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公开(公告)号：CN119854761A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411992639.2
申请日：2024-12-31
Applicant: 云南农业大学
IPC: H04W4/70 , G06Q50/02 , G06V20/17 , G06V20/10 , H04W56/00 , B64U10/14 , B64U20/87 , B62D55/065 , B64U101/40 , B64U101/30
Abstract: 本发明涉及农业智能监测技术领域，具体涉及一种无人机与地面机器人协同的表型采集系统。表型采集系统包括无人机、履带式地面机器人和便携式边缘计算设备。无人机搭载高清采集相机进行空中数据采集，履带式地面机器人配备防抖鱼眼相机进行地面数据采集，便携式边缘计算设备作为中枢，通过无线通信模块与无人机和地面机器人实时通信，协调两者同步作业，并接收、处理、分析数据。系统采用高性能嵌入式处理器作为主控单元，利用图像处理算法和机器学习算法构建农田监测模型。本发明应用于农业监测领域，可以提高数据采集的效率和准确性，为农业监测提供了更为丰富、全面的信息支持。
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公开(公告)号：CN119634267A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411809942.4
申请日：2024-12-10
Applicant: 云南农业大学
Abstract: 本发明是关于一种番茄分级装置。包括底座、称重机构、分拣箱、控制器；底座的中部设有称重机构，称重机构上设有驱动机构，驱动机构上设有分拣盘，分拣盘上设有分拣通道；底座上设有与分拣通道的出料端一一对应设置的分拣箱；RGB相机用于对分拣盘内的番茄进行拍照，并与控制器的信号输入端电性连接，控制器的信号输入端还与称重机构电性连接，控制器的信号输出端与驱动机构电性连接；本发明通过RGB相机采集番茄图像对番茄的成熟度进行检测，通过称重机构对番茄的重量进行检测，随后根据番茄的成熟度及重量，驱动机构驱使分拣盘倾斜，使番茄滚轮到对应的分拣箱中，实现番茄的分级，分级精准，而且装置整体结构紧凑，使用更加方便。
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公开(公告)号：CN119065229A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411063630.3
申请日：2024-08-05
Applicant: 云南农业大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本申请是关于一种用于智能温室的预测模糊PID控制方法，包括获取温室实时数据，实时数据包括温度数据和湿度数据；基于实时数据模糊量、控制量和误差数据，误差数据包括误差值和误差变化率；基于误差数据和预测函数控制得到目标值；控制目标值和误差数据进行模糊推理，确定并调节参数，基于参数生成控制信号；基于控制信号控制温室设备调节，以使设备的输出值与目标值接近，重复上述步骤以实现持续的温室环境控制。方法实现对温度、湿度、光照等环境参数更加精确和高效的控制，为植物提供最佳的生长环境，从而提高农产品的质量和产量，缓解气候变化对农业生产的影响，提供稳定的生产环境，符合可持续农业的理念，实现农业生产的可持续发展。
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公开(公告)号：CN118212525A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410385400.2
申请日：2024-04-01
Applicant: 云南农业大学
Abstract: 本发明涉及农业遥感监测技术领域，公开了一种玉米冠层叶绿素含量的建模方法，包括：获取玉米冠层的多光谱图像和可见光图像；提取可见光图像的纹理特征和颜色特征，通过多光谱图像获取植被指数，通过纹理特征、颜色特征以及植被指数构建数据集；构建反演模型，并向反演模型中输入数据集进行模型训练；其中，反演模型包括：BP神经网络模型、支持向量回归模型、多层感知器模型；抽样获取玉米冠层叶绿素含量，并将叶绿素含量与反演模型的输出值比较，并选择使用对应的BP神经网络模型或支持向量回归模型或多层感知器模型。能够避免与玉米的接触，便能获取玉米冠层层叶片的叶绿素含量，降低工作人员的劳动强度。
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