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公开(公告)号：CN114782844A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210486161.0
申请日：2022-05-06
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及植物检测技术领域，公开了一种松材线虫病树识别方法、系统和存储介质，通过识别图像中的疑似松材线虫病树和地物种类，将对与松材线虫无法传播的地物重合的疑似松材线虫病树进行反向掩膜，可以确定位于与松材线虫无法传播的地物重合的疑似松材线虫病树事实上并不是疑似松材线虫病树，降低其他地物被误预测为疑似松材线虫病树的概率，提高松材线虫病树的识别精度。
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公开(公告)号：CN115342783B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202210789337.X
申请日：2022-07-06
Applicant: 广西葛洲坝田西高速公路有限公司 , 华南农业大学
IPC: G01C11/00 , B64U20/87 , B64U101/30
Abstract: 本发明涉及高速公路设计和施工技术领域，公开了一种面向高速公路的无人机摄影测量的摄影分区方法及装置，根据波谷和波峰将离高速公路中心线局部高程最大值处和最小值处最近的公路里程点作为航线分区点，再根据各公路里程点到与其相邻的航线分区点的直线距离是否超过阈值来继续划分，然后根据相邻两个航线分区点的高程变化值是否超过无人机相对航高接着划分，最后根据相邻两个航线分区点之间的距离是否超过无人机最大航程划分，本发明实现了顾及DEM的无人机航线的精准规划，在保证有效的航向、旁向重叠度的基础之上，减少数据冗余，减轻图像拼接和空三解算的工作量，提高现场无人机影像的拼接速度和作业效率，满足项目航飞现场作业效率及应急需要。
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公开(公告)号：CN118604865B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411073760.5
申请日：2024-08-07
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于田间信息约束的农机定位方法，包括：采用深度学习方法对田间位置识别物的图像进行识别和分类，得到田间固定目标对应的位置识别控制点。基于立体视觉的田间目标动态冗余定位方法，将GNSS定位系统精度大于精度阈值的农机作为基站，进行田间目标的动态冗余定位，构建田间位置识别控制网。在GNSS定位受限情况下，基于田间位置识别控制网进行农机的定位。本发明通过深度学习方法识别田间固定目标，并通过立体视觉方法进行田间固定目标的动态定位；进而基于田间固定目标组成的田间位置识别控制网进行农机的定位，实现在GNSS定位受限情况下的农机自主定位导航，可广泛用于丘陵、山地等地区GNSS定位部分受限场景下的农机定位精度保持等应用。
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公开(公告)号：CN118604865A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202411073760.5
申请日：2024-08-07
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于田间信息约束的农机定位方法，包括：采用深度学习方法对田间位置识别物的图像进行识别和分类，得到田间固定目标对应的位置识别控制点。基于立体视觉的田间目标动态冗余定位方法，将GNSS定位系统精度大于精度阈值的农机作为基站，进行田间目标的动态冗余定位，构建田间位置识别控制网。在GNSS定位受限情况下，基于田间位置识别控制网进行农机的定位。本发明通过深度学习方法识别田间固定目标，并通过立体视觉方法进行田间固定目标的动态定位；进而基于田间固定目标组成的田间位置识别控制网进行农机的定位，实现在GNSS定位受限情况下的农机自主定位导航，可广泛用于丘陵、山地等地区GNSS定位部分受限场景下的农机定位精度保持等应用。
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公开(公告)号：CN118053069B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410018660.6
申请日：2024-01-04
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/13 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V20/70 , G06T7/62 , G06T5/70
Abstract: 本发明涉及农作物识别方法技术领域，更具体地，涉及一种基于时序SAR数据多特征融合的农作物识别方法及系统。其中方法包括：获取SAR数据并根据SAR数据得到时间序列散射特征、时间序列干涉特征和时间序列极化特征；然后进行特征融合获得特征融合影像；构建样本数据集，并根据样本数据集标注识别类别，得到标注样本；对神经网络模型训练，获得农作物识别模型；将待识别影像通过农作物识别模型进行识别，获得待识别影像的识别类别。本发明将根据SAR数据得到时间序列散射特征、时间序列干涉特征和时间序列极化特征进行特征融合，然后进行神经网络模型的训练，从而改善了通过SAR数据进行直接训练得到的神经网络模型识别精度差的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118555537B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202410652611.8
申请日：2024-05-24
Applicant: 华南农业大学
IPC: H04W4/02 , H04W4/33 , H04W4/021 , H04M1/72403 , G01C21/20
Abstract: 本发明提出了一种行人步数最小匹配组的室内场景转换识别系统及方法。本发明构建室内行人步行场景，通过智能手机移动端实时采集行人信息，并构建行人行走轨迹匹配定位的最小单元；利用实时采集的行人信息，基于行人步数最小匹配组进行滑动窗口匹配，使用余弦相似度算法完成行人室内位置的初步定位；融合实时采集的行人信息，使用余弦相似度算法完成行人室内位置的精准匹配定位，从而实现基于行人步数最小匹配组的室内场景转换识别。本发明实现准确可靠的室内行人定位，提高室内行人无缝导航定位的完备性。通过在两座典型的办公楼内的四个不同区域进行实验，对所提方法的定位性能进行了评估。
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公开(公告)号：CN119172724A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411336150.X
申请日：2024-09-24
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明提供一种室内无路径约束场景行人轨迹定位方法，属于定位导航应用技术领域。该方法包括：基于移动终端采集的数据，构建行人步数最小匹配组；从采集的数据中，获取常走行人轨迹，进行行人轨迹可信度判断；在轨迹匹配结果不可信时，进行虚拟信源辅助的行人轨迹散点化处理并聚类；基于散点化后的轨迹指纹点聚类结果，进行待定点的坐标估算。该方法能够实现室内无路径约束场景的精确定位，能够保证室内复杂环境的定位精度、降低定位成本，具有良好的通用性和重要的市场价值。
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公开(公告)号：CN119136146B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411273653.7
申请日：2024-09-12
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明提供一种林下经济区多无人机协同定位方法，属于定位导航应用技术领域。该方法包括：获取林下点位的全天空照片，并计算点位的林冠开阔度；根据林冠开阔度设置无人机悬停定位时间，利用卫星信号进行基站无人机的林下悬停定位；基于基站无人机的位置信息，进行林下感知无人机集群的定位；基于基站无人机和感知无人机集群的多无人机协同，探索林下定位信号，实现多无人机协同林下定位。该方法能够利用卫星信号和多无人机协同实现林下经济区的高效、精准定位，促进林冠上下一体化的位置信息服务，为林下种植和养殖提供了机械化和自动化支持，助力林下经济集约高效发展。
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公开(公告)号：CN119136146A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411273653.7
申请日：2024-09-12
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明提供一种林下经济区多无人机协同定位方法，属于定位导航应用技术领域。该方法包括：获取林下点位的全天空照片，并计算点位的林冠开阔度；根据林冠开阔度设置无人机悬停定位时间，利用卫星信号进行基站无人机的林下悬停定位；基于基站无人机的位置信息，进行林下感知无人机集群的定位；基于基站无人机和感知无人机集群的多无人机协同，探索林下定位信号，实现多无人机协同林下定位。该方法能够利用卫星信号和多无人机协同实现林下经济区的高效、精准定位，促进林冠上下一体化的位置信息服务，为林下种植和养殖提供了机械化和自动化支持，助力林下经济集约高效发展。
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公开(公告)号：CN118555537A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410652611.8
申请日：2024-05-24
Applicant: 华南农业大学
IPC: H04W4/02 , H04W4/33 , H04W4/021 , H04M1/72403 , G01C21/20
Abstract: 本发明提出了一种行人步数最小匹配组的室内场景转换识别系统及方法。本发明构建室内行人步行场景，通过智能手机移动端实时采集行人信息，并构建行人行走轨迹匹配定位的最小单元；利用实时采集的行人信息，基于行人步数最小匹配组进行滑动窗口匹配，使用余弦相似度算法完成行人室内位置的初步定位；融合实时采集的行人信息，使用余弦相似度算法完成行人室内位置的精准匹配定位，从而实现基于行人步数最小匹配组的室内场景转换识别。本发明实现准确可靠的室内行人定位，提高室内行人无缝导航定位的完备性。通过在两座典型的办公楼内的四个不同区域进行实验，对所提方法的定位性能进行了评估。
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