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公开(公告)号：CN119204726A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411233618.2
申请日：2024-09-04
Applicant: 云南农业大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/02 , G06F18/24 , G06F18/27 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了茶园管理技术领域的一种基于气候环境监测数据的茶园干旱预测方法，包括：步骤S1、获取茶园的历史气候环境监测数据并计算监测指标；步骤S2、对各监测指标进行差异性分析、COX单因素回归分析，获取与茶园干旱相关的监测指标作为建模因子；步骤S3、对各建模因子进行筛选；步骤S4、对各建模因子进行COX多因素回归分析以构建列线图模型；步骤S5、对列线图模型优化得到茶园干旱预测模型；步骤S6、通过ROC曲线、校准曲线对茶园干旱预测模型进行验证；步骤S7、基于Shiny、DynNOM搭建调用茶园干旱预测模型的用户界面；步骤S8、通过用户界面调用茶园干旱预测模型进行茶园干旱预测。本发明的优点在于：极大的提升了茶园干旱短期预测的精度以及效率。
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公开(公告)号：CN118864795B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202410804798.9
申请日：2024-06-20
Applicant: 云南农业大学
IPC: G06F17/00 , G06V10/20 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06Q10/04 , G06Q10/109 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供了茶叶种植技术领域的一种结合茶叶图像和环境数据的茶叶采摘时间预测方法，包括：步骤S1、采集大量的茶叶图像以及环境数据构建数据集；步骤S2、基于YOLOv8n网络创建一采摘时间预测模型，设定采摘时间预测模型的损失函数；YOLOv8n网络基于感受野卷积注意力模块、反向残差注意力模块、切片辅助超推理算法构建；步骤S3、通过数据集对采摘时间预测模型进行训练，训练过程中不断对超参数进行优化；步骤S4、基于F1分值、AUC、均方误差、均方根误差、平均绝对误差评估采摘时间预测模型的性能；步骤S5、通过采摘时间预测模型进行茶叶采摘时间的预测。本发明的优点在于：极大的提升了茶叶采摘时间预测的精度以及效率。
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公开(公告)号：CN117461475B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202311570786.6
申请日：2023-11-22
Applicant: 云南农业大学
IPC: A01D46/30
Abstract: 本发明公开了一种采茶机器人采摘装置及鲜叶识别方法，包括：上工作台；固定在上工作台的机械臂；采摘机构，采摘机构包括包括倾斜滑台、连接管、虹膜裁剪机构、连接块，倾斜滑台固定在机械臂上，连接管的一端与倾斜滑台固定，另一端与与虹膜裁剪机构固定，连接管的侧壁上设有安装孔，安装孔上连接有真空负压式回收装置。行走装置带动上工作台移动到合适位置，接着机械臂带动采摘机构移动，使需要采摘的茶叶插入到虹膜裁剪机构内，虹膜裁剪机构将茶叶剪切下来后，真空负压式回收装置通过真空负压的方式将剪切下来的茶叶从连接管内抽走，从而实现采摘，采摘十分的方便，也不会损伤茶叶。
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公开(公告)号：CN118864795A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410804798.9
申请日：2024-06-20
Applicant: 云南农业大学
IPC: G06V10/20 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06Q10/04 , G06Q10/109 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供了茶叶种植技术领域的一种结合茶叶图像和环境数据的茶叶采摘时间预测方法，包括：步骤S1、采集大量的茶叶图像以及环境数据构建数据集；步骤S2、基于YOLOv8n网络创建一采摘时间预测模型，设定采摘时间预测模型的损失函数；YOLOv8n网络基于感受野卷积注意力模块、反向残差注意力模块、切片辅助超推理算法构建；步骤S3、通过数据集对采摘时间预测模型进行训练，训练过程中不断对超参数进行优化；步骤S4、基于F1分值、AUC、均方误差、均方根误差、平均绝对误差评估采摘时间预测模型的性能；步骤S5、通过采摘时间预测模型进行茶叶采摘时间的预测。本发明的优点在于：极大的提升了茶叶采摘时间预测的精度以及效率。
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公开(公告)号：CN119495375A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411474544.1
申请日：2024-10-22
Applicant: 云南农业大学
Abstract: 本发明提供了茶树种植管理技术领域的一种古树晒青绿茶黄酮含量预测方法及系统，方法包括：步骤S1、记录各土壤样品采样的海拔高度以及生长的古茶树的树龄和树高，分析各土壤样品的土壤参数，将各土壤参数、海拔高度、树龄、树高作为影响因素；步骤S2、对各影响因素进行标注以构建数据集；步骤S3、通过LASSO回归模型对数据集进行回归分析以筛选建模因子；步骤S4、通过COX回归模型对各建模因子进行多因素回归分析；步骤S5、基于各建模因子创建的列线图模型；步骤S6、对列线图模型进行性能评估和稳定性评估；步骤S7、利用列线图模型进行黄酮含量预测。本发明的优点在于：极大的提升了古树晒青绿茶黄酮含量预测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119206486A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411233613.X
申请日：2024-09-04
Applicant: 云南农业大学
Abstract: 本发明提供了茶叶虫害识别技术领域的一种基于深度学习的茶叶虫害识别方法，包括：步骤S1、采集大量茶叶图像进行预处理后构建数据集；步骤S2、将数据集划分为训练集、测试集以及验证集；步骤S3、基于YOLOv8n网络的输入模块、特征提取模块、颈部模块以及头部模块创建一茶叶虫害识别模型，设定茶叶虫害识别模型的损失函数；特征提取模块设有SCConv单元构成；颈部模块设有EMA单元；头部模块设有边界框回归层以及分类层；步骤S4、通过训练集对茶叶虫害识别模型进行训练，通过测试集对茶叶虫害识别模型进行测试，通过验证集对茶叶虫害识别模型进行验证；步骤S5、通过茶叶虫害识别模型进行茶叶虫害识别。本发明的优点在于：极大的提升了茶叶虫害识别准确度。
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公开(公告)号：CN117461475A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311570786.6
申请日：2023-11-22
Applicant: 云南农业大学
IPC: A01D46/30
Abstract: 本发明公开了一种采茶机器人采摘装置及鲜叶识别方法，包括：上工作台；固定在上工作台的机械臂；采摘机构，采摘机构包括包括倾斜滑台、连接管、虹膜裁剪机构、连接块，倾斜滑台固定在机械臂上，连接管的一端与倾斜滑台固定，另一端与与虹膜裁剪机构固定，连接管的侧壁上设有安装孔，安装孔上连接有真空负压式回收装置。行走装置带动上工作台移动到合适位置，接着机械臂带动采摘机构移动，使需要采摘的茶叶插入到虹膜裁剪机构内，虹膜裁剪机构将茶叶剪切下来后，真空负压式回收装置通过真空负压的方式将剪切下来的茶叶从连接管内抽走，从而实现采摘，采摘十分的方便，也不会损伤茶叶。
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公开(公告)号：CN222469719U
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202421144219.4
申请日：2024-05-23
Applicant: 云南农业大学
Abstract: 本实用新型公开了一种振动分筛装置，包括：底座；若干振动弹簧，若干所述振动弹簧固定在所述底座的上侧面；振动框，所述固定在所述振动弹簧的上端，所述振动框内设有振动腔体；振动筛，所述振动筛固定在所述振动腔体内，所述振动筛上设有若干筛孔；振动器，所述振动器固定在所述振动框上。将晒青毛茶放置在振动筛上，振动器开始振动，从而使振动筛上的晒青毛茶发生振动，粉尘和较大颗粒石子等经过筛选后从筛孔中掉落，从而将晒青毛茶中的粉尘和较大颗粒石子等筛选干净，筛选效率高。
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公开(公告)号：CN221240898U
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202323154508.0
申请日：2023-11-22
Applicant: 云南农业大学
IPC: A01D46/30
Abstract: 本实用新型公开了一种采茶机器人采摘机构，包括：上工作台；固定在所述上工作台的机械臂；采摘机构，所述采摘机构包括连接管、虹膜裁剪机构、连接块，倾斜滑台固定在机械臂上，所述连接管的一端与所述机械臂连接，另一端与与所述虹膜裁剪机构固定，所述连接管的侧壁上设有安装孔，所述安装孔上连接有真空负压式回收装置。行走装置带动上工作台移动到合适位置，接着机械臂带动采摘机构移动，使需要采摘的茶叶插入到虹膜裁剪机构内，虹膜裁剪机构将茶叶剪切下来后，真空负压式回收装置通过真空负压的方式将剪切下来的茶叶从连接管内抽走，采摘速度快，采摘十分的方便，也不会损伤茶叶。
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