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公开(公告)号：CN107884412A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711393658.3
申请日：2017-12-21
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N21/84
CPC classification number: G01N21/84 , G01N2021/8466
Abstract: 本发明公开了一种针叶树木芯的年轮信息检测装置及方法，该信息检测装置包括暗箱、可见光源及其稳压器、水平载物台、彩色数码相机、数据处理软件等，属于树木年轮检测技术领域；该发明首次借助彩色图像的不同色彩通道、灰度极值定位针叶树木芯一年中春材与秋材的分界、秋材与下一年春材的分界，进而实现木芯年轮信息提取，并配合人工手动微调，获得精准结果。通过该装置和方法提取木芯年轮信息，成本低廉、检测效率和检测精度高，具有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN118097544A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410165018.0
申请日：2024-02-05
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本申请提供的一种荔枝果实生长情况监测方法，包括：使用农业高光谱数据集和公开高光谱数据集训练适用于农业场景的农业高光谱重建模型；采集荔枝果实RGB图像，对荔枝果实RGB图像进行标注，形成包含成熟度的标注标签；将RGB数据集中荔枝果实RGB图像输入高光谱重建模型，形成荔枝果实高光谱图像数据集；对荔枝果实高光谱数据集进行特征提取，形成用于监测训练的伪彩色图像数据集，采用RGB数据集和伪彩色数据集对识别模型进行训练，得到荔枝果实生长情况监测模型；采用荔枝果实生长情况监测模型对荔枝果实RGB图像进行识别。本申请基于重建高光谱图像与YOLOv8网络的高鲁棒性对荔枝果实进行监测，降低了监测成本，提高了监测精准度。
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公开(公告)号：CN116660175A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310649041.2
申请日：2023-06-02
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N21/25 , G01N21/3563 , G01N21/359 , G06V20/10 , G06V20/68 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/58 , G06V10/70
Abstract: 本发明提供一种基于高光谱成像技术的稻米结实率检测方法，该方法包括：获取稻米高光谱图像；根据SelectKbest算法筛选稻米高光谱图像的特征波段；采用XGBoost算法构建稻米分类模型；采用稻米分类模型根据特征波段获取稻米的结实率。本发明能够使用高光谱技术对稻米进行成像，根据特定波段分析与稻米结实率的关系，进而针对特定波段数据实现稻米的无损、快速精准检测。
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公开(公告)号：CN112816441B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202011537614.5
申请日：2020-12-23
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开一种设施园艺作物生长状况检测方法及装置，该方法包括以下步骤：(1)园艺大棚作物在自然光照条件下，采用由高光谱相机和光纤光谱仪构成的差分光路，采集作物反射高光谱图像，并同步获得动态标准白板；(2)对作物反射高光谱图像进行目标分割，获得作物的ROI区域，从ROI区域中获取植株的外形参数，提取ROI区域中的平均反射率光谱，使用动态标准白板对反射率校正，得到植株反射率光谱，对植株进行营养检测；(3)结合外形参数和营养检测结果，实时对作物生长状况进行追踪。该方法在高光谱图像采集过程中，利用差分光路同步获得动态标准白板，解决了自然光的变化影响特征波段的选择的问题，实现精确地对作物生长状况实时跟踪。
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公开(公告)号：CN105699343B
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201610003148.X
申请日：2016-01-05
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N21/64
Abstract: 本发明公开了一种沉香真伪无损鉴别的方法。该方法是采用荧光光谱成像技术获取原态正品沉香的光谱立方体，并对其进行数据分析，提取光谱特征，建立沉香标准数据库；通过对沉香待检品进行450nm‑950nm范围内的全波段扫描，采集待检品光谱立方体，并进行数据矫正、获得感兴趣区域光谱后，提取待检品特征光谱，与沉香标准数据库中的正品沉香光谱图进行匹配，根据光谱曲线的相似度实现对沉香待检品的真伪判定。本发明首次提出了沉香的无损真伪鉴别方法，该方法可实现对任意形状、任意大小的沉香真伪的鉴别，过程无损、快速，准确度高；本发明方法可用于沉香收藏品市场、中药市场等，为沉香质量控制提供准确、快捷的检测手段。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108038264A
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201711130748.3
申请日：2017-11-15
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于模式共享的复杂事件检测模型的建模方法。本发明主要针对当前复杂事件检测模型之间因存在难于共享导致无法高效检测制造业物联网中海量事件流问题，研究一种面向制造物联海量制造数据流模式共享复杂事件通用检测模型。在研究现有基于有限状态自动机结构的单模式复杂事件检测模型基础上，通过使用模式共享技术，实现多个单模式检测模型之间存在相同前缀，后缀和子模式的共享检测，消除其存在重复的事件检测、冗余的运行状态和转移边，从而构建出一种基于模式共享的通用复杂事件检测模型，实现对多个不同模式的复杂事件的共同检测，可以极大提高复杂事件检测效率。
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公开(公告)号：CN107247015A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201710574766.4
申请日：2017-07-14
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N15/04
CPC classification number: G01N15/04
Abstract: 一种农用无人机室内轨道式雾滴沉积漂移试验平台，包括支撑架、直线导轨、滑动平台和控制系统，直线导轨安装在支撑架上，控制系统安装在滑动平台上；滑动平台包括滑台架、步进电机、步进电机驱动器、带轮传动机构和直齿条传动机构，滑台架滑动式安装于直线导轨上，步进电机和步进电机驱动器安装在滑台架上，带轮传动机构安装于步进电机的输出轴上；直齿条传动机构包括齿轮和直齿条，直齿条安装在支撑架上且被直线导轨压紧，齿轮和带轮传动机构相连。一种农用无人机室内轨道式雾滴沉积漂移试验方法，采用上述农用无人机室内轨道式雾滴沉积漂移试验平台。本发明具有结构简单、无人机风场更稳定等优点，属于农用无人机飞行测试领域。
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公开(公告)号：CN117690065A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311695715.9
申请日：2023-12-12
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/50 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLO模型的自然场景下蝉茶图像检测方法，该方法可实现自然环境下精准检测被小绿叶蝉叮咬的不同程度茶青。方法包括：采集自然场景下不同叮咬程度的茶青图片；构建数据集；建立改进YOLOV8网络模型。具体包括：选取YOLOv8s网络模型；引入CloAttention注意力机制添加到YOLOV8主干网络中的C2F模块；引入AFPN渐进特征金字塔网络；使用MPDIoU作为计算边界框回归的损失函数；训练改进的网络模型；网络模型部署及终端调用。本发明提出了一种基于改进YOLO模型的自然场景下蝉茶图像检测方法，解决了自然场景下不同叮咬程度蝉茶难以检测，现有算法检测精度低的问题。
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公开(公告)号：CN107884412B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN201711393658.3
申请日：2017-12-21
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N21/84
Abstract: 本发明公开了一种针叶树木芯的年轮信息检测装置及方法，该信息检测装置包括暗箱、可见光源及其稳压器、水平载物台、彩色数码相机、数据处理软件等，属于树木年轮检测技术领域；该发明首次借助彩色图像的不同色彩通道、灰度极值定位针叶树木芯一年中春材与秋材的分界、秋材与下一年春材的分界，进而实现木芯年轮信息提取，并配合人工手动微调，获得精准结果。通过该装置和方法提取木芯年轮信息，成本低廉、检测效率和检测精度高，具有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN116363028A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310137833.1
申请日：2023-02-20
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及高光谱图像采集技术领域，尤其涉及一种基于注意力机制和稠密网络的高光谱重建方法和存储介质，该方法包括S1、将原始RGB图像输入浅层特征提取模块，进行浅层特征提取，输出特征图像T1；S2、将特征图像T1输入深层特征提取模块，输出特征图像T2，其中深层特征提取模块由若干个稠密注意力模块连接构成，每个稠密注意力模块由一个注意力模块和一个稠密模块组成；S3、将特征图像T2输入光谱特征重组模块，输出高光谱图像T3；S4、计算真实高光谱图像数据G和重建的高光谱图像T3的误差，优化高光谱重建网络的权重，该方法能同时关注通道信息和光谱信息，以及对不同特征的进行不同的融合重建。
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