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公开(公告)号：CN114946619A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210816714.4
申请日：2022-07-12
Applicant: 云南农业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于PLC的远程控制灌溉系统及方法，涉及灌溉方法领域。一种基于PLC的远程控制灌溉系统，其包括温湿度传感器、PH检测仪、土壤传感器、浇灌设备、流量计和PLC控制器；上述PLC控制器分别通信连接上述温湿度传感器和上述流量计，以根据上述土壤温度、上述土壤湿度、上述土壤PH值、上述土壤氮浓度、上述土壤磷浓度和上述土壤钾浓度分析农田的浇灌总量；上述PLC控制器通信连接上述流量计，以根据上述当前浇灌量统计实时浇灌量，根据上述浇灌总量和上述实时浇灌量分析浇灌时间，根据上述浇灌时间启动或关闭上述浇灌设备。能够实现自动化控制农田浇灌，提高灌溉量的精确度，从而节省水资源和人力。
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公开(公告)号：CN114846998A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210588487.4
申请日：2022-05-27
Applicant: 云南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv4算法的双目机器人的番茄采摘方法及系统，涉及农作物智能采摘技术领域。该方法包括：建立多个遮挡程度类别的样本数据集；对YOLOv4算法进行轻量化处理，并样本数据集进行模型训练，构建目标检测模型；将双目相机参数与的YOLOv4算法进行关联；通过双目机器人的双目相机采集并导入实时番茄采摘数据至目标检测模型中，生成番茄识别与定位信息；获取双目机器人的机械臂的位置信息，生成抓取轨迹规划信息；控制双目机器人对目标番茄进行抓取。本发明对YOLOv4算法进行轻量化处理，并结合双目视觉技术，对不同遮挡程度的成熟番茄果实进行划分识别及定位，进而保证采摘的精准性。
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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：CN117461454A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311593329.9
申请日：2023-11-27
Applicant: 云南农业大学
IPC: A01C23/00
Abstract: 本发明属于水肥一体化领域，尤其是一种水肥一体化水肥浓度精准控制系统，针对现有的根据水和肥的流量进行比例配肥，这种控制方式简单，但是水肥浓度不精准且容易出现水肥浓度不均匀问题的问题，现提出如下方案，其包括含进水部分、水肥原液部分、水肥浓度精准控制部分和控制柜，所述进水部分包括储水桶，所述储水桶的顶部开设有三号进水口，所述储水桶的底部开设有出水口，所述出水口上固定连通有出水水管，本发明中，通过优化设备配置和控制程序，可解决一般水肥一体化系统存在的非线性、时变性和滞后性特性，实现水肥浓度的精准调节和高效灌溉，为智慧农业的发展提供精准数据支撑，能够有效的根据设定的水肥浓度进行精准控制，水肥均匀。
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公开(公告)号：CN116844045A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310797822.6
申请日：2023-06-30
Applicant: 云南农业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的大田玉米水分检测方法及系统，涉及目标检测和深度学习领域。一种基于深度学习的大田玉米水分检测方法包括以下步骤：S1、进行无人机遥感数据采集和地面大田数据采集；其中，无人机遥感数据包括可见光影像和多光谱影像；S2、对无人机遥感数据进行预处理，得到预处理后的数据；S3、构建BP神经网络模型，使用预处理后的数据和地面大田数据训练BP神经网络模型；得到训练好的BP神经网络模型；S4、使用训练好的BP神经网络模型进行大田玉米水分检测分析。本发明可以高效、快速的获取大田玉米水分含量的相关信息；减小了人工成本；能够准确的判断玉米生长状态，提高检测效。
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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN119992318A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510041673.X
申请日：2025-01-10
Applicant: 云南农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/20 , G06V10/24 , G06V10/30 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T7/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于病虫害识别领域，提出了一种基于改进YOLOV8的马铃薯病害识别方法。首先通过搜集包括马铃薯早疫病、晚疫病和健康叶片，然后进行图像预处理和特征区域的标注；其次使用EfficientViT结构替换原有的主干网络，在初始模型网络结构中引入SCSA协同注意力模块对YOLOV8网络模型进行优化；接着以PyTorch框架为基础对优化后的马铃薯病害识别模型进行训练，并设定适当的模型参数和训练次数使得训练后的模型经过验证达到了较高的识别精确率；最后将构建好的马铃薯病害识别模型部署于移动端APP上，以实现对田间马铃薯病害的实时识别，从而本发明提供了一种可以准确快速识别马铃薯病害的方法，有利于提高农业生产效率和农作物产量。
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公开(公告)号：CN116184456A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211591347.9
申请日：2022-12-12
Applicant: 云南农业大学
Abstract: 本发明提出了一种农业机器人导航系统，涉及农业机器人导航领域。农业机器人导航系统，根据环境感知模块获取外界环境与自身状态，利用激光雷达数据构建局部地图，通过定位模块北斗导航差分系统输出高精度的定位数据构建全局地图，获取的数据传递给数据处理模块，数据模块中采用卡尔曼滤波算法融合全局地图和局部地图，对其数据处理，并对机器人进行动态路径规划，实现大田环境下的自主导航、执行数据采集等任务，提高系统的导航精度与稳定性。
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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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