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公开(公告)号：CN111915842B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202010625271.1
申请日：2020-07-02
Applicant: 广东技术师范大学 , 仲恺农业工程学院 , 广东省科学院智能制造研究所
IPC: G08B21/04
Abstract: 本发明公开一种异常监控方法、装置、计算机设备及存储介质。该异常监控方法应用于监控系统中，监控系统包括设置于一目标场景的多个图像采集设备，包括实时采集监控目标的生命体征数据，若生命体征数据符合第一响应级别，则确定监控目标的位置信息；根据位置信息从多个图像采集设备中确定关联采集设备；采集设备为当前可以采集到监控目标图像的图像采集设备；从关联采集设备中提取监控目标当前的监控图像，对体态图像进行识别，确定监控目标的体态行为；对面部图像进行识别，确定监控目标的情绪信息；根据监控目标的体态行为和情绪信息确定监控目标的异常状态，该方法可有效提高异常监控的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN110363103B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201910549639.8
申请日：2019-06-24
Applicant: 仲恺农业工程学院
Abstract: 本发明公开了一种虫害识别方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取待识别图像集；对待识别图像集中的每一待识别图像进行图像分割，得到每一待识别图像的图像分割信息；若待识别图像集中图像分割信息一致的数量达到预设的数量阈值，则根据图像分割信息将对应的待识别图像进行划分，得到M个虫体图像；对每一虫体图像进行分类识别，得到每一待识别图像的虫害识别结果；根据每一待识别图像的虫害识别结果组成待识别图像集的虫害识别信息。该虫害识别方法提高了虫害识别结果的效率和准确度。
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公开(公告)号：CN111931091A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010642009.8
申请日：2020-07-06
Applicant: 广东技术师范大学 , 仲恺农业工程学院 , 广东省智能制造研究所
IPC: G06F16/957 , G06F16/958 , G06F9/445
Abstract: 本发明公开了一种页面内容展示方法、装置、计算机设备及存储介质，通过对不同的登录用户进行关联匹配，选择适合的待选页面数据，并且根据预设的展示条件继续不同加载模式的转化后展示再显示界面中，体现了更加智能化的页面数据的加载和推送，更好地保证了页面数据呈现的有效性。
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公开(公告)号：CN111914661A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010641995.5
申请日：2020-07-06
Applicant: 广东技术师范大学 , 仲恺农业工程学院 , 广东省智能制造研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种异常行为识别方法、装置、计算机设备及存储介质中，通过获取当前帧图像，采用人体关键点检测模型对所述当前帧图像进行检测，得到监测目标的人体特征信息，所述当前帧图像为从监测视频中获取的包含监测目标的图像；将所述人体特征信息与预设的基准异常信息进行匹配，得到匹配信息，所述匹配信息指示所述人体特征信息与预设的基准异常信息的匹配结果；若所述匹配信息为第一类型信息，则从所述监测视频中获取对应的相关帧图像集，所述第一类型信息指示所述监测目标存在异常；采用预设的行为识别模型对所述相关帧图像集进行行为识别，确定所述相关帧图像集中的所述监测目标的行为信息，保证了对监测目标的异常行为识别的准确。
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公开(公告)号：CN111069094A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN202010004593.4
申请日：2020-01-03
Applicant: 仲恺农业工程学院
Abstract: 本发明公开了一种多指标综合的球形果蔬品质分级分选装置，包括喂料机构、分通道传动带、多光谱图像获取机构、筛选机构、剔除果蔬收集机构、尺寸分选传送带和分级收集传送带；喂料机构、分通道传动带、筛选机构、尺寸分选传送带依次连接；多光谱图像获取机构安装在分通道传动带上方；筛选机构安装于分通道传送带末端；剔除果蔬收集机构安装于分通道传送带下方；尺寸分选传送带在其传输方向上按照尺寸大小区分有多个分选传送带，以对应球形果蔬的不同大小等级，分级收集传送带有多个设置在相应分选传送带下方，收集所分选出来的球形果蔬至后续生产工序。本发明可高效实现自动、无损的球形果蔬品质分级分选。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110763698A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910965757.7
申请日：2019-10-12
Applicant: 仲恺农业工程学院
IPC: G01N21/95
Abstract: 本发明公开了一种基于特征波长的高光谱柑橘叶片病害识别方法，该方法利用高光谱技术基于波段运算挑选出特征波长而实现柑橘叶片多种病害判别检测，通过建立病害种类判别模型，只需获取待检测样本的高光谱图像进行预处理，提取其相应的特征波长下的反射率数据模型中，即可得到病害类型的检测结果，能实现对柑橘叶片病害种类无损、快速、准确的鉴定。且利用波段运算结果与标记值的相关系数选择特征波长，计算简单，挑选特征波长的判别效果好。将待检测样品高光谱数据预处理后，每个像素的光谱值带入模型，即可通过颜色可视化显示病害种类与分布，更加直观。
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公开(公告)号：CN110371294A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910628316.8
申请日：2019-07-12
Applicant: 仲恺农业工程学院
Abstract: 本发明提供了一种植保无人机系统及植保无人机作业方法；该植保无人机系统包括图像采集装置、作业规划装置和植保装置；图像采集装置用于对作物对象进行图像采集和识别，生成图像信息发送至作业规划装置；作业规划装置用于根据图像信息进行数据解析和路径规划，生成最优作业路径发送至植保装置；植保装置用于根据最优作业路径对作物对象进行植保作业；在图像采集装置、作业规划装置和植保装置的合理配合下，从而提高了植保无人机喷施作业的效率。
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公开(公告)号：CN110064601A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910435477.5
申请日：2019-05-23
Applicant: 仲恺农业工程学院
IPC: B07C5/10
Abstract: 本发明公开一种蔬菜嫁接用苗检测分级系统，包括箱体、设置于箱体内的成像组件以及图像处理模块，图像处理模块对成像组件获取的图片进行运算和处理，成像组件包括设置于箱体侧面的第一摄像头和设置于箱体顶面的第二摄像头，图像处理模块分别与第一摄像头和第二摄像头通信连接。本发明蔬菜嫁接用苗检测分级系统自动化程度高，作业高效，检测准确度高。本发明还公开一种菜嫁接用苗检测分级方法，采用骨架线提取方法，精准确定茎杆部分，测得的株高、茎粗数据准确；先将幼苗的叶片区域进行分界后再进行椭圆拟合法计算，相对于最小外接矩形算法或直接采用椭圆拟合法的误差小，测得的子叶宽度数据准确。
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公开(公告)号：CN109631899A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811545941.8
申请日：2018-12-18
Applicant: 仲恺农业工程学院
CPC classification number: G01C21/20 , G05D1/0212 , G05D1/0246
Abstract: 本发明公开了一种用于环境感知的移动机器人的路径优化方法及系统，所述方法包括如下步骤：步骤S1，确定当前感知任务，根据感知环境的代表性与准确性，计算机器人感知的关键地理位置信息，并获取其他移动机器人完成类似任务的历史路径数据以及历史移动参数；步骤S2，根据所述关键地理位置信息筛选出备选路径；然后采用神经网络或其他优化算法，对不同的历史路径进行评分；步骤S3，根据评分结果选择最优路径，通过本发明，实现了对移动机器人执行环境感知任务的路径进行优化，提高环境感知的效率以及感知结果的准确性、实时性、有效性、代表性的目的。
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公开(公告)号：CN109598215A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811401618.3
申请日：2018-11-22
Applicant: 仲恺农业工程学院
Abstract: 本发明涉及一种基于无人机定位拍摄的果园建模分析系统和方法，其中系统包括无人机、果实标记模块、虚拟建模模块，果实标记模块用于从定位模块获取无人机位置，并确定摄像模块拍摄的图像上的果实图像位置，根据无人机位置和果实图像位置标记图像上的果实；虚拟建模模块用于计算可以拍摄到目标果实的无人机位置范围和果实图像位置范围，根据所计算的无人机位置范围、果实图像位置范围以及目标果实所标记的无人机位置和果实图像位置，调取摄像模块拍摄到目标果实的多个图像，根据目标果实的多个图像建立目标果实和/或目标果实所在植株的三维模型。本发明可以便捷地标记果园中的果实并建模分析果实和果实所在植株的健康状况。
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