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公开(公告)号：CN105610011A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201510989129.4
申请日：2015-12-23
Applicant: 华南农业大学
IPC: H01R13/66 , H01R13/70 , H01R13/717 , H01R43/26
CPC classification number: H01R13/665 , H01R13/6675 , H01R13/6691 , H01R13/70 , H01R13/717 , H01R43/26
Abstract: 本发明公开的一种通过终端设备蓝牙控制的智能节能插座，包括插座本体，还包括单片机、电源模块，以及分别与单片机相连的蓝牙模块、控制开关，其中电源模块分别与单片机、蓝牙模块、控制开关连接，电源模块为均置于插座本体内的单片机、蓝牙模块、控制开关供电，控制开关的输入端连接市电，输出端连接电器。本发明的智能节能插座及方法，能够通过终端设备蓝牙控制电源通断状态，当插座通过电流较小时它可以自动控制电源通断状态，当不用蓝牙控制时，插座自身会检查流过插座的电流大小，来判断是否有电器处于工作状态。
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公开(公告)号：CN104904570A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510310569.2
申请日：2015-06-08
Applicant: 华南农业大学
IPC: A01G25/16
CPC classification number: Y02A40/238 , A01G25/167
Abstract: 本发明公开了一种基于无线传感器的荔园节水灌溉控制系统及方法，系统包括多个传感器节点、多个电磁阀控制节点、网关模块、人机交互模块、网络服务器模块、网站模块和移动终端模块；每个传感器节点连接一个电磁阀控制节点；所述网关模块与人机交互模块通过串口相互连接，与网络服务器模块通过移动通信网-互联网相互连接；网络服务器模块与手机客户端模块通过互联网相互连接；网络服务器模块与网站模块通过数据库相互连接；本发明通过无线传感器网络、GPRS和互联网进行数据的传输，保证传输的实时性和可靠性，实现了对荔枝园环境的实时监控，提高了灌溉的智能化程度，避免了管理者因为没有及时察觉荔枝的实时生长状况而做出正确的措施带来的损失。
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公开(公告)号：CN104217404A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201410428301.4
申请日：2014-08-27
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及雾霾天视频图像清晰化处理方法及装置，其方法步骤为：建立大气传递参数与光传播介质参数间的量化模型；获取实际测量地点光的传播介质参数，利用量化模型计算大气量化传递参数；对含雾霾原图像进行下采样处理得到预处理模板图像，提取暗通道图像；提取含雾霾原图像I(x)的大气光值A，初始化景深修正因子ω；对I(x)的透射率图中A和ω进行优化；估算预处理模板图像Imodel的模板透射图对进行升采样得到透射率图t(x)；根据t(x)和I(x)计算清晰化处理结果图像。本发明通过量化模型对雾霾图像清晰化参数进行闭环修正，结合图像抽样与多尺度插值方法，避免了暗通道图像去雾过程中人为定义参数不精确和无法根据实际环境进行调整的弊端，提升了清晰化处理效果。
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公开(公告)号：CN102507901B
公开(公告)日：2014-11-12
申请号：CN201110318172.X
申请日：2011-10-19
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N33/24
Abstract: 本发明公开了基于双传感器数据融合技术的土壤湿度测量装置及方法，装置包括8位单片机最小系统、基于时域反射技术的土壤湿度传感器、土壤硬度传感器、直流减速电机及人机接口模块、电源模块。8位微机采用高性能、低功耗单片机及外围接口电路，单片机通过驱动电路带动直流减速电机，进而驱动土壤硬度计匀速插入被测土壤，根据采集到的土壤硬度值，在单片机内部与土壤湿度传感器的输出曲线进行数据融合，土壤湿度传感器进入工作状态后，传感器人机界面可显示出与土壤体积无关的土壤水分的质量百分比。从而避免了人工处理数据时引入的误差，确保测量结果的准确性，客观反映出土壤的含水量。
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公开(公告)号：CN103108412A
公开(公告)日：2013-05-15
申请号：CN201210553342.7
申请日：2012-12-18
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种水产养殖场水质参数远程监测系统及控制方法，该系统由无线传感器网络节点和数据监测中心组成，无线传感器网络节点包括水质传感节点、汇聚节点和网关节点，节点间采用自组织方式组成无线传感器网络，所述的汇聚节点与网关节点分别通过串口通信方式和无线传输方式与数据监测中心计算机相连。本发明利用计算机、数据库等技术，实现了一个集数据解析、数据管理、数据综合展示为一体的多功能、面向水产养殖场水质参数监测的远程数据管理平台。同时该平台还具有强大的历史数据存储、查询功能，实时数据预警以及水质参数预警界限设置功能，为用户提供了全面可靠的数据服务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102437600A
公开(公告)日：2012-05-02
申请号：CN201110317233.0
申请日：2011-10-18
Applicant: 华南农业大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明公开了一种能量自给的无线传感器网络节点及数据处理方法，包括处理器模块、串口通信模块、太阳追踪模块，无线通信模块，电源与太阳能充电模块和传感器模块，所述处理器模块分别和串口通信模块、传感器模块、太阳追踪模块及无线通信模块连接，所述太阳能充电模块与串口通信模块、处理器模块及太阳追踪模块连接。本发明处理器模块采集传感器模块的传感器输出信号，进行数据压缩，根据动态路由协议通过无线通信模块传输给其他无线传感器网络节点，采用多跳方式最终将数据传输至用于监测的上位机或互联网；太阳追踪模块通过驱动水平电机和垂直电机追踪太阳，使得太阳能电池板与太阳入射光线垂直，有效提高电池充电效率，延长节点生命周期。
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公开(公告)号：CN114359369B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202111624828.0
申请日：2021-12-28
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T7/62 , G06T7/73 , G06T7/68 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/194 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和探地雷达的果树根系识别与定位方法，包括：确定以目标果树为中心的圆形轨道作为探地雷达的探测路线；对所述探地雷达生成的B‑scan图像进行预处理操作；将经预处理后的B‑scan图像输入预先训练的网络模型进行根目标检测，定位目标双曲线区域；提取目标双曲线的顶点，通过基于代数距离拟合提取根目标的双曲线，推算根目标的位置以及直径。该方法能够在不破坏根系以及周围土壤环境的条件下对果树根系进行识别和定位，探测范围可控，方法操作比较简便，相比传统方法，可显著提高工作效率，且识别和定位准确率高。
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公开(公告)号：CN114005029B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202111222570.1
申请日：2021-10-20
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于改进yolov5网络的广佛手病虫害识别方法及系统，方法包括：获取广佛手病虫害图像，并进行标注，构建初始数据集；引入yolov5网络模型，并对yolov5网络模型的骨干网络和Neck模块进行改进；利用初始数据集对改进后的yolov5网络模型进行训练、验证和测试，得到最终的病虫害识别模型；对待检测图像进行预处理；判断待检测图像为晴天拍摄或雨天拍摄，若为雨天拍摄，则利用Attentive GAN算法对待检测图像进行处理；若为晴天拍摄，则不进行处理；基于病虫害识别模型对预处理后的待检测图像进行病虫害识别。本发明将改进的yolov5网络与Attentive GAN算法相结合，不仅能实现在雨天天气条件下对广佛手病虫害的识别，还能降低网络参数量和网络模型的大小，提高识别准确率。
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公开(公告)号：CN111652326B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202010622915.1
申请日：2020-06-30
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/82 , G01N21/84 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于MobileNet v2网络改进的果实成熟度识别方法，包括：采集果实在自然场景下的不同生长期的图像，作为原始数据集；构建MobileNet v2网络，设定超参数α和ρ，分别控制MobileNet v2网络的宽度和分辨率，并根据训练需求对MobileNet v2网络进行精简；将MobileNet v2网络的损失函数softmax更改为A‑softmax loss函数；将精简和更改后的MobileNet v2网络作为果实识别网络，并构建基于精简和更改后的MobileNet v2网络的初始识别模型；利用所述原始数据集在caffe框架下对所述初始识别模型进行训练和测试，获取最优识别模型。本发明能够提高检测速度，且最终所得到的模型易于迁移到移动端进行果实成熟度的实时识别。
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公开(公告)号：CN113110061B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202110483088.7
申请日：2021-04-30
Applicant: 华南农业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了基于改进粒子群算法优化的智能灌溉模糊控制方法及系统，该方法包括：设定土壤最佳含水率，并通过监控节点获取待灌溉区域的土壤实际含水率；根据所述最佳含水率与实际含水率的差值、及其误差变化率作为模糊控制器的输入，进行控制得到模糊控制器的参数调整量；基于所述参数调整量，采用改进粒子群算法对所述模糊控制器中的量化因子和比例因子进行优化；将优化后的所述量化因子和比例因子应用到所述模糊控制器，实现智能灌溉；避免了采用传统灌溉技术造成较大的时滞和超调问题，满足节约水资源的要求，提高了灌溉控制的精度。另外，改进粒子群算法对模糊控制器中的量化因子和比例因子进行优化，有效的改善了算法寻优精度和收敛速度。
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