公开(公告)号：CN107957410A

公开(公告)日：2018-04-24

申请号：CN201610907616.6

申请日：2016-10-17

Applicant: 南京农业大学

Inventor： 卢伟 ,  杨洋 ,  王家鹏 ,  王新宇

IPC: G01N21/64 ,  G01N1/28

CPC classification number: G01N21/6486 ,  G01N1/28

Abstract: 本发明涉及一种稻种发芽率无损检测方法，特别是涉及一种基于荧光光谱法的稻种发芽率检测方法，属于稻种无损检测领域，通过荧光分光光度计扫描建模所需的不同发芽率的稻种样品浸泡液，获取荧光光谱，进而采用小波去噪和主成分分析(PCA)对荧光光谱进行特征波段提取，用荧光光谱特征波段建立基于深度神经网络(DNN)的单输入单输出稻种发芽率预测模型，将待测稻种浸泡液荧光光谱特征波段输入训练好的稻种发芽率预测模型，得到发芽率。

公开(公告)号：CN107957264A

公开(公告)日：2018-04-24

申请号：CN201710389147.8

申请日：2017-05-25

Applicant: 南京农业大学

Inventor： 卢伟 ,  陈益杉 ,  王家鹏 ,  王新宇

IPC: G01C21/20

CPC classification number: G01C21/20

Abstract: 本发明提出一种基于新旧土边界线的拖拉机旋耕视觉导航方法，针对拖拉机旋耕作业时工作环境中作物行多样化和光照不均的特点，提出一种基于导向滤波(Guided Image Filter)和剪切波变换(Shearlet Transform)的方法用于提取新旧土边界线以完成拖拉机视觉导航，首先，将图像快速转换到YCrCb颜色空间，对灰度化的图像进行导向滤波，然后使用Shearlet-canny算子提取新旧土的边缘信息，最后经Hough变换给出视觉导航线，本发明所提出的基于新旧土边界线的拖拉机旋耕视觉导航方法能够用于农田环境下的智能导航。