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公开(公告)号：CN114266978A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111638109.4
申请日：2021-12-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种机载松材线虫枯树检测高分辨率成像光谱相机及方法；该成像光谱相机包括朝向相同的RGB相机和三个工业相机；本发明在结合松材线虫枯树光谱特征的基础上，选用545nm波段和750nm波段上的波段宽度为30nm的滤光片，以及670nm波段上的波段宽度为14nm的滤光片；将所获得的三个波段的灰度图像进行波段对齐后，换算反射率，获得完整图像，即可将松材线虫枯树高亮显示出来；相比于现有技术在所有波段内均使用4nm光谱分辨率的高光谱检测方案，本发明显著降低了对松材线虫枯树的检测成本。此外，本发明使用具有更高空间分辨率的工业相机，能够在600m高空完成大面积松材线虫枯树的检测。
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公开(公告)号：CN114166793A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111294364.1
申请日：2021-11-03
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/01
Abstract: 本发明公开了基于光谱波段重叠分离的叶片叶绿素a、b含量反演方法。现有的总叶绿素相对含量检测仪器，不能满足植物生理生态更为细致的监测需求。原因在于没有合适叶绿素a和b重叠波段的分离方法。该方法步骤如下：步骤一、对被测叶片进行高光谱反射率采集，采集的数据包括650nm波段反射率R650、700nm波段反射率R700、消除叶片结构影响的近红外波段反射率Rw。步骤二、计算被测叶片中叶绿素a含量Ca、叶绿素a含量Cb。本发明选取了叶绿素a、b反演特征波段，并建立了叶片中基于高光谱的伪吸收系数的叶绿素a、b含量模型，进而实现了叶绿素a、b含量的无损独立反演。
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公开(公告)号：CN110070004B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201910261685.8
申请日：2019-04-02
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种应用于深度学习的近地高光谱数据扩展方法。本发明采用现有技术获取近地高光谱数据以及为了后续深度学习所需的其他匹配信息数据；对近地高光谱原始数据进行光谱模拟，具体可以采用光照扰动和添加噪声两种方法，从而扩展近地高光谱的数据量；最后通过对原始数据先增加一系列一定范围内的光谱扰动，再基于这些数据添加基于原始数据获取的噪声。本发明中创新性的采用光照扰动和噪声添加两步对近地原始高光谱数据进行了光谱模拟，实现了近地高光谱数据的扩充，有效的增加了光谱数据量，可以有效的提高近地高光谱数据在深度学习应用中的模型精度，从而为深度学习在近地高光谱中的应用提供理论基础。
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公开(公告)号：CN111832642A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010643798.7
申请日：2020-07-07
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于VGG16在昆虫分类学上的图像识别方法，包括：S1、建立图像数据集；S2、对图像数据集的昆虫图像进行处理得到训练数据集；S3、利用VGG16模型对训练数据集进行训练；S4、从图像数据集中抽取部分图像作为参考图像和待识别图像，进行角点检测以对参考图像进行矫正；S5、将待识别图像以及矫正后的参考图像经过处理后输入训练后的VGG16模型，进行图像特征的提取；S6、将提取的图像特征进行可视化以得到特征图；S7、计算待识别图像与每类昆虫目级阶元下所有参考图像的特征图图像相似度SSIM并求取均值，将待识别图像分类至均值最大的一类，作为所属的目级阶元。本发明提高了昆虫分类的准确率和效率。
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公开(公告)号：CN111737876A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010608628.5
申请日：2020-06-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种具有时空分布特征的茶叶开采期及采摘时长预测方法。春茶采摘对于时间要求很强，开采失时会造成巨大的经济损失。本发明如下：1、数据获取；2、确定开采评估时间范围和结束评估时间范围。3、分别计算各采样点前n年中每年的开采评估时间范围内的积温以及每年的结束评估时间范围内的积温。4、分别建立目标茶叶采摘开始时间、采摘结束时间的预报模型。5、获取被测区域逐日温度分布订正图。6、获取被测区域的采摘开始时间预测时空分布图和采摘结束时间预测时空分布图。本发明能够依据温度信息对春茶的最佳采摘时长做出预测，克服了现有技术中无法预测最佳采摘时长的缺陷，能够为各地采茶工的招募和调配提供指导性依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110211147A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910445932.X
申请日：2019-05-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于成像高光谱分析的水稻纹枯病病斑提取方法。传统的病害表型测量与调查主要依靠人工，劳动量大，效率低。本发明的步骤如下：1、用成像光谱仪拍摄目标作物，得到成像高光谱数据。2、去除步骤1所得成像高光谱数据中的非植物背景。3、在666nm和494nm波段反射率下对步骤2所得的成像高光谱数据中的水稻叶片茎杆与异常区域进行分类。4、基于病斑扫描的非病斑异常区域去除。本发明独创的图像识别方法，能够识别对茎杆上的纹枯病病斑，克服了现有技术中仅能高效提取叶部病斑的缺陷。本发明能够对图像中的病斑和枯叶进行区别，以达到较高的识别精度。
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公开(公告)号：CN108171755A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201711374770.2
申请日：2017-12-19
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明公开了一种机车轮对磨耗参数检测的摄像机标定装置及使用方法，本发明通过调整摄像机固定台来调整摄像机的位置和角度参数，从而保证摄像机以一个特定的空间位置拍摄标定板，并采用数字图像处理对采集到的标定板图像进行分析处理，该装置综合应用了数字图像采集、处理技术，并采用摄像机标定算法得到摄像机参数。本发明解决了摄像机在轨道边进行摄像机标定的问题，标定板与摄像机在标定过程中没有接触，相互影响小，标定装置易于维护；标定装置可调，并能够实时在线图像采集和处理分析。
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公开(公告)号：CN107830816A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201711237728.6
申请日：2017-11-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01B11/24
Abstract: 本发明公开了一种应用于植物盆栽的三维激光扫描装置及其扫描方法。由于植物有大量的叶子，导致尖锐处较多，常规扫描装置进行扫描时易出现坏点，扫描精度较低。本发明一种应用于植物盆栽的三维激光扫描装置包括工作台、机架、第一转盘、第二转盘、滑轨、滑块、第一同步带轮、第一同步带、激光传感器、扫描台、第一电机、驱动组件和第三电机。第一转盘、第二转盘分别支承在机架的两端。第一转盘及第二转盘的轴线共线且水平设置。扫描台固定在工作台上。扫描台的顶面与第一转盘及第二转盘的轴线的平齐设置。本发明能够自动完成盆栽扫描和模型建立，且建立的模型能够完整还原盆栽的形状，避免盆栽的尖锐边四周对应的扫描数据出现大量坏点。
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公开(公告)号：CN103076107B
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201310019184.1
申请日：2013-01-17
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01K11/30
Abstract: 本发明公开了一种基于太赫兹脉冲测量的燃烧温度传感装置及方法。本发明激光从飞秒激光器发射，经过分束器分为参考激光和探测激光，探测激光聚焦到光电导天线型太赫兹发射器上，太赫兹发射器发射出的太赫兹脉冲，经离轴抛物面镜组会聚到ZnTe晶体上，参考激光经半透反射镜、平行光栅组、偏振片后和会聚到ZnTe晶体上的太赫兹波准直重合，利用ZnTe晶体的Pockels效应实现太赫兹波的调制，CCD探测器将采集到的携带太赫兹脉冲强度信息的第一参考激光和不携带太赫兹脉冲强度信息的第二参考激光所对应的图像信号输入计算机进行后续处理。本发明提高非接触燃烧测量方法精度、速度，实现燃烧对象温度、温度分布的非接触测量。
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公开(公告)号：CN102428861B
公开(公告)日：2013-03-27
申请号：CN201110295030.6
申请日：2011-09-28
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: Y02P60/122
Abstract: 本发明涉及太阳能远程自动灌溉系统。现有的设备结构复杂，依赖于人工。本发明中土壤温湿度传感器埋设在被测土壤中，土壤温湿度传感器的输出端、空气温湿度传感器的输出端、液位传感器的输出端分别与信号调理装置的输入端连接；信号调理装置的输出端与下位机的输入端连接，下位机数传电台和触摸屏分别与下位机连接。下位机的输出端分别与第一固态继电器、第二固态继电器连接，第一固态继电器控制灌溉控制阀的开关，第二固态继电器控制抽水泵的开关；抽水泵的输出管路连接至蓄水池入口，蓄水池输出管路上设有灌溉控制阀。本发明可根据具体作物情况设置不同的灌溉模式作自动灌溉处理，对水资源利用更加充分，避免不必要的浪费。
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