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公开(公告)号：CN119438720A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411576315.0
申请日：2024-11-06
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01R29/10
Abstract: 本发明专利公开了基于非冗余均匀球面采样的天线球面近场测量方法，具体涉及天线测量领域。步骤如下：确定最小采样距离；基于球面均匀点生成算法产生采样点位置；对采样点位置开展测量，测量探头接收信号分别对应的待测天线辐射场的Eθ和Eφ；基于矢量变换获得Ex、Ey和Ez分量；基于球谐函数计算等角度间隔的Ex′,Ey′和Ez′分量所对应的等角度间隔的E′θ和E′φ；按等间隔采样计算天线的远场辐射参数。采用本发明技术方案解决了在θ接近0°或180°时，φ方向的采样测量点数过多，产生冗余信息，影响测量效率的问题，缩短了测量时间。
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公开(公告)号：CN111768490B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202010406089.7
申请日：2020-05-14
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迭代最近点与人工干预的植物三维建模方法及系统，该方法包括下述步骤：多视角获取植物的点云数据；对获得的植物点云进行可视化操作；根据人机交互算法定位感兴趣的点云区域并切除背景；基于统计分析的方法判别离群点噪声并滤除离群点噪声；对获得的多组点云进行初始配准；采用初始配准后的点云作为初始解，采用ICP配准算法进行精准配准，得到精准配准结果；采用体素化网格法进行点云精简，得到最终的植物三维模型。本发明采用多视角获取植物点云数据，解决枝叶遮挡问题，对植物点云数据去除边缘噪声，提出人工干预和点云的精准配准方法，在植物枝叶相互遮挡的情况下，能够很好地建立植物的三维模型。
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公开(公告)号：CN114445817A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210089310.X
申请日：2022-01-25
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/69 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/12
Abstract: 本发明公开了一种基于增强拉曼光谱和图像辅助的柑橘缺素症状识别方法，属于人工智能和拉曼光谱应用领域，该方法包括：获取柑橘叶片的增强拉曼光谱数据，构建缺素症状识别的增强拉曼光谱识别网络；获取柑橘叶片的可见光图像，构建缺素症状识别的可见光图像辅助分类网络；分别利用增强拉曼光谱识别网络和可见光图像辅助分类网络对待识别柑橘叶片的缺素症状进行识别，并对识别结果进行加权求和，获取柑橘叶片缺素症状最终识别结果。本发明通过表面增强拉曼技术放大拉曼信号，反应叶片内部微弱的成分信息；利用增强拉曼光谱识别网络和可见光图像辅助分类网络相结合对缺素症状进行综合判断，极大地提高了柑橘缺素症状识别的准确性。
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公开(公告)号：CN113361377A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110615906.4
申请日：2021-06-02
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明提供一种植物生长管控模型构建方法、电子设备、存储介质，方法包括，采集可见光图像数据和多光谱图像数据，对其进行处理分别输入可见光数据处理模型和多光谱数据处理模型，对这两个数据处理模型进行训练，使其能够识别植物生长情况，结合植物的种植知识和环境数据，判断植物生长情况，匹配出对应的植物管控操作的决策指令，形成植物生长管控初始模型，对其进行验证改进形成植物生长管控模型。本发明能够将采集的信息处理，将其与植物的种植知识进行结合，根据环境数据发出具体的决策指令，农作人员根据决策指令进行操作，对植物进行精准管控，按需实现精细化作业，在降低劳动力成本、减少资源浪费和环境污染的同时，实现丰产丰收。
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公开(公告)号：CN110886943A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911235884.8
申请日：2019-12-05
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种柑橘林病虫害智能识别与林间信息监测装置，包括：路径轨道系统和移动识别监测平台；所述移动识别监测平台安装在所述路径轨道系统上；所述移动识别监测平台包括：轮式结构、平台基座、旋转机构、水平伸缩机构和垂直伸缩机构；其中，所述轮式结构安装在所述平台基座两边；所述旋转机构可旋转的安装在所述平台基座顶部；所述水平伸缩机构可伸缩的安装在所述旋转机构上；所述水平伸缩机构上安装有采集模块；所述垂直伸缩机构可伸缩的安装在所述平台基座底部。本发明提供的柑橘林病虫害智能识别与林间信息监测装置，可有效减少人力、时间投入。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106970632B
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201710300449.3
申请日：2017-04-28
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开一种基于冠层涡旋稳态运动的旋翼无人机精准作业方法，先在机载飞行控制单元中预先设定所需的作物冠层涡旋直径K和作物冠层涡旋深度D；作业过程中机载图像拍摄单元和机载图像处理单元实时拍取和分析作物冠层涡旋图像，得到作物冠层涡旋实际直径K′和作物冠层涡旋实际深度D′；根据作物冠层涡旋实际直径K′和作物冠层涡旋实际深度D′分别与预设的作物冠层涡旋直径K和作物冠层涡旋深度D对比，调整无人机的飞行姿态参数，使作物冠层涡旋实际直径K′和作物冠层涡旋实际深度D′分别与预设的作物冠层涡旋直径K和作物冠层涡旋深度D趋于一致。该作业方法能够保证冠层涡旋在作业过程中始终处于稳定的最佳状态，获得最佳的作业效果。
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公开(公告)号：CN103125457B
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201310033795.1
申请日：2013-01-29
Applicant: 华南农业大学
IPC: A01M1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于DSP和物联网的果园橘小实蝇虫害识别系统，包括安装支架，固定于安装支架的新型捕虫器，安装于新型捕虫器上方的工业摄像头，以及固定于安装支架上的外壳；所述新型捕虫器内部设有光电检测模块，所述外壳内部安装有顺序连接的DSP数字图像处理模块、STM32功能电路、GSM/GPRS无线通信模块和充电控制模块；所述外壳表面设有显示器及触摸屏，所述充电控制模块还连接有太阳能电池板。本发明将DSP技术、机器视觉技术、物联网技术结合，将在DSP处理器平台上实现机器视觉技术，应用于果园橘小实蝇检测识别当中，实现对橘小实蝇快速、精准的检测识别；同时实现果园虫害的实时自动监测，减少人力物力在果园虫害监测过程中的耗费。
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公开(公告)号：CN120023903A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510349706.7
申请日：2025-03-24
Applicant: 华南农业大学
IPC: B28B11/00
Abstract: 本发明公开了一种瓷器贴花设备及其方法，涉及瓷器印花工艺技术领域，包括底座、上支撑架和机械手机构，底座上固定有传送架，传送架的两侧设有滚轮夹持传送机构；上支撑架与底座上的立杆固定，且位于传送架的上方，上支撑架上连接有连杆伸缩机构，连杆伸缩机构的底端连接有压印机构；机械手机构连接在上支撑架上，机械手机构的工作端具有吸盘，通过吸盘吸附的被贴花件靠近传送架的输送末端，并将滚轮夹持传送机构输送的贴花贴纸通过压印机构贴在被贴花件上。通过切换机械手机构的工作端的方向，能够实现对被贴花件不同方向的夹持，进而实现不同贴花贴纸与不同被贴花件的贴花操作。本发明实现了贴花过程的自动化，有效提高了瓷器生产的整体效率。
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公开(公告)号：CN114445817B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210089310.X
申请日：2022-01-25
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/69 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/096 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种基于增强拉曼光谱和图像辅助的柑橘缺素症状识别方法，属于人工智能和拉曼光谱应用领域，该方法包括：获取柑橘叶片的增强拉曼光谱数据，构建缺素症状识别的增强拉曼光谱识别网络；获取柑橘叶片的可见光图像，构建缺素症状识别的可见光图像辅助分类网络；分别利用增强拉曼光谱识别网络和可见光图像辅助分类网络对待识别柑橘叶片的缺素症状进行识别，并对识别结果进行加权求和，获取柑橘叶片缺素症状最终识别结果。本发明通过表面增强拉曼技术放大拉曼信号，反应叶片内部微弱的成分信息；利用增强拉曼光谱识别网络和可见光图像辅助分类网络相结合对缺素症状进行综合判断，极大地提高了柑橘缺素症状识别的准确性。
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公开(公告)号：CN117636459A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311453572.0
申请日：2023-11-03
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉Transformer的步态识别方法，步骤如下：步态数据的预处理、步态黑白轮廓图特征的提取、人体关键点特征的提取、基于视觉Transformer的融合、联合多特征协同字典的步态识别。本发明引入了一种独特的联合步态骨骼特征和步态黑白轮廓图的协同识别方案，能够更加精准地提取出具有显著差异性的步态特征。同时，它还能够将多种类型的步态特征进行合理的联合和互补，充分发挥各种特征的优势。通过本发明公开的步态识别方法可以进一步应用于身份识别领域。
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