基于深度学习的农田喷药系统及杂草检测方法

    公开(公告)号:CN117292248B

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202311420938.4

    申请日:2023-10-30

    Abstract: 本发明公开了基于深度学习的农田喷药系统及其杂草检测方法,属于深度学习和智能喷药技术领域,本发明基于W‑YOLOv5和HSV色彩空间过滤的杂草检测方法并开发了智能精准喷药系统,将杂草检测算法在服务器训练、调试后嵌入至开发板中,利用摄像头采集农田作物和杂草图像,通过开发板运算处理后得到杂草位置并输出杂草严重等级,开发板根据杂草严重等级通过GPIO向四路继电器发送不同电平信号,进而控制电磁阀的开闭,通过四个电磁阀的不同开闭组合,实现精准变量喷药,同时还能完成系统流量的监测。本发明可精准检测农田中的各类杂草,并智能决策喷药量,无需人为主观判断,减少了农药的浪费和对农田的污染,对提高农产品安全和生态环境可持续发展具有重要意义。

    基于深度学习的农田喷药系统及杂草检测方法

    公开(公告)号:CN117292248A

    公开(公告)日:2023-12-26

    申请号:CN202311420938.4

    申请日:2023-10-30

    Abstract: 本发明公开了基于深度学习的农田喷药系统及其杂草检测方法,属于深度学习和智能喷药技术领域,本发明基于W‑YOLOv5和HSV色彩空间过滤的杂草检测方法并开发了智能精准喷药系统,将杂草检测算法在服务器训练、调试后嵌入至开发板中,利用摄像头采集农田作物和杂草图像,通过开发板运算处理后得到杂草位置并输出杂草严重等级,开发板根据杂草严重等级通过GPIO向四路继电器发送不同电平信号,进而控制电磁阀的开闭,通过四个电磁阀的不同开闭组合,实现精准变量喷药,同时还能完成系统流量的监测。本发明可精准检测农田中的各类杂草,并智能决策喷药量,无需人为主观判断,减少了农药的浪费和对农田的污染,对提高农产品安全和生态环境可持续发展具有重要意义。

    一种智能农业无人机路径规划方法

    公开(公告)号:CN116661502B

    公开(公告)日:2023-10-10

    申请号:CN202310913709.X

    申请日:2023-07-25

    Abstract: 本发明提供一种智能农业无人机路径规划方法,涉及路径规划技术领域,该方法首先以无人机为中心,利用对障碍物赋予斥力势场与目标点赋予引力势场的人工势场法进行避障:当障碍物较小或情况简单时,直接避障;当障碍物过大或情况复杂时,通过建立三维格栅地图、利用跳点搜索进行节点的筛选、引入A‑star算法进行路径规划的方法,有效解决采用人工势场法易陷入局部最优的问题,从而实现实时、准确的避障。同时,本申请方法有效改善A‑star算法计算量庞大、计算复杂程度高、计算时间长、规划路径长度长等问题,在短时间完成高精度、节点少的路径规划,节省计算资源。

    一种基于计算机的农业大棚喷灌装置

    公开(公告)号:CN115553158A

    公开(公告)日:2023-01-03

    申请号:CN202211124197.0

    申请日:2022-09-15

    Abstract: 本发明涉及大棚喷灌技术领域,尤其是一种基于计算机的农业大棚喷灌装置,包括安装架、灌溉机构和供水机构;灌溉机构包括两个往复螺杆、两个带轮、电机和两个喷水组件;两个往复螺杆分别转动安装在安装架的两侧,两个带轮分别固定安装在两个往复螺杆的端部、且两个带轮之间通过皮带传动连接,两个喷水组件分别安装在两个往复螺杆上;供水机构安装在安装架的端部、且对两个喷水组件进行供水。本发明可以大大提高灌溉范围,灌溉范围可以将大棚的种植区域完全覆盖。

    一种基于大数据的农业病虫害诊断与预警装置

    公开(公告)号:CN110235874B

    公开(公告)日:2021-09-28

    申请号:CN201910599966.4

    申请日:2019-07-04

    Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的农业病虫害诊断与预警装置,包括装置本体,所述装置本体两侧均开设有凹槽,所述凹槽底端滑动连接有支撑板,所述支撑板两侧均安装有滑轨,本发明结构科学合理,使用安全方便,通过安装座、捕虫器、照明灯、荧光粉和摄像头,便于对害虫进行捕捉,提高了其对害虫捕捉的容量,而且可以实时监测捕虫器内部的害虫种类的同时,省时省力,并且可以准确有效的得到不同时间段和不同季节中该农田中的害虫种类,再通过空心线管和线孔,便于对摄像头和照明灯的线路进行排版,使其更加美观,方便其安装,并通过密封帽和第一转轴,便于对连接臂进行转动,从而提高该摄像头监测的范围和效果。

    基于时空局部模式的体育视频战术行为识别方法

    公开(公告)号:CN104102910A

    公开(公告)日:2014-10-15

    申请号:CN201410384978.2

    申请日:2014-08-07

    Abstract: 本发明涉及一种基于时空局部模式的体育视频战术行为识别方法,属于视频内容理解技术领域。使用局部时空模式实现体育视频中团队协作比赛的战术视频行为识别。区别于当前以轨迹特征作为战术行为识别的方法。对视频帧序列图像,提出改进时空局部回归核作为特征检测子检测运动显著性区域,直接使用运动显著性区域作为特征单词构建视觉特征词袋模型,用于战术行为识别。克服了多目标轨迹提取过程中由于复杂背景等因素对于多目标轨迹提取的影响,利用局部时空模式特征及其时空分布作为战术表示,降低识别方法复杂性,同时提高方法的实用性。针对视频大数据量,有效提高检测算子的检测效率。

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