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公开(公告)号：CN116660175A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310649041.2
申请日：2023-06-02
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N21/25 , G01N21/3563 , G01N21/359 , G06V20/10 , G06V20/68 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/58 , G06V10/70
Abstract: 本发明提供一种基于高光谱成像技术的稻米结实率检测方法，该方法包括：获取稻米高光谱图像；根据SelectKbest算法筛选稻米高光谱图像的特征波段；采用XGBoost算法构建稻米分类模型；采用稻米分类模型根据特征波段获取稻米的结实率。本发明能够使用高光谱技术对稻米进行成像，根据特定波段分析与稻米结实率的关系，进而针对特定波段数据实现稻米的无损、快速精准检测。
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公开(公告)号：CN118511863A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410571483.4
申请日：2024-05-09
Applicant: 华南农业大学
IPC: A01M7/00 , G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明涉及无人机喷药控制技术领域，且公开了一种用于智慧农业的无人机喷药控制系统，该系统通过环境采集模块中的农田温度采集单元采集农田温度数据Ntwd，农田湿度采集单元采集农田湿度数据Ntsd，农田土壤含水量采集单元采集农田土壤含水量数据Trsl，农田作物成熟度采集单元采集农田作物成熟度数据Zwcs，环境数据分析模块接收上述数值通过公式计算标准农田温度值Bzwd、标准农田湿度值Bzsd、标准土壤含水量Bzsl以及标准农田作物成熟度数值Bzcs，结合四项数值，计算喷药合理时间值Pysj，无人机喷药模块根据环境数据分析模块传输的喷药合理时间值Pysj对农作物进行喷药。
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公开(公告)号：CN116523795A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310546878.4
申请日：2023-05-16
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T5/00 , G06T5/20 , G06T3/40 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/094
Abstract: 本申请是关于一种基于对抗网络和迭代滤波器的显微镜图像去模糊方法。本显微镜图像去模糊方法，通过深度学习的方法，学习了光学显微镜在失焦模糊图像与全焦清楚图像的去模糊的关系，来实现对光学显微镜采集的数据的去模糊处理。本申请采用迭代滤波的方式，能够很好地去除显微镜下局部模糊；解决了光学显微镜下图像模糊和细节不全的问题。
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公开(公告)号：CN117690065A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311695715.9
申请日：2023-12-12
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/50 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLO模型的自然场景下蝉茶图像检测方法，该方法可实现自然环境下精准检测被小绿叶蝉叮咬的不同程度茶青。方法包括：采集自然场景下不同叮咬程度的茶青图片；构建数据集；建立改进YOLOV8网络模型。具体包括：选取YOLOv8s网络模型；引入CloAttention注意力机制添加到YOLOV8主干网络中的C2F模块；引入AFPN渐进特征金字塔网络；使用MPDIoU作为计算边界框回归的损失函数；训练改进的网络模型；网络模型部署及终端调用。本发明提出了一种基于改进YOLO模型的自然场景下蝉茶图像检测方法，解决了自然场景下不同叮咬程度蝉茶难以检测，现有算法检测精度低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115797836A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211538608.0
申请日：2022-12-02
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明涉及帧内预测编码技术领域，具体涉及一种帧内预测CTU快速划分方法、存储介质，所述CTU快速划分方法包括S1.提取标准视频中若干个CTU，将CTU全像素与其对应深度一一对应，每一个CTU内的全像素使用线性拟合算法和KNN算法分别与每一个CTU划分深度进行训练，得到机器学习模型；S2.在每一帧视频编码CTU之前，使用机器学习模型预测每一帧CTU最大深度，当CTU划分为CU时，判断划分的深度是否大于等于预测CTU最大深度，若是，则终止划分CTU，该帧内预测CTU快速划分方法在编码深度大于等于机器学习预测深度时，提前终止CTU部分深度的代价计算，从而达到减少编码时间的效果。
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公开(公告)号：CN117788335A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311818452.6
申请日：2023-12-27
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06T5/73 , G06N3/0499 , G06T7/00
Abstract: 本申请是关于一种基于深度学习的宫颈癌细胞显微镜图像去模糊方法。本基于深度学习的宫颈癌细胞显微镜图像去模糊方法，通过深度学习的方法，学习了宫颈癌显微图像中的失焦模糊与清晰图像对比关系，来实现对宫颈癌细胞显微镜图像的去模糊处理。本申请采用深度学习的方式，能够很好地去除宫颈癌细胞显微图像失焦模糊，提升宫颈癌细胞显微图像的清晰度；有助于解决宫颈癌细胞显微镜图像模糊和细节不全的问题。
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公开(公告)号：CN116805507A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310764896.X
申请日：2023-06-27
Applicant: 华南农业大学
IPC: G16B5/00 , G06N3/048 , G06N3/08 , G01N21/27 , G01N21/359 , G01N21/3563 , G01N21/01
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱技术的水稻苗镉含量可视化预测方法。该方法包括：获取水稻苗高光谱数据；将水稻苗高光谱数据输入预测模型，得到可视化的水稻苗镉含量数据。本发明能够实现水稻苗镉含量可视化，得到的预测模型在实际应用中不会对陌生数据失效，而且可以在无损且快速的条件下进行镉含量可视化展示。
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公开(公告)号：CN119495024A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411557506.2
申请日：2024-11-04
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/58 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本研究提出了一种基于深度学习和图谱融合的稻穗结实率测量方法。通过对水稻粒进行高光谱图像采集、高光谱图像标注、数据预处理并提取水稻粒的反射数据、特征提取与分类模型建立等步骤，该方法构建了一个端到端的预测流程。首先通过SS‑CNN提取水稻粒的深度特征，再利用SVM模型进行分类预测，最终实现水稻结实率的精准预测。研究中的深度学习模型有效连接高光谱数据预处理与特征提取，并通过对比预测结果与实际结实率，保证了模型的泛化能力和实际应用中的稳定性。
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公开(公告)号：CN118169186A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410274402.4
申请日：2024-03-11
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明涉及水质监测领域，且公开了一种便携式的水质监测仪，包括壳体，包括检测机构，支架机构，延伸机构，本发明通过安装盘顶端固定气囊，底端固定检测体，当需要对不同水平面的水源进行检测及取样时，电动伸缩杆带动第二水管进行延伸，方便工作人员对不同水位高度的水源进行收集，同时放电器通过放电针对检测仓内的水源进行导电，检测仓内壁底端的检测探头直接对水源的导电性进行检测，同时当整体装置取出后，方便对检测仓的水分进行排出，转动转动把手使第一传动杆被带动旋转，同时转动把手带动传动齿轮使拉伸杆被带动拉伸长度，第二延伸杆无法跟随第一传动杆进行旋转，第一传动杆及第二延伸杆只能进行啮合分离，辅助检测机构延长检测范围。
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