分，测得的株高、茎粗数据准确；先将幼苗的叶片区域进行分界后再进行椭圆拟合法计算，相对于最小外接矩形算法或直接采用椭圆拟合法的误差小，测得的子叶宽度数据准确。
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公开(公告)号：CN110545455A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910640541.3
申请日：2019-07-16
Applicant: 仲恺农业工程学院 , 广州市农业科学研究院
IPC: H04N21/422 , H04N21/442 , H04N21/45 , H04N21/466 , G06F16/735 , G06F21/32
Abstract: 本发明公开一种基于指纹识别的智能电视推荐方法，包括有以下步骤：收集信息；用户在主动操作遥控器上的特定按键时，遥控器对用户手指的指纹信息进行提取；构建画像；贮存并归类信息，遥控器读取到指纹信息，连同按键操作一并通知到智能电视；识别操作者指纹信息并与贮存信息匹配；判断：(1)有匹配信息，确认使用者身份；(2)无匹配信息，不推荐或是构建新的画像；确定使用者身份后，通知智能电视收集推荐节目；根据匹配结果推荐节目。本发明方便且低成本的身份识别方案，实现精准的内容推荐，增强了老人模式与儿童模式，让老人可以一键进入老人模式，也帮助家长保护儿童的观影健康。
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公开(公告)号：CN110460864A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910640189.3
申请日：2019-07-16
Applicant: 仲恺农业工程学院 , 广州市农业科学研究院
IPC: H04N21/2187 , H04N21/6587 , H04N21/858 , H04N21/43 , H04N21/8547 , G06F16/74
Abstract: 本发明公开一种提高在线直播授课画质的方法，包括有以下步骤：步骤一、数据的转化与上传，发送端将要讲解的PPT转成H5并上传服务器；步骤二、数据的获取通过H5页面进行展示，预下载或视频流方式；步骤三、发送端通过信令的方式向客户端同步发送端状态；步骤四、客户端接收信令并做出相关反应。本发明结合老师上课使用纯PPT的模式占比高达85％左右，采用信令化的方式来展示发送端辅路主画面，用H5的方式播放PPT，可以有效解决客户端清晰度低、卡顿等各种问题，同时信令数据包大小大约1M左右，这明显会比视频流的数据小很多，这也减少了网络数据请求的大小，优化了网络体验。
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公开(公告)号：CN110064601A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910435477.5
申请日：2019-05-23
Applicant: 仲恺农业工程学院
IPC: B07C5/10
Abstract: 本发明公开一种蔬菜嫁接用苗检测分级系统，包括箱体、设置于箱体内的成像组件以及图像处理模块，图像处理模块对成像组件获取的图片进行运算和处理，成像组件包括设置于箱体侧面的第一摄像头和设置于箱体顶面的第二摄像头，图像处理模块分别与第一摄像头和第二摄像头通信连接。本发明蔬菜嫁接用苗检测分级系统自动化程度高，作业高效，检测准确度高。本发明还公开一种菜嫁接用苗检测分级方法，采用骨架线提取方法，精准确定茎杆部分，测得的株高、茎粗数据准确；先将幼苗的叶片区域进行分界后再进行椭圆拟合法计算，相对于最小外接矩形算法或直接采用椭圆拟合法的误差小，测得的子叶宽度数据准确。
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公开(公告)号：CN108774644A
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201810681313.6
申请日：2018-06-27
Applicant: 仲恺农业工程学院
IPC: C12Q1/689 , C12Q1/6869 , C12Q1/04
Abstract: 本发明提供了一种感染黄龙病的沙糖橘中的菌落检测方法，涉及生物分析领域。其包括：以第一引物对作为砂糖桔黄龙病病原菌的分子检测引物，对待测样品基因组进行PCR扩增，确定患病植株DNA样品；构建患病植株DNA样品的16SrDNA文库；采用高通量测序技术对患病植株DNA样品进行检测并对患病植株DNA样品中的菌落组成进行分析。这种检测方法，可在不分离培养植物菌落的前提下对感染黄龙病的沙糖橘进行分析，方法的准确度高，容易实施。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108428287A
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201810605358.5
申请日：2018-06-12
Applicant: 仲恺农业工程学院
Abstract: 本发明提供了一种自动售货机控制装置及自动售货机，涉及智能控制技术领域，该自动售货机控制装置包括主控板，与主控板连接的按键板、显示器、货币识别电路、提示电路及电机驱动电路；按键板接收用户输入的货物购买信息，将货物购买信息发送至主控板；货币识别电路对用户投入的货币进行识别，并实时发送识别信息至主控板；主控板接收货物购买信息和识别信息，发送提示指令至提示电路进行提示，发送显示指令至显示器进行显示，并发送出货指令至电机驱动电路。在本发明实施例提供的技术方案中，以简单的电路结构实现了自动售货，操作步骤简易，在降低成本的同时，简化流程，有利于自助售货机的进一步推广应用。
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公开(公告)号：CN103849580A
公开(公告)日：2014-06-11
申请号：CN201310615011.6
申请日：2013-11-28
Applicant: 仲恺农业工程学院
Abstract: 本发明公开一株细菌BacillussubtilisBCF-6及其制备的生物制剂与在防治国兰枯萎病中的应用。细菌BacillussubtilisBCF-6，于2013年9月13日在中国典型培养物保藏中心保藏，保藏号为CCTCCM2013420。本发明将BacillussubtilisBCF-6接种至PD培养液中，于28℃下200r/min振荡培养48h，即可获得生物制剂。该生物制剂对国兰枯萎病菌具有强烈的抑制作用，且来源环保无毒性，对生态环境影响小；另外，其培养条件要求低，对多种病原真菌具有抑菌作用，具有很好的开发应用前景。
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公开(公告)号：CN119498301A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411529150.1
申请日：2024-10-30
Applicant: 仲恺农业工程学院 , 广东省科学院动物研究所
Abstract: 本发明公开了一种柑橘木虱成虫的驱避剂组合物及其应用。所述的驱避剂组合物包括以下重量份的组分：诺卡酮0.1～1.2份、香芹酚0.05～1.0份、百里香酚4.0～6.5份、苦参碱3.0～5.0份。该驱避剂组合物对柑橘木虱成虫的驱避效果优于单一成分的使用，各组分之间发挥协同的柑橘木虱成虫驱避效果。本发明提供的驱避剂组合物的各成分价格低廉，能够降低制作诱芯的成本，适宜普及推广。
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公开(公告)号：CN119498290A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411532265.6
申请日：2024-10-30
Applicant: 仲恺农业工程学院 , 广东省科学院动物研究所
Abstract: 本发明公开了一种柑橘木虱缓释型引诱剂及其制备方法，所述柑橘木虱缓释型引诱剂由丁酸乙酯、月桂烯、对伞花烃、石蜡载体和醋酸纤维丝束组成，丁酸乙酯、月桂烯、对伞花烃和石蜡载体混合填充醋酸纤维丝束。本发明提供的柑橘木虱缓释型引诱剂对柑橘木虱成虫具有高效引诱活性，该缓释型引诱剂制备方法简易、成本低、可操作性强适合于工业化生产，石蜡溶解可降低丁酸乙酯、月桂烯、对伞花烃中的活性成分被氧化和分解的速度，使用量大大减少，并稳定连续释放有效成分至少20周，适用于田间直接诱杀或监测柑橘木虱。
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公开(公告)号：CN116990242A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310901508.8
申请日：2023-07-21
Applicant: 仲恺农业工程学院 , 中国农业科学院农业基因组研究所 , 中国农业科学院深圳农业基因组研究所
IPC: G01N21/25 , G06V20/17 , G06V10/10 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06V10/82 , B64U20/87 , G01N21/84 , G01N21/01 , B64U101/31 , B64U101/40
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机多光谱的柑橘黄龙病监测方法及系统，系统包括便携式多光谱相机、无人机和地面监测平台；无人机飞行器搭载所述便携式多光谱相机，用于拍摄待监测柑橘园的地面多光谱图像，无人机地面控制平台控制所述飞行器按预定轨迹和离地面固定高度低空匀速飞行，并接收所述地面多光谱图像，发送至所述地面监测平台；监测方法是通过构建多通道深度卷积神经网络模型智能识别柑橘黄龙病染病树并生成所述柑橘黄龙病分布可视化图。监测系统结构简单，成本低、灵活性强，不易受云层干扰；提供多光谱信息，扩展了数据维度；保留图像空间信息的同时，提供更多光谱信息，基于深度卷积神经网络的识别算法能更快速、更准确识别柑橘黄龙病染病树。
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