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公开(公告)号：CN113359855A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110792505.6
申请日：2021-07-13
Applicant: 华南农业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开一种植保无人机精准施药实时控制方法，包括以下步骤：(1)飞行航线规划；(2)对农田地块划分出多个施药区域；(3)植保无人机对施药区域进行施药，在对前一个施药区域进行施药作业过程中，对下一个施药区域进行图像采集，经分析处理后得出下一个施药区域的病虫害程度信息；(4)控制模块计算获得下一个施药区域的飞行施药参数；(5)植保无人机飞行进入下一个施药区域后，根据所述的飞行施药参数进行施药作业，并返回步骤(3)；(6)不断重复步骤(3)‑步骤(5)，直至结束该农田地块的航空施药作业。本发明实现植保无人机实时地对农田地块进行识别分析和精准施药，作业效率高，施药量准确。
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公开(公告)号：CN108469835B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201810252801.5
申请日：2018-03-26
Applicant: 华南农业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于Ubuntu的提高无人机飞行效率的控制系统和方法，系统包括采集装置、无人机、飞控装置、无线数传装置、无线图传装置、PC端地面站；采集装置设置于无人机上，用于采集无人机周围的大面积全景图图像，并将全景图图像数据发送至飞控装置；飞控装置设置于无人机上，用于控制无人机的飞行轨迹且将全景图图像数据发送至PC端地面站；PC端地面站用于显示采集装置采集的全景图图像；无线数传装置用于传输所述PC端地面站与飞控装置之间的飞行参数；无线图传装置用于传输所述PC端地面站与飞控装置之间的全景图图像数据。本发明能够使无人机经过不感兴趣区域时提高飞行速度，而经过感兴趣区域时降低飞行速度，节约电池电量，并提高飞行效率。
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公开(公告)号：CN112154996A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010978945.6
申请日：2020-09-17
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种双重PID控制精准变量施药系统及其反馈调节方法，其中，所述系统包括电源管理模块、微控制器模块、驱动模块、输出模块、输出反馈模块以及输入和显示模块；所述输出反馈模块包括电机转速反馈模块以及药液流量反馈模块，所述电机转速反馈模块包括设置在水泵电机的尾轴上的光电编码器，用于检测水泵电机转轴的转速；所述药液流量反馈模块包括设置在水泵出水口处的流量传感器，用于检测水泵出口处的流量大小。本发明的双重PID控制精准变量施药系统提出了基于双重PID的算法进行施药，可以解决因单使用流量传感器进行PID调节的控制精度差，反馈滞后严重而造成的流量不稳定的问题。
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公开(公告)号：CN109792951B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201910128949.2
申请日：2019-02-21
Applicant: 华南农业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种用于杂交水稻授粉的无人机航线校正系统及其校正方法，系统包括无人机和地面控制站；无人机为多旋翼无人机，无人机上设置有基于Jetson TX2的嵌入式板、飞控模块、第一无线通讯模块、图像采集模块和卫星定位设备；飞控模块用于接收、解码并执行来自Jetson TX2的控制命令，控制无人机作业；地面控制站包括无人机地面控制站软件电脑板和第二无线通讯模块；Jetson TX2与地面控制站通过第一无线通讯模块和第二无线通讯模块进行无线通讯连接。本发明通过全卷积神经网络模型分割水稻父本行，计算偏航的角度，计算偏离水稻父本行中心直线的距离，实时调整无人机前进方向与位置，确保无人机沿水稻父本行上方稳定飞行，提高杂交水稻授粉作业效果。
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公开(公告)号：CN110314775A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910693021.9
申请日：2019-07-30
Applicant: 华南农业大学
IPC: B05B1/30
Abstract: 本发明公开了一种出流口孔径可控的无级变量喷头，包括喷嘴体、喷嘴帽、支架、弹簧、顶杆、阀芯、伺服电机和凸轮；喷嘴体与喷嘴帽连接，阀芯安装在喷嘴体内，支架安装在喷嘴帽上，伺服电机安装在支架上，凸轮安装在伺服电机的输出轴上，与其下方的顶杆保持接触，并通过弹簧进行预紧，顶杆依次穿过喷嘴帽和阀芯，伺服电机驱动凸轮转动进而推动顶杆做直线运动，利用顶杆末端的锥形头来改变喷嘴体的出流口孔径大小，即通流截面积大小，从而调整喷头流量或喷雾量的大小。本发明能满足对喷头流量定量调控或变量喷雾控制的要求，且具有流量调控精度高的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108416091A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810085217.5
申请日：2018-01-29
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种简易的相机地面分辨率与无人机飞行高度关系的测量方法，包括以下步骤：(1)将一白板贴于平整的地面上，以当前图像的海拔高度作为参考基准1；(2)无人机起飞过程及飞行过程中始终保持相机的摄像头垂直于白板平面，直到图像传输中白板难以看清为止；(3)以目测的形式选取白板易于辨认的若干张图片作为实验图像，以参考基准1作为参考基准；(4)并根据白板的长宽比例算出图像中白板的边长像素数；(5)获得相机地面分辨率与无人机飞行高度的统计表；(6)使用matlab软件拟合得出相机x方向地面分辨率g与图像拍摄高度H之间的关系曲线示意图。本发明具有方法简易、方便实施，推算结果较为精准等优点。本发明属于无人机遥感技术领域。
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公开(公告)号：CN103593659B
公开(公告)日：2016-09-14
申请号：CN201310611263.1
申请日：2013-11-26
Applicant: 华南农业大学 , 中国林业科学研究院热带林业研究所
Abstract: 本发明公开了一种针对二倍体PCR产物的Sanger测序中个体内SNP的识别方法，首先单独分离出色谱图中包含的腺瞟呤A、鸟瞟呤G、胞嘧啶C和胸腺嘧啶T四种碱基的荧光数据；采用小波多尺度分析方法对分离的荧光数据分别进行滤波去噪处理；再分析四种碱基荧光数据的波形特征，检测出波形的第一峰与第二峰，选择波峰距离、高度比值和起伏度比值这三个波形特征，作为SNP位点判别的要素；选择结构为3‑10‑1的BP神经网络作为SNP位点检测的分类器，并采用Levenberg Marquardt算法来对BP神经网络进行训练；采用分段线性变换将输出映射为0～100的SNP评价分数，根据评价分数将SNP位点的类别定义为1～5级，并据此判定该位点的SNP置信度。本发明能够有效检测测序文件的个体内SNP位点。
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公开(公告)号：CN103593659A
公开(公告)日：2014-02-19
申请号：CN201310611263.1
申请日：2013-11-26
Applicant: 华南农业大学 , 中国林业科学研究院热带林业研究所
Abstract: 本发明公开了一种针对二倍体PCR产物的Sanger测序中个体内SNP的识别方法，首先单独分离出色谱图中包含的腺瞟呤A、鸟瞟呤G、胞嘧啶C和胸腺嘧啶T四种碱基的荧光数据；采用小波多尺度分析方法对分离的荧光数据分别进行滤波去噪处理；再分析四种碱基荧光数据的波形特征，检测出波形的第一峰与第二峰，选择波峰距离、高度比值和起伏度比值这三个波形特征，作为SNP位点判别的要素；选择结构为3-10-1的BP神经网络作为SNP位点检测的分类器，并采用Levenberg Marquardt算法来对BP神经网络进行训练；采用分段线性变换将输出映射为0～100的SNP评价分数，根据评价分数将SNP位点的类别定义为1～5级，并据此判定该位点的SNP置信度。本发明能够有效检测测序文件的个体内SNP位点。
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公开(公告)号：CN117930866A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410096398.7
申请日：2024-01-24
Applicant: 华南农业大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明涉及一种自动作业装备实施精准对靶喷洒时地理坐标的校正方法，步骤为：⑴测量喷洒作业区域基于WGS‑84坐标系下边界点地理坐标。⑵地理坐标输入到移动终端地面软件内，将WGS‑84坐标系下边界点地理坐标转换为地图坐标系地理坐标。⑶选择作业区域左下角边界点为基准点，任意一点作为喷洒作业小区中心点。⑷计算作业小区中心点相对于基准点X轴和Y轴方向上移动步长因数。⑸计算作业小区中心点在WGS‑84坐标系下地理坐标。⑹将地理坐标发送到自动作业装备，启动自动作业装备开始实施精准对靶喷洒。本发明利用几何分析方法对作业小区中心点地理坐标校正，实现自动作业装备精准对靶喷洒，有效解决了经验法存在计算过程繁琐的问题。
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公开(公告)号：CN113610035B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202110939836.8
申请日：2021-08-16
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/60 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于改进编解码网络的水稻分蘖期杂草分割识别方法，包括以下步骤：(1)采集分蘖期的水稻农田图像；(2)对所采集的水稻农田图像进行图像预处理、图像增强和语义标注；(3)将经过预处理增强和语义标注的图像输入至改进编解码U‑Net网络中，对改进编解码U‑Net网络进行训练，得到水稻杂草分割模型；(4)采用所述水稻杂草分割模型，对处于分蘖期的待测水稻农田图像进行识别检测，输出识别检测结果，得到水稻农田图像中水稻和杂草的分割情况。本发明采用改进编解码网络实现对水稻田中的杂草密集区域进行准确识别和精确定位，从而有利于指导对农田中杂草密集区域的精准喷施除草剂的作业，降低农药用量。
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