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公开(公告)号：CN116659423A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310613872.4
申请日：2023-05-29
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
IPC: G01B11/28
Abstract: 本发明公开了一种基于二维码定位的叶面积高精度测量方法，包括两个部分：参数获取和面积计算；所述参数获取包括：步骤1：设计模板；步骤2，测量获取并设置模板参数；步骤3，存储模板文件及参数，将获取到的产生储存到计算机中，形成模板专用文件；所述面积测量包括：步骤1，下载模板文件；步骤2，打印模板文件；步骤3，拍摄需采集的植物叶子；步骤4：定位模板中二维码位置；步骤5：正射校正图片；步骤6：图像二值化；步骤7：面积计算。本发明利用二维码定位技术正射矫正植物叶子图片，降低图像变形，同时通过二维码设置图像矩阵形成最理想的图片与现有利用相机参数和固定设备的叶面积采集方式相比，更加方便快捷，可以使用任意相机拍照，不需要固定装置，并且保证了采集精度。
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公开(公告)号：CN116486254A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310238457.5
申请日：2023-03-13
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/70 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/09
Abstract: 本发明属于遥感图像处理技术领域，公开了一种基于增强局部上下文监督信息的目标计数模型训练方法。步骤为：获取样本图像集，将样本图像集划分为训练集、验证集和测试集，所述样本图像集包括多幅含有目标物的样本图像和每幅样本图像对应的点标注结果；通过目标计数模型对训练集进行训练，进而得到最终目标计数模型；所述目标计数模型是在P2PNet的基础上添加局部分割分支和特征融合模块得到的。本发明目标计数模型兼备误差小和较好的泛化性能，能够准确识别目标物的位置和数目，解决了目标物受光照、遮挡和重叠等因素导致的现有计数模型性能受限问题。
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公开(公告)号：CN114548926B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210160105.8
申请日：2022-02-22
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明公开一种基于机器视觉的小麦育种材料表型性状快速采集方法，包括：建立小麦育种试验表型性状数据库，所述数据库用于存储各试验数据；设定小麦育种材料表型性状信息的取值范围；基于小麦育种试验表型性状数据库构建小麦育种材料表型性状信息采集系统；将各育种试验站点承担的试验任务分发到小麦育种材料表型性状信息采集系统的客户端，即采集终端；基于分发的试验任务，通过小麦育种材料表型性状信息采集系统快速采集小麦育种材料表型性状信息；将采集的小麦育种材料表型性状信息上传至小麦育种材料表型性状信息采集系统的服务器端进行备份，并通过服务器端进行二次校验。本发明保证小麦育种试验表型性状数据采集的稳定性、完整性和真实性。
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公开(公告)号：CN110531054A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910931442.0
申请日：2019-09-29
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明提出了一种基于Bootstrap抽样的土壤有机碳预测不确定性估测方法，其步骤为：土壤样品的采集及预处理，获取土壤样品的有机碳含量数据及土壤高光谱数据并进行预处理；采用偏最小二乘回归方法建立土壤样品的有机碳含量数据与土壤高光谱数据的土壤有机碳预测模型；对原始实测样本数据进行有放回随机抽样，每抽样一次获得一个子样本，通过构造实测值和预测值矩阵计算得到每个子样本参数的估计值；采用Bootstrap重抽样技术有放回的从原始样本中抽取一定数量的样本；根据Bootstrap抽样方法抽出样本的参数评估土壤有机碳预测模型的不确定性；模型精度评价。本发明降低了由于取样代表性、预测模型空间变异性导致预测模型准确性低的问题。
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公开(公告)号：CN117370860A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311352536.5
申请日：2023-10-18
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/27 , G06F18/243 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06N3/09 , G06Q50/02 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于农作物产量预测技术领域，具体公开一种基于机器视觉的农作物产量预测方法，包括以下步骤，步骤1，构建包括小麦预选特征的数据集，数据集中的每条数据均包括多个小麦预选特征；步骤2，计算各个预选特征与产量之间的相关性，删除数据集中相关性低于设定值的预选特征；步骤3，将数据集中剩余的特征数据与倒伏面积数据和倒伏程度输入回归模型，训练出最优估产模型，预估产量；本发明提供了一种能够准确地利用小麦倒伏信息进行产量估测的基于机器视觉的农作物产量预测方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116552851A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310537096.4
申请日：2023-05-13
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
IPC: B64U20/90 , H05K7/20 , B64U20/92 , B64U20/87 , B64U20/96 , B64U20/80 , B64U101/40 , B64U101/30
Abstract: 本发明涉及基于无人机的农作物表型信息采集器，本发明有效解决了现有无人机在对作物表型信息采集时因作物蒸腾作用而产生较大湿度环境下工作存在一定安全隐患及影响作物表型信息获取效果的问题；解决的技术方案包括：本方案中当温度未达到要求的温度的上限时，通过热传递的方式即实现对无人机内电子器件进行降温散热，同时也较好的避免了外界环境中的湿气侵入至其内部而造成电子器件受潮后工作不稳定情况的发生，当温度超出要求的上限后，启动降温扇并且使得空腔与外界环境连通，进行强制散热，同时也可及时将附着在镜头罩表面的水气进行清除，以免影响对作物表型信息数据的采集。
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公开(公告)号：CN113820281B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202111105339.4
申请日：2021-09-22
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
IPC: G01N21/25
Abstract: 本发明提供了一种农作物冠层高光谱图像获取装置，包括拖拉机本体、高度调节架、站架以及活动摄影机构，活动摄影机构包括滑轨、电机、第一支撑板、转轮、第二支撑板、自动卷线盘、滑块、传动丝、保护壳以及高光谱成像仪，滑轨和站架连接，电机固接于滑轨上，转轮转动连接于第一支撑板上，第一支撑板固接于滑轨上，自动卷线盘转动连接于第二支撑板上，第二支撑板固接于滑轨上，滑块滑动连接于滑轨上，滑块通过连接条和传动丝固接，高光谱成像仪连接于滑块上，保护壳固接于滑块上；保护壳底部连接有滑动防尘板，保护壳内壁设有清洁机构。本发明能稳定获取清晰的高光谱图像数据和保护高光谱成像仪。
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公开(公告)号：CN115272828B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210959951.6
申请日：2022-08-11
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
IPC: G06V10/82 , G06V20/68 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于注意力机制的密集目标检测模型训练方法。步骤为：获取样本图像集，将样本图像集划分为训练集、验证集和测试集，所述样本图像集包括多幅含有目标物的样本图像及其目标标注结果；将训练集输入预先构建的密集目标检测模型进行检测，得到目标检测结果，根据目标检测结果以及目标标注结果构建损失函数，得到训练后的密集目标检测模型；所述密集目标检测模型是在YOLOv5s基础网络框架中嵌入通道注意力机制和全局注意力机制得到的；采用验证集、测试集验证和测试密集目标检测模型性能。本发明密集目标检测模型兼备速度快和精度高的优点，能够准确检测出小尺度小麦穗数，较好地解决了小麦穗数的遮挡和重叠问题。
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公开(公告)号：CN115223063A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210820978.7
申请日：2022-07-13
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明属于对地作物数据识别技术领域，特别涉及一种基于深度学习的无人机遥感小麦新品种倒伏面积提取方法及系统，利用搭载有影像传感器的无人机采集小麦影像数据，并对采集的小麦影像数据进行裁剪；利用已训练的Attention_U2‑Net分割模型对裁剪后的小麦影像数据进行语义分割，提取出小麦影像数据中的倒伏区域；通过统计掩模图中倒伏区域像素点数目，依据像素点与面积之间换算映射关系来得到影像数据中小麦实际倒伏面积。本发明利用深层神经网络Attention_U2‑Net来实现倒伏区域细粒度分割及面积估算，能够满足不同光照、分辨率以及不同小麦新品种倒伏区域自动分割，能够准确提取出小麦新品种倒伏面积，可满足麦田环境下的高通量作业需求，为后续确定受灾面积及评估损失提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN115201210A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210968301.8
申请日：2022-08-12
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
IPC: G01N21/88 , G06T5/00 , G06V10/24 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/10 , G06V20/13
Abstract: 本发明公开了一种基于卫星数据的小麦黄花叶病遥感监测方法，包括如下步骤：获取待监测区域的高分辨率多光谱遥感影像数据；将多期高分辨率多光谱遥感影像进行几何校正、辐射校正、大气校正、裁剪与拼接的预处理，结合小麦生育时期信息，从高分辨率遥感影像上提取监测区小麦种植区域信息；在监测区开展地面调查，建立地面调查样本，包括健康小麦样本及小麦黄花叶病不同病害等级的样本；根据地面调查的健康小麦、发病小麦以及不同病害等级的病害波谱信息分别进行特征提取，根据小麦病害程度的不同等级，对病害特征进行分类，生成病害监测的训练样本和验证样本，获得小麦NDVIwheat，据此判断小麦是否健康。本发明实时监测并准确从待监测区域确定病害信息。
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