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公开(公告)号：CN117423158A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311238146.5
申请日：2023-09-25
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维点云数据增强的步态识别方法，步骤如下：步态数据集预处理、生成三维人体步态数据、提取黑白二值图像输入步态识别网络、提取步态点云能量图输入PointNet分类网络、二维图像步态特征和三维点云步态特征沿通道维度拼接进行聚合输出、计算特征相似度并输出识别结果。本发明实现了一种新的联合图像特征和点云能量图特征融合的识别方法，具有对视角、遮挡、服装的不敏感性、多维信息提供的丰富性以及更强的鲁棒性。多特征融合识别方法能够综合各种信息、对抗噪声和变化、适应多样性数据、提高泛化能力。本发明解决了部分身体被遮挡难以获取足够的信息来进行识别的难题，对步态识别的产业化进程起到重要的推动作用。
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公开(公告)号：CN114676876A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202111635511.7
申请日：2021-12-23
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/02 , H04N7/18 , H04N5/232 , H04Q9/00 , H04L67/12 , A01C21/00 , G16Y10/05 , G16Y20/10 , G16Y20/20 , G16Y40/10 , G16Y40/20
Abstract: 本发明公开了一种基于时序预测的柑橘新梢预警平台及方法，包括农情感知系统、平台服务器；农情感知系统将采集的农情信息通过网络的方式传入平台服务器，根据平台服务器的新梢预警处理模块对采集的信息与预设的阈值进行比较，超过预设阈值时进行预警；本发明将摄像头视觉数据、肥力传感器数据、时序预测结果等结合在一起，实现柑橘新梢的智能自动预警，该系统对于实现柑橘果园无人化管理、精准施药、增效减施具有重大意义。
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公开(公告)号：CN114036281A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111387891.7
申请日：2021-11-22
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/194 , G06F40/242 , G06F40/295
Abstract: 本发明涉及的技术领域，更具体地，涉及一种基于知识图谱的柑橘管控问答模块构建方法及问答系统，通过构建知识图谱、问答对数据库、柑橘问题文本分类语料库、分词词典、谓词词典和谓词索引词典，对命名实体识别模型、候选词集合排序模型、文本匹配模型和路径排序模型进行训练，构建用于柑橘种植管理的问答模块，可自动化理解用户的问题语句，筛选候选词集合到知识图谱生成候选路径，对候选路径进行打分排序后，快速准确地获得答案，帮助高效获取有价值的信息，解决用户在种植柑橘时的问题。
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公开(公告)号：CN112881310A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110241945.2
申请日：2021-03-04
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明涉及智慧农业的柑橘园监测技术领域，具体涉及一种柑橘黄龙病田间智能早期诊断光谱仪，包括光谱仪主体、镜头、主体电池、光谱传感器、可编程嵌入式平台以及存储器；所述镜头安装在所述光谱仪主体的前端，所述光谱传感器、可编程嵌入式平台以及存储器均设置在所述光谱仪主体的内部，所述光谱传感器位于所述镜头正对的后方，所述光谱仪主体上设置有用于放置所述主体电池的主体电池仓，所述光谱传感器、存储器以及主体电池均与所述可编程嵌入式平台电性连接。本发明的柑橘黄龙病田间智能早期诊断光谱仪，简化了检测装置和检测流程，满足了用户不同使用场景的需求，实现了柑橘植株是否感染黄龙病的无损快速实时检测，同时也降低了检测成本。
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公开(公告)号：CN108519154A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810267280.0
申请日：2018-03-28
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01J3/28 , G01J3/02 , G01N21/3563 , G01N21/359
Abstract: 本发明公开了一种适用于设施农业的可见-近红外短波高光谱成像装置，包括有二维分光装置、消色差镜头、CCD、控制器、显示屏，其中二维分光装置置于消色差镜头的前侧，CCD拍摄消色差镜头的图像，二维分光装置及CCD把图像信息输入至控制器，控制器的信号输出端与显示屏电连接。本发明可实现650nm-1100nm范围的高光谱成像。采用消色差镜头，省去电控平移装置，避免机械部件，成像更稳定、清晰，同时降低了成本。采用微电脑控制器，实现高光谱成像装置的远程遥控。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106970632A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710300449.3
申请日：2017-04-28
Applicant: 华南农业大学
CPC classification number: G05D1/0808 , G05D1/101
Abstract: 本发明公开一种基于冠层涡旋稳态运动的旋翼无人机精准作业方法，先在机载飞行控制单元中预先设定所需的作物冠层涡旋直径K和作物冠层涡旋深度D；作业过程中机载图像拍摄单元和机载图像处理单元实时拍取和分析作物冠层涡旋图像，得到作物冠层涡旋实际直径K′和作物冠层涡旋实际深度D′；根据作物冠层涡旋实际直径K′和作物冠层涡旋实际深度D′分别与预设的作物冠层涡旋直径K和作物冠层涡旋深度D对比，调整无人机的飞行姿态参数，使作物冠层涡旋实际直径K′和作物冠层涡旋实际深度D′分别与预设的作物冠层涡旋直径K和作物冠层涡旋深度D趋于一致。该作业方法能够保证冠层涡旋在作业过程中始终处于稳定的最佳状态，获得最佳的作业效果。
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公开(公告)号：CN104008285A
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201410217227.1
申请日：2014-05-21
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开一种基于MINI-PAM采集参数的柑橘黄龙病诊断方法，步骤为：S1、MINI-PAM采集柑橘叶的各类荧光参数，并且传送到计算机中；S2、计算机对MINI-PAM采集到的原始数据进行奇异样本的剔除和初步处理；S3、建立概率神经网络子分类器，对柑橘的各种病症类型数据进行分类训练，得到柑橘的病症分类模型；S4、将MINI-PAM所采集到的各类样本荧光参数数据输入到病症分类模型，通过到病症分类模型进行分类；S5、根据病症分类模型的分类输出结果执行概率算法，得到相应各种病症类型的判断概率，然后根据概率结果来确定柑橘是否患有黄龙病。具有快速、准确以及非破坏性的优点。
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公开(公告)号：CN118209488A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410467697.7
申请日：2024-04-18
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多光谱技术大面积柑橘黄龙病检测的多光谱传感器、系统及方法，多光谱传感器包括：多光谱相机、Linux系统边缘计算平台和无线传输模块，多光谱相机用于采集经过不同滤光片后柑橘多光谱图像，并发送至Linux系统边缘计算平台；Linux系统边缘计算平台用于对柑橘多光谱图像进行处理和检测；无线传输模块用于将实时的柑橘多光谱图像和检测结果传输至上位机。本发明将多光谱采集和边缘检测结合，直接拍摄直接检测，检测精度高、速度快，适用于大面积柑橘黄龙病检测。
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公开(公告)号：CN118209487A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410466432.5
申请日：2024-04-18
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种用于检测柑橘黄龙病的便携手持式多光谱仪、检测系统及方法，便携手持式多光谱仪包括：MCU主控模块、光谱采集模块、液晶显示屏模块、通信模块和电源模块，检测系统包括便携手持式多光谱仪和云服务器，便携手持式多光谱仪和云服务器通信连接，便携手持式光谱仪只具备光谱数据采集、数据上行下发和数据显示，云服务器部署有深度学习识别模型，用于对光谱数据进行处理输出检测结果。本发明能够实现快捷检测，操作简单，成本低，通过人工智能模型的检测识别率更高。
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公开(公告)号：CN117911899A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311723940.9
申请日：2023-12-14
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算的无人机智能巡园方法及系统，涉及图像处理技术领域，其技术方案要点是：包括数据采集模块、模型应用模块、数据处理模块、存储模块、查询模块；所述数据采集模块用于获取多光谱图像数据并对其进行数据标注；所述模型应用模块用于构建初始识别模型；所述数据处理模块用于调用模型应用模块中的轻量化识别模型；所述存储模块用于获取数据处理模块中的运算结果；所述查询模块用于查询云端数据库中运算结果信息。该发明能够有效地扩大感受野，进而有效地提高了果园异常农情信息的识别效率，同时，通过对构建的识别模型进行模型压缩，以得到轻量化识别模型，能够缓解模型过大的问题，提高算法的检测速度。
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