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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112816441A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202011537614.5
申请日：2020-12-23
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开一种设施园艺作物生长状况检测方法及装置，该方法包括以下步骤：(1)园艺大棚作物在自然光照条件下，采用由高光谱相机和光纤光谱仪构成的差分光路，采集作物反射高光谱图像，并同步获得动态标准白板；(2)对作物反射高光谱图像进行目标分割，获得作物的ROI区域，从ROI区域中获取植株的外形参数，提取ROI区域中的平均反射率光谱，使用动态标准白板对反射率校正，得到植株反射率光谱，对植株进行营养检测；(3)结合外形参数和营养检测结果，实时对作物生长状况进行追踪。该方法在高光谱图像采集过程中，利用差分光路同步获得动态标准白板，解决了自然光的变化影响特征波段的选择的问题，实现精确地对作物生长状况实时跟踪。
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公开(公告)号：CN112816441B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202011537614.5
申请日：2020-12-23
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开一种设施园艺作物生长状况检测方法及装置，该方法包括以下步骤：(1)园艺大棚作物在自然光照条件下，采用由高光谱相机和光纤光谱仪构成的差分光路，采集作物反射高光谱图像，并同步获得动态标准白板；(2)对作物反射高光谱图像进行目标分割，获得作物的ROI区域，从ROI区域中获取植株的外形参数，提取ROI区域中的平均反射率光谱，使用动态标准白板对反射率校正，得到植株反射率光谱，对植株进行营养检测；(3)结合外形参数和营养检测结果，实时对作物生长状况进行追踪。该方法在高光谱图像采集过程中，利用差分光路同步获得动态标准白板，解决了自然光的变化影响特征波段的选择的问题，实现精确地对作物生长状况实时跟踪。
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公开(公告)号：CN116363028A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310137833.1
申请日：2023-02-20
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及高光谱图像采集技术领域，尤其涉及一种基于注意力机制和稠密网络的高光谱重建方法和存储介质，该方法包括S1、将原始RGB图像输入浅层特征提取模块，进行浅层特征提取，输出特征图像T1；S2、将特征图像T1输入深层特征提取模块，输出特征图像T2，其中深层特征提取模块由若干个稠密注意力模块连接构成，每个稠密注意力模块由一个注意力模块和一个稠密模块组成；S3、将特征图像T2输入光谱特征重组模块，输出高光谱图像T3；S4、计算真实高光谱图像数据G和重建的高光谱图像T3的误差，优化高光谱重建网络的权重，该方法能同时关注通道信息和光谱信息，以及对不同特征的进行不同的融合重建。
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公开(公告)号：CN113252584B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110438384.5
申请日：2021-04-22
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本申请是关于一种基于5G传输的作物生长检测方法及系统。该方法包括：采集作物的高光谱图像并利用作物识别模型识别出作物的品种类型；根据其品种类型找到其特征波段类型；根据其特征波段类型对高光谱图像进行处理得到特征波段下的特征图像；根据特征图像进行分析，得到作物的生长状况信息；另外，该系统包括：智能高光谱相机和云端服务器，通过智能高光谱相机可以实现图像采集和图像预处理；从而本申请提供的方案，能够在保证数据可靠性的前提下，减少待处理的数据量，从而减轻云端服务器的计算压力，提高数据传输和处理的速度。
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公开(公告)号：CN113252584A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110438384.5
申请日：2021-04-22
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本申请是关于一种基于5G传输的作物生长检测方法及系统。该方法包括：采集作物的高光谱图像并利用作物识别模型识别出作物的品种类型；根据其品种类型找到其特征波段类型；根据其特征波段类型对高光谱图像进行处理得到特征波段下的特征图像；根据特征图像进行分析，得到作物的生长状况信息；另外，该系统包括：智能高光谱相机和云端服务器，通过智能高光谱相机可以实现图像采集和图像预处理；从而本申请提供的方案，能够在保证数据可靠性的前提下，减少待处理的数据量，从而减轻云端服务器的计算压力，提高数据传输和处理的速度。
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