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公开(公告)号：CN115983277A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211432365.2
申请日：2022-11-15
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06F40/30 , G06N20/00 , G06F16/28 , G06F16/2455
Abstract: 本发明公开了一种基于本体语义的机器人认知发育方法，步骤包括基于属性功能与物品定义的本体信息表征，构建机器人物品识别专业知识库；基于属性判别与语义搜索的信息判定；基于属性信息添加的机器人认知发育。本发明基于本体语义知识库，模仿人类记忆、学习、认知物品的流程，通过机器学习及传感器属性信息，使机器人根据信息数据进行主动的认知、学习、扩展和积累学到的知识和经验；促使机器人通过学习不断发育自己的认知能力，自动构建未知物品的机器人物品识别专业知识库，并基于三元组的语义结构，进行人机操作间的知识共享与作业逻辑交流，提高机器人的认知水平，提升操作人的操作体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114220093B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202111330259.9
申请日：2021-11-11
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉slam和目标检测的果实实时计数方法，是利用RealsenseD435i深度相机结合slam算法来获取某时刻相机在果园中的位姿信息和图像信息；通过采集得到的彩色图像和深度图像，使用YOLOV5目标检测算法来检测图像中的果实，将果实像素映射到三维空间，并使用RANSAC算法来拟合每个果实球体的球心SC和半径r；结合slam算法获得的位姿将果实球体转换到果园世界坐标系下，记录已识别的果实球心的三维位置信息(x，y，z)和半径信息r；采用果实去重复检测算法，准确统计果实数量。本发明的方法具有低成本、强鲁棒性和高实时性的优势，能够在果园环境下很好地实时估计果实数量。
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公开(公告)号：CN114331979A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111545672.7
申请日：2021-12-16
Applicant: 华南农业大学 , 广东省烟草科学研究所 , 广东烟草惠州市有限责任公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06N5/04 , G06F16/36 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种烟叶烘烤的智能决策系统和方法，包括烟叶图像采集设备、决策模型及其决策终端、云端服务器；所述烟叶图像采集设备，包括摄像头和全光谱灯，用于获取烘烤过程中的烟叶彩色图像；所述决策终端用于接收烟叶图片和烘烤数据，根据储存的决策模型判断烟叶烘烤状态并返回烘烤策略的调整建议；所述云端服务器用于接收决策终端上传的烟叶图片数据以及烘烤策略，将数据与决策模型内数据进行比较判断和增量式学习，并将新学习的决策模型返回给决策终端进行更新升级。本发明采用知识图谱和增量式学习的决策模型，具有持续学习的能力，可以不断添加各种现实中出现的状况，提升在面对新烟叶数据时的决策能力，保证了烟叶的烘烤质量。
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公开(公告)号：CN115240085A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210736186.1
申请日：2022-06-27
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种用于无人机的大规模果园果实在线检测与计数方法，利用无人机采集果园无人机视频；搭建果园无人机直播平台，在线、实时传输无人机视频；建立果实检测模型，对无人机视频画面进行实时检测，获得各果实中心点和检测框的位置信息；采用DeepSORT算法为无人机视频画面中的每个果实分配一个特定ID，并跨帧跟踪它们；构建果实计数器，实现果园果实数量的全局计算。本发明突破无人机在果园场景下只能进行离线作业的限制，同时解决了无人机视野下漏检小尺寸果实和严重遮挡果实的问题，可在较短时间内为农场主在之后的决策提供有效的信息。
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公开(公告)号：CN114331979B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202111545672.7
申请日：2021-12-16
Applicant: 华南农业大学 , 广东省烟草科学研究所 , 广东烟草惠州市有限责任公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06N5/04 , G06F16/36 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种烟叶烘烤的智能决策系统和方法，包括烟叶图像采集设备、决策模型及其决策终端、云端服务器；所述烟叶图像采集设备，包括摄像头和全光谱灯，用于获取烘烤过程中的烟叶彩色图像；所述决策终端用于接收烟叶图片和烘烤数据，根据储存的决策模型判断烟叶烘烤状态并返回烘烤策略的调整建议；所述云端服务器用于接收决策终端上传的烟叶图片数据以及烘烤策略，将数据与决策模型内数据进行比较判断和增量式学习，并将新学习的决策模型返回给决策终端进行更新升级。本发明采用知识图谱和增量式学习的决策模型，具有持续学习的能力，可以不断添加各种现实中出现的状况，提升在面对新烟叶数据时的决策能力，保证了烟叶的烘烤质量。
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公开(公告)号：CN114220093A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111330259.9
申请日：2021-11-11
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉slam和目标检测的果实实时计数方法，是利用RealsenseD435i深度相机结合slam算法来获取某时刻相机在果园中的位姿信息和图像信息；通过采集得到的彩色图像和深度图像，使用YOLOV5目标检测算法来检测图像中的果实，将果实像素映射到三维空间，并使用RANSAC算法来拟合每个果实球体的球心SC和半径r；结合slam算法获得的位姿将果实球体转换到果园世界坐标系下，记录已识别的果实球心的三维位置信息(x，y，z)和半径信息r；采用果实去重复检测算法，准确统计果实数量。本发明的方法具有低成本、强鲁棒性和高实时性的优势，能够在果园环境下很好地实时估计果实数量。
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