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公开(公告)号：CN113724210B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202110932657.1
申请日：2021-08-13
Applicant: 广州华农大智慧农业科技有限公司 , 华南农业大学
Abstract: 本发明提供了一种作物长势识别方法和系统，涉及作物监测技术领域。所述方法包括步骤：获取作物的深度图像、多光谱图像、RGB图像；计算作物株高，分析作物营养状况，识别作物病虫害情况；进行株高评分、营养状况评分和病虫害评分；对评分进行数据融合，计算得到作物的长势评分，若评分低于预设阈值，发出预警信息。本发明通过采集作物的深度图像、多光谱图像、RGB图像，计算得到作物的株高、营养状况、病虫害情况，从而多方面反应作物长势，并进行数据融合，得到综合的作物长势评分，监测的维度多样化，直观反应作物生长情况，避免了观测人员实地采样观测容易受到主观因素影响。
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公开(公告)号：CN114548203A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202111487321.5
申请日：2021-12-07
Applicant: 广州华农大智慧农业科技有限公司 , 华南农业大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明针对现有技术的局限性，提出了一种基于Cycle‑GAN与ResNeXt的蔬菜病害识别方法，该方法使用了基于深度学习网络ResNeXt的模型进行病害叶片的识别，还以包括现有公开数据、人工采集数据以及由基于Cycle‑GAN的模型生成的伪数据在内的混合数据集来展开模型训练，提高了模型的泛化性；本发明方案的识别结果精细化程度以及准确率更高，具备更好的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN113724210A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110932657.1
申请日：2021-08-13
Applicant: 广州华农大智慧农业科技有限公司 , 华南农业大学
Abstract: 本发明提供了一种作物长势识别方法和系统，涉及作物监测技术领域。所述方法包括步骤：获取作物的深度图像、多光谱图像、RGB图像；计算作物株高，分析作物营养状况，识别作物病虫害情况；进行株高评分、营养状况评分和病虫害评分；对评分进行数据融合，计算得到作物的长势评分，若评分低于预设阈值，发出预警信息。本发明通过采集作物的深度图像、多光谱图像、RGB图像，计算得到作物的株高、营养状况、病虫害情况，从而多方面反应作物长势，并进行数据融合，得到综合的作物长势评分，监测的维度多样化，直观反应作物生长情况，避免了观测人员实地采样观测容易受到主观因素影响。
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公开(公告)号：CN117491665A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311370810.1
申请日：2023-10-23
Applicant: 华南农业大学 , 广州华农大智慧农业科技有限公司 , 重庆市畜牧科学院
IPC: G01N35/00 , G01N33/08 , A01K45/00 , A01K43/00 , A01K43/10 , A01K31/16 , G06V20/68 , G06K7/14 , G06K15/10 , G06N3/0455 , G06Q10/10 , G06Q50/02 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V40/10 , G06F16/248 , G06F16/25 , B65G43/08
Abstract: 本发明公开了一种基于轨道机器人的鹅产蛋性能监测系统与方法，系统包括滑轨（1）、巡检机器人、鹅产蛋笼（6）、鹅身份二维码模块（7）、蛋挡板（8）、蛋传送带（9）、蛋品检测设备、蛋传送带末端设备和控制器（17），所述巡检机器人包括核心模块（2）、第一高清摄像机（3）、环境传感器（4）和驱动模块（5），所述蛋品检测设备包括蛋滚筒传送带（10）、第二高清摄像机（11）和打光灯（12），所述蛋传送带末端设备包括软垫导管集蛋箱（13）、末端蛋挡板（14）、称重子设备（15）和喷墨式喷码机（16）。本发明解决了现有方法监测识别精度较低、方法和装置的通用性和推广性差，缺少后续产蛋跟踪和收集的问题。
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公开(公告)号：CN113473404A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110753252.1
申请日：2021-07-02
Applicant: 华南农业大学 , 广州华农大智慧农业科技有限公司
Abstract: 本发明为解决农业物联网集成网关通信模式单一、通信速率低的问题，提出一种基于宽窄带融合的农业物联网通信方法及设备，其中包括以下步骤：在目标农业环境监测位置设置若干传感器节点；获取传感器节点所采集的传感数据，并存储在本地数据文件中；对待传输的传感数据进行数据融合；根据预设的阈值对传感数据融合结果的数据量进行判断，当传感数据融合结果的数据量大于预设的阈值时，采用宽带网络并调用对应的通信协议将传感数据融合结果传输至服务器；否则，采用窄带网络并调用对应的通信协议将传感数据融合结果传输至服务器。本发明通过对传感数据进行数据融合以及网络带宽自适应分配，实现宽窄带融合通信传输。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116530438B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310812025.0
申请日：2023-07-04
Applicant: 华南农业大学 , 广州华农大智慧农业科技有限公司
IPC: A01K43/00 , G01D21/02 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , A01K43/10 , A01K45/00 , A01K31/16
Abstract: 本发明提供一种笼养种蛋鸭个体产蛋性能巡检测定装置、方法和系统，装置包括若干养殖层，核心处理模块和供电模块，每个养殖层包括：并列设置的若干个养殖笼、若干个落蛋通道、集蛋传送带、伺服电机、标签、产蛋检测模块、蛋品检测模块；养殖笼中的种蛋鸭产蛋后，蛋从出蛋口经落蛋通道滑落至集蛋传送带；集蛋传送带边缘设置有与每个养殖笼一一对应的标签，产蛋检测模块用于往复巡检标签和标签对应养殖笼中种蛋鸭的产蛋数量；蛋品检测模块设置在集蛋传送带的末端，用于检测蛋品质；核心处理模块用于控制所述装置，以及存储和处理数据；本发明能够对笼养种蛋鸭的生产性能参数进行高精度实时监测，具有实用价值。
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公开(公告)号：CN116530438A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310812025.0
申请日：2023-07-04
Applicant: 华南农业大学 , 广州华农大智慧农业科技有限公司
IPC: A01K43/00 , G01D21/02 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , A01K43/10 , A01K45/00 , A01K31/16
Abstract: 本发明提供一种笼养种蛋鸭个体产蛋性能巡检测定装置、方法和系统，装置包括若干养殖层，核心处理模块和供电模块，每个养殖层包括：并列设置的若干个养殖笼、若干个落蛋通道、集蛋传送带、伺服电机、标签、产蛋检测模块、蛋品检测模块；养殖笼中的种蛋鸭产蛋后，蛋从出蛋口经落蛋通道滑落至集蛋传送带；集蛋传送带边缘设置有与每个养殖笼一一对应的标签，产蛋检测模块用于往复巡检标签和标签对应养殖笼中种蛋鸭的产蛋数量；蛋品检测模块设置在集蛋传送带的末端，用于检测蛋品质；核心处理模块用于控制所述装置，以及存储和处理数据；本发明能够对笼养种蛋鸭的生产性能参数进行高精度实时监测，具有实用价值。
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公开(公告)号：CN113473404B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202110753252.1
申请日：2021-07-02
Applicant: 华南农业大学 , 广州华农大智慧农业科技有限公司
IPC: H04L41/0896 , H04W4/38 , H04L67/12
Abstract: 本发明为解决农业物联网集成网关通信模式单一、通信速率低的问题，提出一种基于宽窄带融合的农业物联网通信方法及设备，其中包括以下步骤：在目标农业环境监测位置设置若干传感器节点；获取传感器节点所采集的传感数据，并存储在本地数据文件中；对待传输的传感数据进行数据融合；根据预设的阈值对传感数据融合结果的数据量进行判断，当传感数据融合结果的数据量大于预设的阈值时，采用宽带网络并调用对应的通信协议将传感数据融合结果传输至服务器；否则，采用窄带网络并调用对应的通信协议将传感数据融合结果传输至服务器。本发明通过对传感数据进行数据融合以及网络带宽自适应分配，实现宽窄带融合通信传输。
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公开(公告)号：CN112580671A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011637060.6
申请日：2020-12-31
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明提供的一种基于深度学习的稻穗多发育期自动检测方法，包括建立目标检测模型；在线连续采集监测区域图像数据，通过目标检测模型检测出每张图像中不同成熟度的各类稻穗数量；计算第i天中的各类平均稻穗数量；计算图像的各类稻穗密度；判断各类稻穗密度是否明显增加达到预设的阈值，若是，则判断稻穗已经进入相应的发育期；否则，重新计算另一天的各类平均稻穗数量。本发明提供一种基于深度学习的稻穗多发育期自动检测方法，通过建立目标检测模型实现对图像数据进行不同发育期图像自动特征提取，实现稻穗的目标检测，无需分割出稻穗区域，检测率高，实用性强，不受大风天气或复杂场景的影响，最终实现对稻穗多发育期的自动检测。
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公开(公告)号：CN216144369U
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202121910313.2
申请日：2021-08-13
Applicant: 广州华农大智慧农业科技有限公司 , 华南农业大学
IPC: G01D21/02
Abstract: 本发明提供了一种作物监测系统，涉及作物监测技术领域。所述系统包括：多光谱采集模块、可见光摄像头、监测支架、通信模块和服务器；所述可见光摄像头和多光谱采集模块均设置在监测支架上并与通信模块连接，通信模块与服务器连接。本实用新型将多光谱采集模块和可见光摄像头设置在监测支架上，拍摄作物图像，然后通过通信模块将作物图像传输到服务器，作物图像能够精确按照预设时间规则进行拍摄，无需观测人员重复进行实地采样观测，节约人力劳动，获得的数据样本的采集时间和采集角度一致性更好，记录作物的图像方便数据回溯。
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