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公开(公告)号：CN106560711B
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201610682733.7
申请日：2016-08-17
Applicant: 浙江农林大学
Abstract: 本发明公开了一种饮用水水源监测预警系统，包括设于水源处的壳体、设于壳体内的处理器、无线发射器、存储器和GPS定位仪，还包括计算机和与计算机电连接的无线接收器；壳体上设有上层传感器组、中层传感器组和底层传感器组，上层传感器组、中层传感器组和底层传感器组均包括溶解氧传感器、温度传感器、pH值传感器、氨氮传感器、磷酸盐传感器和浊度传感器。本发明具有检测灵敏度高，准确性好的特点。
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公开(公告)号：CN107402257A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201710694196.2
申请日：2017-08-14
Applicant: 浙江农林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于路径分组插值法的木材径切面缺陷成像方法，包括如下步骤：(1-1)建立木材径切面的模型；(1-2)测量应力波在传感器间的传播时间并计算其传播速度实验值；(1-3)按角度对传感器间的传播路径进行分组；(1-4)将每个组内的应力波的传播路径依据速度大小进行排序并计算缺陷预估值；(1-5)将应力波传播路径对应的缺陷与估值，转换成交点的缺陷预估值；(1-6)利用交点的缺陷预估值及坐标，求解径切面上其它点的缺陷预估值；(1-7)将径切面上求得的所有点的缺陷预估值映射到不同颜色上进行成像。本发明具有成像效果好、成像速度快的特点。
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公开(公告)号：CN106885846A
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201710048435.7
申请日：2017-01-20
Applicant: 浙江农林大学
CPC classification number: G01N29/045 , G01N29/07 , G01N2291/0238 , G01N2291/0289 , G01N2291/2626
Abstract: 本发明公开了一种树木缺陷检测装置及检测方法，本发明通过数学模型得出纵截面上应力波理论传播速度，再通过实验得出样本木材内部应力波传播速度状况，并对比二者之间的关系标记出异常路径，从而找到缺陷位置以及确定缺陷大小。本发明具有检测精度高，实用性强的特点。
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公开(公告)号：CN106560030A
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201610175961.5
申请日：2016-03-24
Applicant: 浙江农林大学
Abstract: 本发明公开了一种用于池塘的溶解氧实时控制装置及控制方法，包括微处理器、存储器、设于池塘中的第一增氧机、若干个检测装置和设于池塘上的第二增氧机；所述池塘上设有轨道，轨道上设有电动小车，电动小车与第二增氧机连接；池塘呈长方形，池塘的一对角之间设有导管，导管两端均伸入水中，导管上设有水泵；每个检测装置均包括伸入水中的溶解氧传感器和水温传感器；微处理器分别与存储器、第一增氧机、各个溶解氧传感器、各个水温传感器、第二增氧机、水泵和电动小车电连接。本发明具有可实时对池塘的溶解氧进行控制，水中的溶解氧量稳定，为鱼类的健康成长提供保证的特点。
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公开(公告)号：CN110309841A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201811138134.4
申请日：2018-09-28
Applicant: 浙江农林大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的山核桃常见害虫识别方法，属于农林害虫识别和分类技术领域，该方法包括以下步骤：采集山核桃害虫样本图像数据；对山核桃害虫样本图像数据进行处理，得到处理后的山核桃害虫样本图像数据集；采用VGG卷积神经网络模型，并对VGG卷积神经网络模型进行优化；利用优化后的VGG卷积神经网络模型进行目标害虫识别分类；基于VGGNet网络结构开发出一套适用于山核桃害虫识别分类方法，可实现常见山核桃害虫的快速识别和分类，可实现自动识别和分类，识别准确率高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106560031B
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201610174215.4
申请日：2016-03-24
Applicant: 浙江农林大学
IPC: A01K63/04
Abstract: 本发明公开了一种用于淡水养殖体系中的增氧控制装置及控制方法，包括微处理器、存储器、设于池塘中的第一增氧机、若干个检测装置和设于池塘上的第二增氧机；所述池塘上设有轨道，轨道上设有电动小车，电动小车与第二增氧机连接；每个检测装置均包括伸入水中的溶解氧传感器和水温传感器；微处理器分别与存储器、第一增氧机、各个溶解氧传感器、各个水温传感器、第二增氧机和电动小车连接。本发明具有可实时动态增氧，水中的含氧量稳定，为鱼类的健康成长提供保证的特点。
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公开(公告)号：CN106560030B
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201610175961.5
申请日：2016-03-24
Applicant: 浙江农林大学
Abstract: 本发明公开了一种用于池塘的溶解氧实时控制装置及控制方法，包括微处理器、存储器、设于池塘中的第一增氧机、若干个检测装置和设于池塘上的第二增氧机；所述池塘上设有轨道，轨道上设有电动小车，电动小车与第二增氧机连接；池塘呈长方形，池塘的一对角之间设有导管，导管两端均伸入水中，导管上设有水泵；每个检测装置均包括伸入水中的溶解氧传感器和水温传感器；微处理器分别与存储器、第一增氧机、各个溶解氧传感器、各个水温传感器、第二增氧机、水泵和电动小车电连接。本发明具有可实时对池塘的溶解氧进行控制，水中的溶解氧量稳定，为鱼类的健康成长提供保证的特点。
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公开(公告)号：CN110030964A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910242373.2
申请日：2019-03-28
Applicant: 浙江农林大学
Abstract: 本发明提出了一种树木外径测量装置及方法，该树木外径测量装置包括：由第一直尺一端和第二直尺一端转动连接而成的剪刀尺；所述第一直尺与第二直尺在连接处形成有一旋转关节；绳带，所述绳带一端连接到第一直尺远离旋转关节的一端，另一端连接到第二直尺远离旋转关节的一端；可测量第一直尺与第二直尺之间角度的传感器；控制器；所述控制器能够根据传感器测量的角度，计算待测树木的外径。该树木外径测量装置具有低成本、高精度、操作简便、耗时短、便携等优点。
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公开(公告)号：CN109558787A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811138103.9
申请日：2018-09-28
Applicant: 浙江农林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络模型的竹林害虫识别方法，属于农林害虫识别和分类技术领域，该方法包括以下步骤：采集竹林害虫样本图像数据；对竹林害虫样本图像数据进行处理，得到处理后的竹林害虫样本图像数据集；采用VGG卷积神经网络模型，并对VGG卷积神经网络模型进行优化；利用优化后的VGG卷积神经网络模型进行目标害虫识别分类；基于VGGNet网络结构开发出一套适用于竹林害虫识别分类方法，可实现常见竹林害虫的快速识别和分类，可实现自动识别和分类，识别准确率高。
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公开(公告)号：CN109508650A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811234969.X
申请日：2018-10-23
Applicant: 浙江农林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的树种识别方法，包括以下步骤：S1收集树木图像，制作树种图像数据集；S2对原始数据集图像进行数据增强，以扩充图片的数量；S3获取一种以上在大型图像数据集上训练过的基于卷积神经网络的预训练模型，S4用树种图像数据集对预训练模型进行训练，在训练过程中优化预训练模型中的一个或几个全连接层，从而训练出多个基于卷积神经网络的分类器；测试每个分类器的准确率，选出准确率最高分类器；S5用步骤S4选出的分类器进行树种识别，从而获得识别的结果。本发明基于迁移学习的方式对树种进行识别，使得在树种样本量有限的情况下也能训练出一个泛化能力很好的模型，并且大大提高了复杂背景下的树种识别率。
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