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公开(公告)号：CN119339173A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411897369.7
申请日：2024-12-23
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V20/68 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种粳稻籽粒的品种分类鉴别方法与装置，属于深度学习神经网络，尤其涉及粳稻籽粒的品种分类鉴别；解决了现有的图像分类处理模型的参数复杂度高、分类准确率低、无法避免过拟合、收敛速度慢，在性能方面无法满足粳稻籽粒分类的需求，导致的当前依然采用人工方法、化学方法和光谱技术等传统分类方法对粳稻籽粒进行评估或分类，费用昂贵、耗时、效率低下，且精度不足的问题；所述方法包括：用于将数据预处理后的待分类的粳稻籽粒的RGB图像输入训练完成的J‑Rice‑ResNeXt模型中，获得粳稻籽粒的分类鉴别结果的步骤；所述的一种粳稻籽粒的品种分类鉴别方法与装置，适用于粳稻籽粒的品种分类鉴别。
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公开(公告)号：CN119339087A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411873814.6
申请日：2024-12-19
Applicant: 吉林农业大学
Abstract: 种子发芽分割方法、种子发芽率及其发芽速率识别方法，属于图像识别技术领域，解决了现有的YOLOv8‑seg对小目标的种子发芽进行分割的结果精确度较低的问题。种子发芽图像输入VT‑YOLOv8‑seg进行特征提取，对种子发芽图像进行分割；在VT‑YOLOv8‑seg的Backbone中，种子发芽图像输入多联级的降级卷积层进行特征提取后，再输入动态蛇卷积特征提取模块进行降维，输出降维后的种子发芽特征图；降维后的种子发芽特征图输入降级卷积层进行特征提取后，再依次输入特征提取模块、多联级的卷积层和特征提取模块进行特征提取后，再输入特征优化池化层进行池化，输出池化后的种子发芽特征图。
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公开(公告)号：CN119289888A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411805433.4
申请日：2024-12-10
Applicant: 吉林农业大学
Abstract: 本发明涉及数据监测技术领域，是一种用于牵引式耕整地机具的耕深在线监测系统及方法，具体方法包括：通过传感器网络获取耕整地机具的实时运行状态数据，同时通过激光扫描设备获取土壤表面的实时点云数据，计算获取耕整地机具的实时机具耕深均匀值，并计算获取耕整地机具的实时土壤扰动均匀值；根据实时机具耕深均匀值以及实时土壤扰动均匀值，对牵引式耕整地机具的首轮耕作质量进行耦合评估，并根据首轮耕作质量系数对次轮翻转耕地进行作业指导。本发明解决了现有技术中，由于缺乏对耕深和土壤扰动的实时监测，导致耕深不均匀、土壤扰动不一致，进而影响土壤结构和肥力，最终导致作物生长和产量下降的问题。
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公开(公告)号：CN119111414A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411255790.8
申请日：2024-09-09
Applicant: 吉林农业大学
IPC: A01K11/00 , A01K29/00 , G01D21/02 , H01M50/244 , H01M50/247 , H04W4/38 , H04W4/80
Abstract: 本发明公开了一种适用牛只佩戴的耳标设备，包括连接杆，所述连接杆两侧安装有挡环和主盒体，夹持在牛耳两侧，所述挡环与所述连接杆可拆卸连接，所述主盒体上设有开口槽，所述主盒体内部设有电路板，所述电路板上设有温度传感器，所述电路板还包括控制芯片、天线模块、位置传感器、通讯模块、加速度传感器和电池；所述电池可拆卸设置在所述主盒体内部。有益效果在于：本装置充分考虑了牛只管理的各个方面，能够对牛耳部位的温度、牛只位置和运动情况进行监测，适用于牛的散养管理，控制芯片则协调处理各传感器的数据，提升管理效率；在装置内部还设有了能够进行更换的电池，便于维护和更换，大大延长了装置的使用寿命。
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公开(公告)号：CN118886343B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411388646.1
申请日：2024-10-08
Applicant: 吉林农业大学 , 吉林省众拓智农科技有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 土壤团聚体三维孔隙结构动态演化过程的生成方法和设备，属于农业信息化技术领域，解决土壤团聚体三维孔隙结构动态演化过程的生成方法具有破坏性、无法实时观察土壤孔隙结构的动态变化和效率低问题。本发明的方法包括：获取土壤团聚体三维孔隙子结构数据集；基于孔隙子结构训练土壤团聚体三维孔隙生成对抗网络模型；使用差分策略获取起点孔隙特征和终点孔隙特征对应的输入噪声向量；使用球面线性插值获取中间噪声向量；将噪声向量输入到生成模型中，获取孔隙三维结构的动态演化过程。本发明适用于实时、准确地重建和预测土壤孔隙结构的变化过程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118624573A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410670014.8
申请日：2024-05-28
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G01N21/64 , G01N21/31 , G01N21/359
Abstract: 本申请公开了一种基于光谱技术测量辣椒叶片叶绿素的方法，涉及基于光谱技术的叶绿素测量技术领域，包括：选取预处理后的辣椒叶片作为样本，将样本划分为校准集和测试集；设定特征波长的范围和荧光强度并对样本进行光谱扫描，得到样本在可见光及近红外波段范围内的光谱数据；根据光谱数据得到与叶绿素含量相关的特征波长；通过化学方法测定校准集样本实际的叶绿素含量并建立校准集参数，构建校准集样本的叶绿素含量与其光谱数据之间的数学模型；将测试集样本的光谱数据输入至数学模型，得到测试集样本的叶绿素含量预测值。本申请提供的方法将无损的光谱测量与传统的实验室化学方法相结合，节省了时间和成本，保持测量结果的科学性和准确性。
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公开(公告)号：CN118568262A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202411035631.7
申请日：2024-07-31
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/332 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06F40/284 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提出针对中国农业问答平台问句短文本分类方法、设备及介质。属于数据分类技术领域。所述方法包括以下步骤：步骤一、建立农业领域问句短文本数据库；步骤二、构建短文本分类模型，并利用数据库对短文本分类模型进行训练；步骤三、利用训练好的短文本分类模型实现农业问句短文本分类，通过全连接的方式连接到softmax层，对融合后的包含多样化信息的值进行归一化，完成多个类别的农业问句的短文本分类。所述方法提高了结果的准确性，模型的泛化能力显著增强。
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公开(公告)号：CN118365273A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410491608.2
申请日：2024-04-23
Applicant: 吉林农业大学
Abstract: 本发明涉及智能开垦设备技术领域，具体涉及一种智能开垦设备的信息采集系统，包括：控制终端，是系统的主控端，用于发出执行命令；采集模块，用于采集开垦设备运行状态信息；构建模块，用于获取采集模块采集的开垦设备运行状态信息，基于开垦设备运行状态信息构建开垦设备开垦区域模型；识别模块，用于接收采集模块中采集的开垦设备运行状态信息，识别开垦设备运行状态信息中特征信息；本发明通过开垦设备的运行状态参数对开垦设备开垦区域进行参数信息的进一步采集及分析，为系统用户带来数据参考，有效提供了开垦区域种植的适应性规划，维护农田种植经济化管理的合理性。
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公开(公告)号：CN114550164B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202111622531.0
申请日：2021-12-28
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于农作物病虫害识别技术领域，且公开了一种基于深度学习的番茄叶片病害识别研究方法，包括如下步骤：S1、运用数码相机和手机在番茄田间进行番茄害病图像采集，将采集后的图像分辨率统一缩放为64×64，然后按病害类别对图像进行贴标签，得到具有样本标签的原始番茄叶片病害图像数据集。在本发明构造的基于卷积神经网络的番茄病害识别方法中，不需要对每幅病害叶片图像进行复杂的预处理、病斑分割以及特征提取等操作，更有助于在低性能的终端上实现对番茄病害的实时检测和治疗，相对于应用传统的卷积神经网络进行病害识别的方法，本方法准确率更高、耗时更少、占用空间更低、运行和识别效果更好。
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公开(公告)号：CN117778192A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311823940.6
申请日：2023-12-28
Applicant: 吉林农业大学
Abstract: 本发明提供了一种激光培养藻类的方法，属于藻类培养技术领域，将藻液与培养液混合放入透明的培养瓶中，转移至装有激光灯的镜面反射装置内，利用激光灯所发出的400～700nm激光照射培养瓶，镜面反射装置可以对光源充分利用，并提供密闭的培养环境，在培养期间，进行通气培养，培养一段时间后，即可获得更高浓度的藻液。本发明方法可以用于培养蛋白核原始小球藻、多变三离藻、栅列藻、新月藻、螺旋藻等微藻，使藻类快速繁殖，能够为饲料，保健品、食品等领域提供更加廉价的原料。
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