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公开(公告)号：CN115639255A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211298702.3
申请日：2022-10-24
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明涉及一种叶片活体激素含量信息的侵入式检测装置及方法；所述装置包括侵入式活体采样机构和侵入式活体检测机构；所述侵入式活体采样机构包括盒体和盒盖；所述盒盖上安装有可更换规格的刺状突起片层，所述刺状突起片层上设有多个棱锥状的刺状突起；所述盒体内设置有采样室和检测室；采样室和检测室之间设有连通孔，所述连通孔通过开启/闭合机构打开或关闭；所述侵入式活体检测机构包括支架、设在支架内的安装通道中的工作电极、辅助电极和参比电极；所述盒体上端设有支座；当将支架安装在支座内时，工作电极、辅助电极和参比电极的下部伸入到检测室内；该工作电极、辅助电极和参比电极的上部则通过信号线与便携式电化学工作站连接。
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公开(公告)号：CN115631366A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211201176.4
申请日：2022-09-29
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种番茄果实成熟度预测方法及装置；该方法包括采集番茄果实原始图片；改进CenterNet‑Improved模型，并使用CenterNet‑Improved模型对所述原始图片进行成熟度预测；在配置有摄像头的嵌入式平台上部署CenterNet‑Improved模型进行实时获取番茄果实成熟度预测结果并可视化展示。公开了相应的装置。以实现根据采集的番茄果实原图可视化展示番茄成熟度。本发明提出一种番茄果实成熟度预测方法及装置，有效地解决了现有技术中，存在果实成熟度识别精度较低、对算力和通信网络要求高的技术缺陷的技术问题。
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公开(公告)号：CN115456879A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211170924.7
申请日：2022-09-23
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的显微超分辨多光谱重构方法，该方法包括：使用图像拍摄相机获取显微RGB图像以及多光谱图像；基于深度学习模型对所述图像进行特征提取，特征映射，图像重建，得到重建的多光谱图像以及显微光谱。本发明提出一种基于深度学习的显微超分辨多光谱重构方法，有效地解决了因光谱相机成本过高而导致科研工作者无法有效获得显微多光谱图像及光谱曲线，特别是特定感兴趣区域的光谱及图像的技术问题。
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公开(公告)号：CN113699594B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202110770628.X
申请日：2021-07-08
Applicant: 华南农业大学
IPC: C30B29/46 , B22F1/18 , B22F1/054 , C23C14/08 , C23C14/24 , C30B25/02 , C30B25/16 , C30B28/14 , G01N21/65
Abstract: 本发明属于半导体二维纳米晶体材料及表面拉曼增强散射技术领域，公开了一种雪花状的二硫化钨二维晶体材料、SERS传感器及其制备方法和应用。采用真空镀膜技术在生成物衬底上蒸镀一层WOX薄膜并将其作为生长基片，然后采用常压化学气相沉积法，在高温、惰性气体的环境下与硫源前驱体发生反应，在生长基片上制备出雪花状的二硫化钨二维晶体材料。由于该二维晶体材料的形貌特殊，其可与纳米金颗粒发生自组装，进而制备出高性能的WS2@Au基的SERS传感器。本发明具有实验步骤精简、成本低廉等优点，所制备出的SERS传感器具有高稳定性、强拉曼增强能力，可用于对微量有机分子的无损痕量测定。
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公开(公告)号：CN107591485A
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201710656901.X
申请日：2017-08-03
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种可动态调控透明度的有机太阳能电池及其制备方法和应用，该方法是在基底上溅射电极材料，制得第一电极层；在第一电极层上旋涂或热蒸发有机材料，制得第一传输层，并在其上旋涂有机物与富勒烯的衍生物的混合物制得光活性层，然后将氧化物旋涂在光活性层上，再将金属蒸镀在其上制得第二电极；最后将半导体氧化物蒸镀在第二电极上，再将催化剂溅射到半导体氧化物层上，制得可动态调控透明度的有机太阳能电池。当通氢气时，气致变色氧化物层的光学性质发生变化，改变半透明电池器件的透过率和透明度。本发明制备的有机太阳能电池具有光伏发电功能、透过率和透明度动态可调的特点，可应用于智能光伏玻璃和建筑一体化领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119478515A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411570963.5
申请日：2024-11-06
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/42 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种水稻虫害检测方法、装置、设备及介质，方法包括：将原始YOLOv8n网络模型的主干网络中的CSPLayer_2Conv卷积更新为感受野注意力卷积，在原始YOLOv8n网络模型的颈部网络中添加混合局部通道注意力机制，将原始的检测头模块更新为Dyhead检测头，并添加了一个小目标检测头模块，以构建水稻虫害检测模型；将待检测水稻图像输入至已训练至收敛状态的水稻虫害检测模型中，以确定待检测水稻图像中的水稻虫害的目标检测框以及其相对应的水稻虫害类别，其中，目标检测框用于指示水稻虫害相对应的位置；响应水稻虫害防治指令，无人机将水稻虫害类别相对应的杀虫剂喷洒至水稻虫害相对应的位置，以完成稻田水稻虫害的检测。本申请实现了高效、精准的水稻虫害检测和消杀处理。
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公开(公告)号：CN117788335A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311818452.6
申请日：2023-12-27
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T5/73 , G06N3/0499 , G06T7/00
Abstract: 本申请是关于一种基于深度学习的宫颈癌细胞显微镜图像去模糊方法。本基于深度学习的宫颈癌细胞显微镜图像去模糊方法，通过深度学习的方法，学习了宫颈癌显微图像中的失焦模糊与清晰图像对比关系，来实现对宫颈癌细胞显微镜图像的去模糊处理。本申请采用深度学习的方式，能够很好地去除宫颈癌细胞显微图像失焦模糊，提升宫颈癌细胞显微图像的清晰度；有助于解决宫颈癌细胞显微镜图像模糊和细节不全的问题。
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公开(公告)号：CN117368202A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311080557.6
申请日：2023-08-25
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N21/88 , G06F18/24 , G06V10/764 , G06V20/68 , G06F8/60 , G06N3/10 , G06V10/82 , G06N3/0495 , G06N3/082 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048
Abstract: 本申请提供一种基于TinyML的水果品质智能检测分级系统，包括：水果表面缺陷检测装置，自动采集光谱装置和单片机。所述水果表面缺陷检测装置，用于检测水果表面缺陷，并根据水果表面缺陷检测结果数据进行水果品质预分级。所述自动采集光谱装置，用于采集预分级后的水果的光谱数据。所述单片机，基于微型机器学习TinyML，在其内部部署有对应不同装置的不同神经网络模型。基于TinyML的水果品质智能检测分级系统能检测水果表面缺陷，自动采集水果光谱数据，并对其糖度进行分级，在传统的物联网基础上结合TinyML达成在单片机上实现人工智能，这种结合比起传统的人工智能更加方便，不需要很大的主机，也不需要网络来实时训练分析，同时大大节省了功耗。
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公开(公告)号：CN116805507A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310764896.X
申请日：2023-06-27
Applicant: 华南农业大学
IPC: G16B5/00 , G06N3/048 , G06N3/08 , G01N21/27 , G01N21/359 , G01N21/3563 , G01N21/01
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱技术的水稻苗镉含量可视化预测方法。该方法包括：获取水稻苗高光谱数据；将水稻苗高光谱数据输入预测模型，得到可视化的水稻苗镉含量数据。本发明能够实现水稻苗镉含量可视化，得到的预测模型在实际应用中不会对陌生数据失效，而且可以在无损且快速的条件下进行镉含量可视化展示。
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公开(公告)号：CN115546195A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211378135.2
申请日：2022-11-04
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进型YOLOV5算法的荔枝晚秋梢检测方法，该方法包括：获取荔枝树晚秋梢的遥感图像；建立改进型YOLOv5网络模型，具体包括:通过现有的遥感图像数据集对YOLOv5的四种网络(s、m、l、x)进行训练选择最优网络；在最优网络上添加针对小目标设计的预选框和检测层，在Neck部添加CBAM注意力机制，使用Swi n‑Transformer替换Neck部的Bott l eneckCSP层，使用B I FPN替换FPN特征融合金字塔和使用C IOU替换G IOU作为计算边界框回归的损失函数；通过改进型YOLOv5网络模型获取遥感图像中荔枝树晚秋梢的检测结果。本发明提出一种基于改进型YOLOV5算法的荔枝晚秋梢检测方法及处理终端，解决了晚秋梢难以检测，原YOLOV5算法的网络中大量卷积操作等会丢失目标的特征的技术问题。
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