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公开(公告)号：CN115999911B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202211108284.7
申请日：2022-09-13
Applicant: 华南农业大学 , 岭南现代农业科学与技术广东省实验室
Abstract: 本发明涉及一种双管式多级风选仪，包括自动投料装置、分选装置、输送装置和收集装置；所述自动投料装置包括机架、种箱以及用于驱动种箱中的种子定量排出的排种器；所述分选装置包括鼓风机、水平风管和竖直风管；多组竖直风管并列设置且相互连通；所述收集装置分别设置在每组竖直风管的底部；所述鼓风机的出口处设置有分流器，所述分流器的多个出口与多组竖直风管的下端之间分别通过多组水平风管连通；所述分流器的出口与位于首侧的竖直风管之间通过导种管连通；所述排种器的出口与所述导种管的内腔连通。本发明的双管式多级风选仪可以实现自动定量送种，且可以实现对种子进行多级分选；并具有结构简单、占地空间小的优点。
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公开(公告)号：CN118887289A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410973345.9
申请日：2024-07-19
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T7/73 , G06T7/50 , G06T1/00 , G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/56 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , A01D46/30
Abstract: 本申请涉及多级别英红九号茶青的采摘点定位方法、装置、设备及介质，方法包括：获得待采摘英红九号茶青相对应的目标区域的检测框信息以及掩码信息，将待采摘英红九号茶青相对应的目标区域的检测框信息输入至预训练的英红九号茶青采摘点定位模型，在改进的RegNet主干网络进行特征提取，在上采样模块中生成热力图以指示单芽、一芽一叶和一芽两叶在英红九号茶树图像中的采摘点坐标；基于所述掩码信息获取每一个掩码像素点的深度信息，并通过取其平均值获得该茶青的平均深度信息，基于所述采摘点坐标以及所述平均深度信息指引采摘机器人进行茶青的分等级采摘。本申请能够实现对英红九号茶青的分级别采摘。
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公开(公告)号：CN111990001B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202010729121.5
申请日：2020-07-27
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开一种旱地作物直播机，包括种床整理装置，及设置在种床整理装置一侧的覆土装置，及设置在覆土装置一侧的排种装置，及设置在种床整理装置上方的动力装置。本发明的旱地作物直播机通过种床整理装置用于打碎土块，石块向两侧排出，平整种床，并同时在种床上铺设地膜滴灌带，实现铺管、铺膜以及之后的播种同步进行，覆土装置收集石块土块并排放到地膜上，排种装置通过气缸、鸭嘴筒和鸭嘴盖配合实现穿刺地膜和地面排种到土壤中。本发明通过种床整理装置破碎土块排出石块平整种床，并同时在种床上铺设地膜滴灌带，实现铺管、铺膜以及之后的播种同步进行，因此具有作业效率高和播种铺膜效果好等优点。
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公开(公告)号：CN118570519A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410476454.X
申请日：2024-04-19
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V20/10
Abstract: 本申请涉及一种稻田禾本科杂草分类去除方法、装置、设备及介质，方法包括：采用预训练的稻田杂草检测模型对待检测水稻秧苗图像进行实例分割，确定待检测水稻秧苗图像中稻田禾本科杂草相对应的目标区域图像；将目标区域图像中的高分辨率细粒度特征图与粗略分割特征相融合确定融合后的特征，对融合后的特征执行逐点预测，确定稻田禾本科杂草相对应的对象掩码；根据对象掩码确定各个稻田禾本科杂草相对应的位置和类别，农药喷洒无人机基于稻田禾本科杂草相对应的类别确定稻田禾本科杂草相对应的农药处方，并喷洒至稻田禾本科杂草相对应的位置，以完成稻田禾本科杂草的分类去除。本申请解决了相似同科杂草识别困难的问题，为后续靶向除草奠定基础。
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公开(公告)号：CN114548220B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202210040671.5
申请日：2022-01-14
Applicant: 华南农业大学
Inventor： 张亚莉 , 肖骏祺 , 卢小阳 , 李万坚 , 莫振杰 , 张子超 , 颜康婷 , 刘含超 , 赵德华 , 田昊鑫 , 黄鑫荣 , 高启超 , 韩沂芳 , 廖铠丰 , 陆俊君 , 杨柳 , 陈豪 , 吴维浩 , 赵杨
IPC: G06F18/2411 , G06F18/243 , G06F18/2111 , G06F18/2135 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N20/20 , G01N21/31
Abstract: 本发明公开了一种基于手持式分光辐射谱仪的水稻颖花开花状态检测方法，首先通过手持式分光辐射谱仪测量水稻颖花高光谱数据；然后对该高光谱数据进行预处理，建立水稻颖花开花检测的初步分类识别模型；随后采用数据降维方法对构建好的初步分类识别模型进行优化，得到最佳分类识别模型；最后采集待检测区域内的水稻颖花的高光谱数据，将其输入最佳分类识别模型中，得到水稻颖花的开花状态。本发明的水稻颖花开花状态检测方法的使用门槛低，不依靠个人经验，可以快速精准地判断水稻颖花的开花状态，以此确定水稻的最佳授粉时期，从而有助于提高制种结实率和产量，进而为提高杂交水稻全程机械化水平，促进无人农场智能化作业技术的发展提供参考。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117274793A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311044553.2
申请日：2023-08-18
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/096 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本申请涉及一种稻田杂草检测方法、装置、设备及介质，所述方法包括：基于卷积神经网络提取图像特征，并采用Transformer编码器学习全局和上下文相关的特征表示，通过半监督学习的方式使用带标签数据和生成的伪标签数据进行训练，提高模型的性能。同时，Transformer模型能够捕捉图像中的长程依赖关系，从而更好地分割出水稻和杂草。通过引入半监督学习分割算法与并行CNN‑Transformer架构,对稻田杂草进行图像分类和语义分割，可利用少量标记数据解决未标记数据的全局学习能力与类级特征。本申请能够解决人工标注工作量大、Transformer算法在小样本杂草数据集上表现不佳,计算量大的问题，具有鲁棒性强、准确率高、效率高的优点。
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公开(公告)号：CN115999911A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211108284.7
申请日：2022-09-13
Applicant: 华南农业大学 , 岭南现代农业科学与技术广东省实验室
Abstract: 本发明涉及一种双管式多级风选机，包括自动投料装置、分选装置、输送装置和收集装置；所述自动投料装置包括机架、种箱以及用于驱动种箱中的种子定量排出的排种器；所述分选装置包括鼓风机、水平风管和竖直风管；多组竖直风管并列设置且相互连通；所述收集装置分别设置在每组竖直风管的底部；所述鼓风机的出口处设置有分流器，所述分流器的多个出口与多组竖直风管的下端之间分别通过多组水平风管连通；所述分流器的出口与位于首侧的竖直风管之间通过导种管连通；所述排种器的出口与所述导种管的内腔连通。本发明的双管式多级风选机可以实现自动定量送种，且可以实现对种子进行多级分选；并具有结构简单、占地空间小的优点。
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公开(公告)号：CN111990001A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010729121.5
申请日：2020-07-27
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开一种旱地作物直播机，包括种床整理装置，及设置在种床整理装置一侧的覆土装置，及设置在覆土装置一侧的排种装置，及设置在种床整理装置上方的动力装置。本发明的旱地作物直播机通过种床整理装置用于打碎土块，石块向两侧排出，平整种床，并同时在种床上铺设地膜滴灌带，实现铺管、铺膜以及之后的播种同步进行，覆土装置收集石块土块并排放到地膜上，排种装置通过气缸、鸭嘴筒和鸭嘴盖配合实现穿刺地膜和地面排种到土壤中。本发明通过种床整理装置破碎土块排出石块平整种床，并同时在种床上铺设地膜滴灌带，实现铺管、铺膜以及之后的播种同步进行，因此具有作业效率高和播种铺膜效果好等优点。
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公开(公告)号：CN119648790A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411698519.1
申请日：2024-11-26
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本申请涉及基于无人机的水稻田间杂草检测定位方法、装置、设备及介质，方法包括：将原始YOLOv5模型中的主干网络更新为GhostNet网络，将特征融合网络中的特征金字塔网络以及路径聚合网络中卷积更新为Ghost卷积并引入空间金字塔池化模块，以构建田间杂草检测模型；将待检测水稻图像输入至已训练至收敛状态的田间杂草检测模型以确定待检测水稻图像中各个网格单元的田间杂草相对应的预测框，根据田间杂草相对应的预测框确定田间杂草在图像坐标系下的像素坐标；根据所述田间杂草在图像坐标系下的像素坐标确定田间杂草的绝对位置坐标，基于绝对位置坐标对水稻田间中的杂草进行去除。本申请提高了对田间杂草的识别以及定位精度。
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公开(公告)号：CN118366027A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410422046.6
申请日：2024-04-09
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本申请涉及一种茶青分级采摘方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取茶园中的待采摘茶叶图像；基于预训练的茶青目标检测模型对所述待采摘茶叶图像进行目标检测，确定所述待采摘茶叶图像中的茶青目标检测框；基于预训练的茶青采摘点检测模型对所述茶青目标检测框进行关键点检测，确定所述待采摘茶叶图像中茶青的类别以及其相对应茶青坐标信息，所述茶青类别包括单芽茶青、一芽一叶茶青以及一芽两叶茶青的一项或任意多项；采摘机器人根据所述茶青类别以及其相对应茶青坐标信息确定所述单芽茶青、一芽一叶茶青以及一芽两叶茶青相对应的采摘点，以完成茶青的分级采摘。本申请能够提升所采摘的茶青的完整度，并提高了茶青采摘点定位的精度和效率。
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