公开(公告)号：CN119157037A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411601183.2

申请日：2024-11-11

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 姜大刚 ,  陈伟庭 ,  何龚雯 ,  姚涓

IPC: A01G22/40

Abstract: 本发明公开了一种基因编辑大豆表型性状的非预期效应评价方法，属于生物技术领域。该方法包括：(1)大豆材料的准备和种植；(2)统计大豆萌发时间；(3)统计萌发率；(4)统计各个时期的株高；(5)记录始花期时间；(6)统计复叶宽度；(7)统计主茎节数和节间长度；(8)统计成熟期产量。本发明可在室内可控、室外田间自然条件下对基因编辑大豆开展相关形貌特征等主要肉眼可见农艺性状的调查，与田间调查相比，具有不易受外界环境的影响、调查鉴定周期短、调查方法简便高效、直观、结果准确可靠，同时具有节约时间成本等优点，对基因编辑大豆的非预期效应评价及相关研究工作的开展有重要意义。

公开(公告)号：CN119741734A

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202411799622.5

申请日：2024-12-09

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 姜大刚 ,  杨桂琴 ,  陈伟庭

IPC: G06V40/10 ,  G06V20/10 ,  G06V10/26 ,  G06V10/30 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉评价草地贪夜蛾为害级别的方法及系统，包括以下步骤：获取玉米叶片图像并进行预处理，获得预处理图像；分割预处理图像中的粘连虫孔并剔除小面积噪声，获得虫孔图像；提取虫孔图像中的虫孔特征，虫孔特征包括虫孔的直径、面积和数量特征；根据虫孔特征对预处理图像进行虫害级别标注，获得标注图像，通过标注图像对支持向量机进行训练，获得识别模型；通过识别模型对待识别玉米叶片进行识别，获得草地贪夜蛾为害级别。本申请通过机器视觉的方法，能够准确提取出虫孔的各个特征，再通过特征进行为害级别判断，最终得到准确的草地贪夜蛾为害级别。

公开(公告)号：CN114842397B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202210556212.2

申请日：2022-05-19

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 王国华 ,  刘福平 ,  陈永亨 ,  郭荣琛 ,  孔馨月 ,  陈伟庭 ,  张英昊

IPC: G06V20/40 ,  G06V40/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06T7/136 ,  G06T7/269 ,  G06T7/73 ,  G06T7/62 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于异常检测的实时老人跌倒检测方法，检测前，进行数据集人工构造与半自动标注。完成网络训练后，拍摄红外图像，将红外图像转化为光流图。将每张红外图与对应光流图叠加，共同输入到状态检测网络中检测老人位置与状态，并使用卡尔曼滤波实现跟踪。其中，目标检测网络预测老人可能的状态，当老人发生状态切换时，表明发现了一个可疑跌倒动作，触发动作识别网络。然后，选取发生状态切换的视频序列输入到动作识别网络进一步确认。最后，根据异常分数判断该次动作是否为跌倒事件，若是则发出警报，否则排除虚警。本发明设计了状态识别网络和动作识别网络，结合异常检测原理和状态动作联合策略，实现室内老人全天实时跌倒检测。

公开(公告)号：CN114842397A

公开(公告)日：2022-08-02

申请号：CN202210556212.2

申请日：2022-05-19

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 王国华 ,  刘福平 ,  陈永亨 ,  郭荣琛 ,  孔馨月 ,  陈伟庭 ,  张英昊

IPC: G06V20/40 ,  G06V40/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06T7/136 ,  G06T7/269 ,  G06T7/73 ,  G06T7/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于异常检测的实时老人跌倒检测方法，检测前，进行数据集人工构造与半自动标注。完成网络训练后，拍摄红外图像，将红外图像转化为光流图。将每张红外图与对应光流图叠加，共同输入到状态检测网络中检测老人位置与状态，并使用卡尔曼滤波实现跟踪。其中，目标检测网络预测老人可能的状态，当老人发生状态切换时，表明发现了一个可疑跌倒动作，触发动作识别网络。然后，选取发生状态切换的视频序列输入到动作识别网络进一步确认。最后，根据异常分数判断该次动作是否为跌倒事件，若是则发出警报，否则排除虚警。本发明设计了状态识别网络和动作识别网络，结合异常检测原理和状态动作联合策略，实现室内老人全天实时跌倒检测。

公开(公告)号：CN119741973A

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202411799600.9

申请日：2024-12-09

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 姜大刚 ,  何龚雯 ,  陈伟庭

IPC: G16B40/00 ,  G06F18/213 ,  G06F18/27 ,  G06Q10/063 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明公开了一种基因编辑长童期大豆新品种形貌特征评价方法，包括：采集大豆种植区域的生态要素数据，建立标准化环境数据库；分析标准化环境数据库的环境因素周期性变化规律，建立环境动态变化模型；根据环境动态变化模型控制人工气候室的环境参数，模拟包含目标区域环境条件的不同环境条件；种植不同基因型的基因编辑大豆，采集不同基因型大豆在不同环境条件下的表型数据；提取人工气候室的环境条件数据和基因编辑大豆的表型数据，构建多元回归模型；通过多元回归模型预测其他环境条件下大豆表型性状，根据预测结果得出不同基因型的基因编辑大豆的适宜生长条件。本发明能够帮助育种者根据大豆的基因型和环境适应性做出更合理的种植决策。