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公开(公告)号：CN117392157B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311704265.5
申请日：2023-12-13
Applicant: 长春理工大学 , 长春理工大学重庆研究院
Abstract: 本发明公开一种边缘感知的保护性耕作秸秆覆盖率检测方法，包括通过无人机对田间图像进行采集，并将采集的数据传输到服务器上、将图像输入到处理模型中，对其进行预处理、将处理后的图像传到具有边缘感知的分割模型中，将图像的秸秆部分和其余部分分离，根据分割后的结果，统计秸秆部分像素大小和整个图像的关系得到秸秆覆盖率，并将得到的结果输出，该种边缘感知的保护性耕作秸秆覆盖率检测方法，通过边缘感知的分割技术得到田间秸秆覆盖率以评估秸秆还田的效果，全过程通过深度学习的方法极大了节省人力，且在速度和准确率上都得到很大的提高。
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公开(公告)号：CN119441907B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510045756.6
申请日：2025-01-13
Applicant: 长春理工大学
IPC: G06F18/22 , G06Q10/0631 , G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06F16/9537
Abstract: 本发明属于移动群智感知技术领域，尤其为一种考虑任务和参与者双方偏好的匹配方法，包括：制定一个任务和参与者双方匹配意愿规则；设计一种基于任务和参与者的双方偏好的匹配意愿计算方法；提出一种与匹配意愿相关的任务报酬计算方法；构建以匹配意愿规则与时间为约束条件，以平台利润为优化目标的任务分配模型。本发明，基于任务和参与者双边偏好设计了一种任务分配机制来规范移动群智感知任务分配过程，具体地，基于任务和参与者双方偏好设计了一种匹配意愿规则，以使移动群智感知平台将任务分配给匹配适合度更高的参与者，提高平台对任务需求和参与者偏好的重视程度，进而保障任务分配的稳定性和平台获取的利润。
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公开(公告)号：CN116649055B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310936297.1
申请日：2023-07-28
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 本发明属于农作物播种技术领域，尤其为一种适用于免耕播种机的多行红外落籽检测系统，该多行红外落籽检测系统包括红外落籽检测传感器模块、漏播判断模块、落籽检测控制器和异常报警模块，所述红外落籽检测传感器模块中的红外落籽检测传感器设置在各行导种管中的底部。本发明基于落籽间隔时间短，落籽间隔时间内播种机车速变化有限从而落籽间隔时间变化有限的原理，本系统通过记录落籽间隔时间和综合多行落籽间隔时间克服了红外落籽检测的漏播检测中通过标准车速计算的落籽时间间隔不能适应实际车速的问题和通过传感器获得的车速计算的落籽时间间隔会由于传感器所测车速不准引起的落籽时间间隔不准的问题。
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公开(公告)号：CN116671317A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310966672.7
申请日：2023-08-03
Applicant: 长春理工大学
IPC: A01C7/20
Abstract: 本发明属于农作物播种技术领域，尤其为一种指夹式排种器快速补种装置及方法，包括播种箱、补种箱和补种箱连接管，所述播种箱的下方设置有指夹式排种器，所述指夹式排种器上安装有速度传感器，以检测播种速度和农机行进速度，所述指夹式排种器的每一个指夹上安装有压力传感器，用于检测指夹式排种器的指夹是否夹上种子。本发明通过安装在指夹上的压力传感器可实现快速检测漏播，其中安装在各处的红外传感器对播种箱内种子是否充足以及补种计数进行检测，在播种完毕后可充分验证本发明的有效性，且本发明考虑了播种机在符合国家标准的情况下的连续漏播的情况，解决了大多数发明未考虑连续漏播的问题。
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公开(公告)号：CN116636369A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310885797.7
申请日：2023-07-19
Applicant: 长春理工大学
IPC: A01C21/00 , G01N21/359 , G01N21/3563 , G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F18/10
Abstract: 本发明属于农业施肥技术领域，尤其为一种基于可见‑近红外光谱技术的施肥方法，包括施肥推荐系统，施肥推荐系统包含数据采集模块、数据处理模块、土壤分级模块和施肥推荐模块，数据采集模块通过人工使用便携式手持光谱仪进行测定，数据处理模块由光谱数据库和土壤养分预测组成，土壤分级模块把预测结果按照分级标准对土壤进行分级。本发明通过阶梯施用量的试验，把施肥量与产量的数值带入函数，便可求出四元肥料效应函数方程式，根据肥料效应函数，进行定量施肥推荐，指导作物科学施肥。本发明克服了土壤肥力指标法中，测土的高成本、适用范围小、测土困难等问题，可以实现低成本，高效率，简单便捷的成分预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112634608B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202011446242.5
申请日：2020-12-09
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 本发明涉及一种区域交通流量预测方法及系统。所述方法，包括：获取车辆在目标区域的历史交通流量数据，将所述目标区域的历史交通流量数据按照时间周期进行划分，得到多个周期历史交通流量数据；选取其中一个所述周期历史交通数据输入第一交通流量预测模型，得到长短期交通流量预测数据，将各所述周期历史交通数据分别输入第二交通流量预测模型，得到多个最小二乘交通流量预测数据，并将多个所述最小二乘交通流量预测数据进行叠加重构得到向量机预测数据，将所述长短期交通流量预测数据和所述向量机预测数据输入加权平均值预测模型得到区域交通流量预测数据。本发明提高了区域交通流量的预测精度。
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公开(公告)号：CN107482477B
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201710627764.7
申请日：2017-07-28
Applicant: 长春理工大学
Abstract: 表面与侧面介质光栅调制的大功率分布反馈半导体激光器属于半导体激光器技术领域。现有DFB‑LD在波长稳定性、线宽以及输出功率方面未能很好地兼顾。本发明之表面与侧面介质光栅调制的大功率分布反馈半导体激光器属于边发射LD，下电极位于基条下表面，脊条位于基条上表面，上电极位于脊条上表面，基条自下而上包括衬底、N‑限制层、N‑波导层、有源区、P‑波导层，脊条自下而上包括P‑限制层、重掺杂接触层，脊条窄于基条；其特征在于，脊条属于宽条型，上电极在脊条长边方向上短于脊条，在脊条上表面两端刻蚀有表面介质光栅，在脊条两个侧面刻蚀有侧面介质光栅。该大功率分布反馈半导体激光器的温漂系数为0.062nm/K，线宽为0.8nm，连续输出功率为2W。
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公开(公告)号：CN104994578B
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201510354778.7
申请日：2015-06-25
Applicant: 长春理工大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明涉及一种基于修正的仿真曲线拟合的非测距定位算法，其特征在于：该算法所需设备以及实现步骤如下：所需设备：无线传感器节点组，包括400个无线传感器节点，其中80个无线传感器节点已知自己的位置，称为锚节点，用表示，表示在平面直角坐标系上的x轴和y轴坐标；320个无线传感器节点的位置未知，称为未知节点，用表示，表示在平面直角坐标系上的x轴和y轴坐标。其改善在复杂环境下定位精度低的问题，通过对原算法的跳段距离和锚节点选择上进行修改，从而减小距离误差，提高定位精度。
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公开(公告)号：CN104768124B
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201510181810.6
申请日：2015-04-17
Applicant: 长春理工大学
CPC classification number: Y02D70/30
Abstract: 本发明涉及一种基于双簇头聚类分簇和数据融合的无线传感器网络路由算法，包括无线传感器节点组1，汇聚节点2，其特征在于：无线传感器节点组1包括在200米*200米的正方形区域中随机分布的200个无线传感器节点，分别用N_i表示,i=1，2，…,200；设共有10个簇，分别用C_j，j=1,2，…,10；N_i属于并且只属于某一个簇C_q,q为1,2，…,10中的一个；其针对LEACH协议簇头随机选取造成的簇头分布不均匀，研究一种基于聚类的双簇头分簇算法，以优化无线传感器网络的能量消化，延长网络的生命周期；首先利用聚类算法将整个网络区域的节点分为若干个类（即以后的簇），然后再在簇中分别选择第一簇头、第二簇头，第一簇头用于向汇聚节点发送数据，第二节点用于数据融合。
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公开(公告)号：CN104994578A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510354778.7
申请日：2015-06-25
Applicant: 长春理工大学
IPC: H04W64/00
CPC classification number: H04W64/003 , H04W64/006 , H04W84/18
Abstract: 本发明涉及一种基于修正的仿真曲线拟合的非测距定位算法，其特征在于：该算法所需设备以及实现步骤如下：所需设备：无线传感器节点组，包括400个无线传感器节点，其中80个无线传感器节点已知自己的位置，称为锚节点，用表示，表示在平面直角坐标系上的x轴和y轴坐标；320个无线传感器节点的位置未知，称为未知节点，用表示，表示在平面直角坐标系上的x轴和y轴坐标。其改善在复杂环境下定位精度低的问题，通过对原算法的跳段距离和锚节点选择上进行修改，从而减小距离误差，提高定位精度。
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