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公开(公告)号：CN115223657A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202211140336.9
申请日：2022-09-20
Applicant: 吉林农业大学
Abstract: 一种药用植物转录调控图谱预测方法，属于生物信息学技术领域。为了解决当前药用植物遗传背景不清晰的问题，本发明搜集人参等药用植物基因组从头测序数据和转录调控网络，采用序列比对法从类比角度将近源物种的denovo全基因组水平转录调控网络迁移到未完全注释的药用植物基因组中；运用图卷积网络、注意力机制等方法构建深度网络学习架构并对共表达转录调控网络模块进行预测；采用社区发现算法，对差异共表达网络模块进行识别，进而揭示待预测药用植物中的主要成分及其生物合成途径。利用该方法搭建的药用植物转录调控网络可视化数据库平台可查询药用植物转录因子、转录因子调控网络、生物通路。
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公开(公告)号：CN114550164A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202111622531.0
申请日：2021-12-28
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于农作物病虫害识别技术领域，且公开了一种基于深度学习的番茄叶片病害识别研究方法，包括如下步骤：S1、运用数码相机和手机在番茄田间进行番茄害病图像采集，将采集后的图像分辨率统一缩放为64×64，然后按病害类别对图像进行贴标签，得到具有样本标签的原始番茄叶片病害图像数据集。在本发明构造的基于卷积神经网络的番茄病害识别方法中，不需要对每幅病害叶片图像进行复杂的预处理、病斑分割以及特征提取等操作，更有助于在低性能的终端上实现对番茄病害的实时检测和治疗，相对于应用传统的卷积神经网络进行病害识别的方法，本方法准确率更高、耗时更少、占用空间更低、运行和识别效果更好。
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公开(公告)号：CN113065460B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202110350752.0
申请日：2021-03-31
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于多任务级联的猪脸面部表情识别框架的建立方法，属于计算机图像识别及人工智能技术领域。首次提出将级联框架模型应用于对家猪时序面部表情影像进行分类识别。网络模型由三个级1联结构构成，首先将猪脸面部表情视频帧图像等间隔选择输入到简化多任务级联卷积神经网络中。其次将提取到的猪脸面部序列帧特征图输入到多注意力机制模块中，捕获表情变化引起的面部显著性区域，实现对面部细微变化的关注。然后将视频帧提取到的精细特征图和多注意力特征图通过合并数组操作融合后输入到长短时记忆网络中，实现表情分类识别。通过家畜表情识别可以更好实现情绪调控，从而提高饲料消化率和利用率，提高生长速度，提高出产效益。
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公开(公告)号：CN113096027A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110229082.7
申请日：2021-03-02
Applicant: 吉林农业大学
Abstract: 本发明提供一种基于点云的农田土壤层水平校正及去除方法，首先利用深度相机获取农田土壤层的可见光图像及图像对应的深度信息，经过差值计算获得植株的三维点云数据，并将获得的田间植株的三维点云数据分类储存在计算机中；然后利用点云处理工具，将得到的三维点云数据逐步经过随机采样一致性算法进行土壤层拟合、得到拟合后的土壤层水平面，再将拟合后的土壤层水平面的点云通过罗德里格旋转算法进行土壤层水平校正，最后根据预设阈值将土壤层去除。该方法有效避免三维扫描过程中可能存在的无关环境点云给表型参数计算带来的复杂性，提高植物表型计算的准确程度、实现植株表型的精确测量。
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公开(公告)号：CN107807540A
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201710991145.6
申请日：2017-10-16
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G05B17/02
CPC classification number: G05B17/02
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的农业智能平台，包括视频采集模块、视频数据处理模块、种植区空间信息监测模块、环境参数采集模块、三维重构模块、中央处理器、预测分析模块、专家评估模块、物理模型构建模块、虚拟参数作动模块、虚拟传感器和仿真分析模块。本发明实现了对种植区作物品种、作物生长状态、种植环境参数以及作物总体覆盖面的实时监测分析，为后期种植方案的修改和调整提供了参考性的意见，一定程度上提高了作物的产量和品质；同时所有的数据均按预设的算法分类储存在指定的数据库内，在实现各种植区作物种植数据共享的同时，也方面了用于对数据的查询和调用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104102910B
公开(公告)日：2017-06-09
申请号：CN201410384978.2
申请日：2014-08-07
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于时空局部模式的体育视频战术行为识别方法，属于视频内容理解技术领域。使用局部时空模式实现体育视频中团队协作比赛的战术视频行为识别。区别于当前以轨迹特征作为战术行为识别的方法。对视频帧序列图像，提出改进时空局部回归核作为特征检测子检测运动显著性区域，直接使用运动显著性区域作为特征单词构建视觉特征词袋模型，用于战术行为识别。克服了多目标轨迹提取过程中由于复杂背景等因素对于多目标轨迹提取的影响，利用局部时空模式特征及其时空分布作为战术表示，降低识别方法复杂性，同时提高方法的实用性。针对视频大数据量，有效提高检测算子的检测效率。
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公开(公告)号：CN103228063A
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN201310024740.4
申请日：2013-01-23
Applicant: 吉林农业大学
Abstract: 一种设施农业无线传感器网络节点，属于电子监测设备领域。本发明的目的是在温室内农作物生长环境的基础上，结合当今无线传感网络技术的优势和特点，设计了基于ZigBee无线传感网络的设施农业无线传感器网络节点。本发明在抽插杆上端安装有电器盒，电器盒上安装有温湿度传感器和无线接收天线；抽插杆插入上套内，在上套内部的空腔内有偏心套，偏心套的底面为斜面，偏心套的上端套有复位弹簧，在上套的侧壁上安装有按键，按键置于上套的空腔内部的一端为斜面；上套下端通过螺纹安装有连接套，连接套下端的凸台置于下套上端的凹槽内；下套下端固定安装有支杆，支杆底端是探针；在电器盒内有中央处理器、拨码开关、采集模块电路、电源模块、串口通信模块、控制电路模块、反馈电路。本发明对于种植反季节、高附加值的农作物，温室大棚环境监测在整个农作物的生长周期中起着举足轻重的作用。
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公开(公告)号：CN119992348A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510472077.7
申请日：2025-04-16
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/762 , G06V10/24 , G01S17/88 , G01S7/497
Abstract: 本发明提出了一种基于3D LiDAR的大豆成熟期作物行检测方法，属于激光雷达检测领域。解决了现有图像方法受光照影响大，而激光雷达在大豆作物行的检测上研究较少，尤其是在不同种植密度、漏苗和缺失行判定方面存在不足的问题。方法包括：采集大豆点云数据，并进行点云倾斜校正；根据校正后的点云进行分段聚类；利用主茎法提取单株大豆冠层点云；通过动态网格划分方法对冠层点云进行空间划分，根据点云密度动态计算网格尺寸，建立二维网格索引；根据划分的冠层点云网格进行缺苗点云补全及伪作物行判定；采用最小二乘法对补全后的冠层点云进行线性拟合，生成作物行中心线作为作物区域识别结果。主要用于大豆检测领域。
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公开(公告)号：CN118861783B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411315751.2
申请日：2024-09-20
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06F18/24 , G01N21/84 , G06F18/213 , G06V10/764 , G06N3/006 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别的鹿茸片品质鉴定系统及方法，涉及图像数据处理领域，本发明通过从鹿茸片的类型方面以及新鲜度方面对鹿茸片的品质进行双方面鉴定，得到最终鉴定结果；使得最终鉴定结果更加准确和全面；通过提取不同类型的鹿茸片样品的特征数据，为后续对待鉴定鹿茸片的类别进行判定提供了数据依据；通过对每类鹿茸片特征数据的类别中心数据进行寻优操作，简化了对待鉴定鹿茸片的特征数据进行分类的过程；再通过采集多个类型的鹿茸片的气体组份含量数据以及对应的类别标签数据，从气味的角度判断鹿茸片的品质等级，进一步提高了判定的准确性，同时，也为后续对多层感知机模型进行训练和测试提供了数据支持。
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公开(公告)号：CN118861783A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411315751.2
申请日：2024-09-20
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06F18/24 , G01N21/84 , G06F18/213 , G06V10/764 , G06N3/006 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别的鹿茸片品质鉴定系统及方法，涉及图像数据处理领域，本发明通过从鹿茸片的类型方面以及新鲜度方面对鹿茸片的品质进行双方面鉴定，得到最终鉴定结果；使得最终鉴定结果更加准确和全面；通过提取不同类型的鹿茸片样品的特征数据，为后续对待鉴定鹿茸片的类别进行判定提供了数据依据；通过对每类鹿茸片特征数据的类别中心数据进行寻优操作，简化了对待鉴定鹿茸片的特征数据进行分类的过程；再通过采集多个类型的鹿茸片的气体组份含量数据以及对应的类别标签数据，从气味的角度判断鹿茸片的品质等级，进一步提高了判定的准确性，同时，也为后续对多层感知机模型进行训练和测试提供了数据支持。
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