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公开(公告)号：CN111289592A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010130615.1
申请日：2020-02-28
Applicant: 北京农业信息技术研究中心 , 华南农业大学
IPC: G01N27/327 , C12Q1/00
Abstract: 本发明涉及一种同时活体检测植物体内多种糖类的微阵列传感器及其制备与应用。活体检测植物体内多种糖类的微阵列传感器，包括：基底；参比/对电极，为表面覆盖铂的微孔阵列电极；工作电极，为表面覆盖金膜的微孔阵列电极；所述金膜的表面分别含有TaN-CuN-PDA、葡萄糖氧化酶、果糖脱氢酶、木糖脱氢酶，二茂铁甲酸及全氟磺酸。本发明提供的微阵列传感器可用于同时活体检测植物尤其是扁平形状的植物叶片中的葡萄糖、果糖和木糖。基于本发明微阵列传感器，可用于植物叶片中糖分变化的活体研究。
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公开(公告)号：CN111289592B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202010130615.1
申请日：2020-02-28
Applicant: 北京农业信息技术研究中心 , 华南农业大学
IPC: G01N27/327 , C12Q1/00
Abstract: 本发明涉及一种同时活体检测植物体内多种糖类的微阵列传感器及其制备与应用。活体检测植物体内多种糖类的微阵列传感器，包括：基底；参比/对电极，为表面覆盖铂的微孔阵列电极；工作电极，为表面覆盖金膜的微孔阵列电极；所述金膜的表面分别含有TaN‑CuN‑PDA、葡萄糖氧化酶、果糖脱氢酶、木糖脱氢酶，二茂铁甲酸及全氟磺酸。本发明提供的微阵列传感器可用于同时活体检测植物尤其是扁平形状的植物叶片中的葡萄糖、果糖和木糖。基于本发明微阵列传感器，可用于植物叶片中糖分变化的活体研究。
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公开(公告)号：CN111289593B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202010134355.5
申请日：2020-02-28
Applicant: 北京农业信息技术研究中心 , 华南农业大学
IPC: G01N27/327 , C12Q1/54 , C12Q1/32 , C12Q1/00
Abstract: 本发明涉及一种活体检测植物葡萄糖的微电极阵列传感器及其制备与应用。活体检测植物葡萄糖的微电极阵列传感器，包括：基底；参比/对电极，为表面覆盖铂的微针阵列电极；工作电极，为表面覆盖金膜的微针阵列电极；所述金膜的表面具有纳米多孔结构；所述金膜的表面涂覆有介孔Fe3O4@siO2@Ni‑Zn‑Fe‑LDH、葡萄糖脱氢酶和亚甲基蓝；所述参比/对电极、工作电极均设置于所述基底上。本发明提供的微电极阵列传感器可用于活体植物尤其是扁平形状的植物叶片中葡萄糖的检测。基于本发明微电极阵列传感器，可用于植物叶片中葡萄糖的活体研究。
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公开(公告)号：CN112683975A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011508466.4
申请日：2020-12-18
Applicant: 天津理工大学 , 北京农业信息技术研究中心 , 华南农业大学
IPC: G01N27/327 , G01N27/30 , G01N27/32 , G01N27/38
Abstract: 本发明提供了一种叉指型微电极阵列电化学传感器及制备方法与应用、专用测试盒，涉及传感器技术领域。本发明提供的叉指型微电极阵列电化学传感器，包括叉指型铝微电极阵列，所述叉指型铝微电极阵列由三组铝微电极阵列以叉指方式组合而成，每组铝微电极阵列为一个电极，三组铝微电极阵列构成三电极体系。本发明提供的电化学传感器以叉指型铝微电极阵列为芯片，由于叉指型铝微电极阵列具有高的三电极交错密度和平面结构适合常规的离体检测；叉指型铝微电极阵列可以为薄片状，便于携带。本发明还提供了一种专用测试盒，本发明提供的专用测试盒结构简单，原料来源丰富，且能准确、快速地对电化学传感器的性能进行测试。
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公开(公告)号：CN111289593A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010134355.5
申请日：2020-02-28
Applicant: 北京农业信息技术研究中心 , 华南农业大学
IPC: G01N27/327 , C12Q1/54 , C12Q1/32 , C12Q1/00
Abstract: 本发明涉及一种活体检测植物葡萄糖的微电极阵列传感器及其制备与应用。活体检测植物葡萄糖的微电极阵列传感器，包括：基底；参比/对电极，为表面覆盖铂的微针阵列电极；工作电极，为表面覆盖金膜的微针阵列电极；所述金膜的表面具有纳米多孔结构；所述金膜的表面涂覆有介孔Fe3O4@siO2@Ni-Zn-Fe-LDH、葡萄糖脱氢酶和亚甲基蓝；所述参比/对电极、工作电极均设置于所述基底上。本发明提供的微电极阵列传感器可用于活体植物尤其是扁平形状的植物叶片中葡萄糖的检测。基于本发明微电极阵列传感器，可用于植物叶片中葡萄糖的活体研究。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118898290A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410661208.1
申请日：2024-05-27
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06N5/025 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F17/18 , G06F18/2433 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及复杂事件处理技术领域，尤指一种用于复杂事件规则的自动提取方法,包括：读取空气污染指数的数据集，对数据集进行预处理，得到时间窗口数据；根据时间窗口数据构建自注意力时域卷积网络预测模型；对自注意力时域卷积网络预测模型进行训练并得到预测值；对预测值与实际值进行求差处理，通过求两者差值的绝对值得到误差向量；通过多元高斯分布公式和最大似然估计法计算误差向量的均值和协方差矩阵，利用均值和协方差矩阵计算马氏距离，通过比较马氏距离与设定阈值的大小结果来标记异常数据或正常数据；异常数据或正常数据利用数据挖掘算法实现规则提取,通过本发明可以高效地提取复杂事件处理规则并分析数据。
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公开(公告)号：CN117292278A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311278741.1
申请日：2023-09-28
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/22 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06V10/40 , G06V10/766 , G06V10/75
Abstract: 本申请涉及一种数字果园果树定位方法、装置、设备及介质，所述方法包括：将Mask R‑CNN模型中的骨干网络更新为Swin‑Transformer网络，并将混合任务级联架构的Hybrid Task Cascade检测器嵌入至所述Mask R‑CNN模型中，以构建果树图像实例分割模型；将荔枝果树的荔枝果树遥感图像输入至训练好的果树图像实例分割模型进行实例分割，确定果树分割结果，基于果树识别模型识别果树分割结果的荔枝果树遥感图像，确定荔枝果树遥感图像中荔枝果树的数量以及像素坐标；基于数字地形图确定果树的全球定位系统坐标；基于匹配算法将荔枝果树遥感图像中荔枝果树的数量以及像素坐标与荔枝果树在果园数字地形图中的全球定位系统坐标进行配对，确定荔枝果树的位置。本申请能够节约成本，无需安装定位装置。
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公开(公告)号：CN117249831A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311263213.9
申请日：2023-09-27
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01C21/20 , G06Q10/047 , G06V20/17 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供了一种无人机航线规划方法、电子设备和存储介质，其中方法包括提取所有树木的经纬度坐标，得到经纬度坐标集合。采集电池电量和飞行距离，构建电池电量和飞行距离之间的预测模型。获取已训练航线规划模型，已训练航线规划模型基于注意力机制，预测模型为已训练航线规划模型的解码器的部分输入。从经纬度坐标集合中筛选出航点坐标，将航点坐标输入已训练航线规划模型进行航线规划，得到无人机飞行航线。将无人机电量作为已训练航线规划模型的约束条件，能够使生成的无人机飞行航线的飞行距离最短，从而提高无人机采集数据的效率。另外，本发明提供的方法能够更好地适应果树分布的复杂性，从而高效地规划无人机飞行航线。
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公开(公告)号：CN115931746A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211378957.0
申请日：2022-11-04
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N21/31 , G01N21/359 , G01N21/3563 , G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种羽衣甘蓝的多种营养成分检测方法及处理终端，该方法包括：获取待测羽衣甘蓝的高光谱图像；将高光谱图像输入CARS‑PLSR模型，CARS‑PLSR模型输出羽衣甘蓝的多种营养成分的含量。本发明提出一种羽衣甘蓝的多种营养成分检测方法及处理终端，结合机器学习对羽衣甘蓝体内多种营养成分进行检测。将高光谱成像技术引入到人工光植物工厂的实际生产过程中，实时检测羽衣甘蓝的多种营养成分，为人工光植物工厂羽衣甘蓝的种植生产提供指导。
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公开(公告)号：CN115773990A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211490358.8
申请日：2022-11-25
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N21/27 , G06F17/16 , G01N21/31 , G01N21/3563 , G01N21/359
Abstract: 本申请是关于一种水稻镉含量的预测方法。本水稻镉含量的预测方法，通过原始光谱数据建立、原始光谱数据预处理、预测模型建立及预测模型优化等步骤，该方法通过对原始光谱数据预处理与特征降维，并通过联通原始光谱数据、特征降维和预测模型构建的全流程，进行全流程、端到端地模型训练，从而得到优化后的回归预测模型，优化后的回归预测模型在实际应用中不会面对陌生数据失效，提升了回归预测模型整体的泛化能力。
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