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公开(公告)号：CN114972949A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210520214.6
申请日：2022-05-13
Applicant: 仲恺农业工程学院
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06K9/62 , G06F17/10 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种乳鸽鸽龄检测方法，包括如下步骤：改进YOLOv5s网络模型，先将CBAM中的空间注意力改进为逐点空间注意力，再将改进后的CBAM注意力机制嵌入在YOLOv5s模型主干网络中每个残差分支的末端，将YOLOv5s的NMS策略从每个类分别进行NMS改进为多个类同时进行NMS，得到改进的YOLOv5s网络模型；数据集制作，对乳鸽图片按照日龄阶段进行标注；将数据集输入改进后的YOLOv5s网络模型中进行模型训练；加载最佳权重数据后，输入待识别图片进行识别。本发明加强了对重叠乳鸽的识别效率，也避免出现一只鸽子检测出多个不同生长阶段，提高了识别的准确率，检测速度快，促进投料的自动化。
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公开(公告)号：CN113538390A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110838759.7
申请日：2021-07-23
Applicant: 仲恺农业工程学院
Abstract: 一种柚子病虫害的快速识别方法，包括如下步骤：收集各种柚子病虫害的图片，采用LabelImg对各图片中病虫害根据其类别进行标注，得到训练数据集和验证数据集；将训练集和验证集中的图片输入YOLOv5x网络模型进行模型训练，得到YOLOv5x网络模型的最佳权重数据；将最佳权重数据加载到YOLOv5x网络模型中，输入待识别图片，输出识别的病虫害类别。本发明通过采集可涵盖几乎所有类别的柚子病虫害图片作为训练预测模型的数据集，提高目标检测的实用性，采用YOLOv5网络模型达到快速识别和预测的目的，为预防病虫害提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN113538389A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110838756.3
申请日：2021-07-23
Applicant: 仲恺农业工程学院
Abstract: 一种鸽蛋品质识别方法，包括如下步骤：采用视觉传感器获取鸽蛋的图片，将鸽蛋标注为受精蛋、完好非受精蛋和破损非受精蛋三个类别，得到用于模型训练的训练集和验证集；将训练集和验证集中的图片输入YOLOv5s网络模型进行模型训练，得到YOLOv5s网络模型的最佳权重数据；将最佳权重数据加载到YOLOv5s网络模型中，输入待识别的图片，输出识别结果；可在暗室环境下，将鸽蛋放置于底部具有光源的检测位置处进行拍摄。本发明对鸽蛋等蛋类产品是否破损和受精进行识别，检测速度快，部署方便快速，方便根据识别结果对蛋类产品进行剔除和分类，检测效率高，保证蛋品质量，适合于规模化产品检测。
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公开(公告)号：CN107219184A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710276274.7
申请日：2017-04-24
Applicant: 仲恺农业工程学院
IPC: G01N21/3563
CPC classification number: G01N21/3563 , G01N2021/3595
Abstract: 本发明公开了一种应用于产地溯源的肉类掺假鉴别方法及装置，该方法包括以下步骤：S1：分别制备多个不同肉类的样本集，每个样本集包括多个检测样本；S2：分别采集S1中每个检测样本的原始光谱；S3：计算每个检测样本的马氏距离以及每种肉类的马氏距离阈值，并根据每个检测样本的马氏距离以及对应肉类的马氏距离阈值得出奇异点样本，然后将奇异点样本从每种肉类的样本集中剔除后得到对应的剩余样本集；S4：对多个剩余样本集中所有检测样本的原始光谱分别进行预处理；S5：将多个剩余样本集中所有检测样本随机划分为校正集和检测集，通过建模方法对检测集建立鉴别模型。本发明能够实现对不同肉类的掺假判别。
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公开(公告)号：CN106778417A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611160304.X
申请日：2016-12-15
Applicant: 仲恺农业工程学院
IPC: G06K7/10
CPC classification number: G06K7/10257
Abstract: 本发明公开了应用于物联网的RFID标签安全认证方法与装置，该方法包括：阅读器随机生成参数N1并发送给标签；标签将M1，M2和flag发送至阅读器；阅读器将flag设为1，并将M1，M2，N1和flag发送至后台数据库；后台数据库进行判断；后台数据库计算M3和M4，更新共享密钥；通过安全通道将M3、M4和对象数据发送给阅读器，以使阅读器将M3、M4发送至标签；标签进行判断。本发明的优点在于通过在服务器上保存每个标签新、旧标识，有效的解决了服务器和标签的同步问题，进一步提高了系统安全性。同时能有效抵御窃听攻击、重放攻击、跟踪攻击、阻断攻击、模拟攻击，具有较高的安全性和实用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105373930A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510585811.7
申请日：2015-09-15
Applicant: 仲恺农业工程学院 , 广东十记果业有限公司
Abstract: 本发明公开了应用于溯源系统的RFID标签估算方法和装置，方法包括：以系统时间为种子得到的第一随机数与通过LFSR产生的第二随机数进行异或运算，并在寄存器中进行循环移位生成第三随机数；分别获取上一帧中的空闲时隙、独占时隙和冲突时隙的观察值；根据标签达到服从泊松分布得到参数为λ的泊松频率函数；根据泊松频率函数分别得到同一帧中的空闲标签、独占标签和冲突标签的数目期望值表达式；根据上一帧中的空闲时隙、独占时隙和冲突时隙的观察值，以及同一帧中的空闲标签、独占标签和冲突标签的数目期望值表达式，分别计算得出空闲标签、独占标签和冲突标签的数目估算值。本发明采用最大似然法对RFID标签的数目进行快速、准确估算。
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公开(公告)号：CN111814878B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202010658944.3
申请日：2020-07-09
Applicant: 仲恺农业工程学院
IPC: G06F18/241 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 基于SSDA‑HELM‑SOFTMAX的农业投入品实时分类预测方法，包括下列步骤：采集农业投入品投入前后的数据，对数据进行预处理，由训练样本集得到分类预测模型，将测试样本输入得到分类预测结果；预测模型采用自编码神经网络逐层预训练加微调方式获得初始化参数，并将SSDA的解码部分去掉，与层级结构ELM网络连接，将初始化权值对SSDA‑HELM进行初始化设置得到最优解，并将提取的特征值送入SOFTMAX分类器。本发明构建基于SSDA‑HELM‑SOFTMAX的农业投入品分类预测模型，该预测模型具有学习速度快、预测准确率高、泛化能力强以及不易陷于局部最优解等优良特性，同时模型稳定性高。
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公开(公告)号：CN113538390B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202110838759.7
申请日：2021-07-23
Applicant: 仲恺农业工程学院
IPC: G06T7/00 , G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 一种柚子病虫害的快速识别方法，包括如下步骤：收集各种柚子病虫害的图片，采用LabelImg对各图片中病虫害根据其类别进行标注，得到训练数据集和验证数据集；将训练集和验证集中的图片输入YOLOv5x网络模型进行模型训练，得到YOLOv5x网络模型的最佳权重数据；将最佳权重数据加载到YOLOv5x网络模型中，输入待识别图片，输出识别的病虫害类别。本发明通过采集可涵盖几乎所有类别的柚子病虫害图片作为训练预测模型的数据集，提高目标检测的实用性，采用YOLOv5网络模型达到快速识别和预测的目的，为预防病虫害提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN112485217B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202011404737.1
申请日：2020-12-02
Applicant: 仲恺农业工程学院
IPC: G01N21/3563 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q30/018
Abstract: 本发明提供了一种应用于产地溯源的肉类鉴别模型的构建方法，包括以下步骤：步骤1：分别制备多个不同肉类的样本集，每个样本集包括多个检测样本；步骤2：采用红外光谱仪分别采集步骤1中每个检测样本的原始光谱数据；步骤3：对所述原始光谱数据使用OST划分算法进行奇异点检测，然后将奇异点样本从每种肉类的样本集中剔除后得到对应的剩余样本集；步骤4：对多个所述剩余样本集中所有样本的原始光谱数据分别进行归一化预处理；步骤5：获取步骤4中得到的每个预处理后的光谱数据的光谱波段，保留需要的光谱波段，剔除冗余光谱波段；步骤6：将步骤5得到的光谱数据随机划分为校正集和检测集，通过校正集和检测集分别对基于CNN‑LSTM‑SOFTMAX网络的鉴别模型进行训练和检测。所述构建方法能够构建出对肉类进行溯源的模型。
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公开(公告)号：CN113455369A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110699931.5
申请日：2021-06-23
Applicant: 仲恺农业工程学院
Abstract: 本发明提供了一种配液箱以及具有所述配液箱的水培系统。所述配液箱用于给水培系统中的水培箱提供营养液。所述配液箱包括水泵、补液装置和搅拌装置。所述水泵用于使所述水培箱和所述配液箱中的营养液形成循环通路。所述补液装置用于提供不同种类的养料。所述搅拌装置用于将所述补液装置补充的养料充分搅拌后输送至所述水培箱。通过在配液箱中设置补液装置和搅拌装置，所述搅拌装置可以将所述补液装置补充的多种养料充分搅拌后输送至所述水培箱，从而使得所述配液箱所提供的营养液的养料成分更加均匀。
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