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公开(公告)号：CN112907520B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202110163462.5
申请日：2021-02-05
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于端到端深度学习方法的单株树冠检测方法，包括以下步骤：采集林木的机载激光雷达点云数据；对机载激光雷达点云数据进行预处理，将机载激光雷达点云数据分为地面点和非地面点，根据非地面点生成数字表面模型，将数字表面模型转换成高程图；对高程图中的每个树冠进行手动标记，将标记好的高程图作为训练样本；采用深度卷积对抗生成网络生成新的训练样本；将原训练样本和生成的训练样本对端到端深度学习网络开展训练，获得树冠识别端到端网络模型；将待测林木的高程图输入到树冠识别端到端网络模型中，自动识别树冠具体位置及反演冠幅参数。与其他先进的树冠检测算法相比，本发明可以快速而准确地从树种多样的森林中检测单株树冠。
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公开(公告)号：CN112907520A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110163462.5
申请日：2021-02-05
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开一种基于端到端深度学习方法的单株树冠检测方法，包括以下步骤：采集林木的机载激光雷达点云数据；对机载激光雷达点云数据进行预处理，将机载激光雷达点云数据分为地面点和非地面点，根据非地面点生成数字表面模型，将数字表面模型转换成高程图；对高程图中的每个树冠进行手动标记，将标记好的高程图作为训练样本；采用深度卷积对抗生成网络生成新的训练样本；将原训练样本和生成的训练样本对端到端深度学习网络开展训练，获得树冠识别端到端网络模型；将待测林木的高程图输入到树冠识别端到端网络模型中，自动识别树冠具体位置及反演冠幅参数。与其他先进的树冠检测算法相比，本发明可以快速而准确地从树种多样的森林中检测单株树冠。
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公开(公告)号：CN111558521A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010472072.1
申请日：2020-05-29
Applicant: 南京林业大学 , 生态环境部南京环境科学研究所
Abstract: 本发明涉及土壤检测筛选领域，具体的说是一种土壤检测用土壤筛选装置，包括箱体、收集机构、闭锁机构、传动机构、动力机构、筛选机构、分拣机构、往复机构和清除机构；在动力机构的作用下，有利于对筛选机构和分拣结构顶部的土壤进行杂物筛除和土壤粗细分类，方便工作人员进行多方位检测，同时，传动机构会带动往复机构和清除机构在箱体内部进行滑动，有利于对筛选机构顶部筛除的树叶和树根等杂物进行刮刷清理，收集机构通过闭锁机构的动作，从而使收集机构不易与箱体内部脱落，同时有利于对清除后的树叶和树根等杂物进行清理收纳，方便对提纯分类后的土壤进行粗细不同的收纳，也方便工作人员对收集机构进行取出清理和使用。
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公开(公告)号：CN111558521B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202010472072.1
申请日：2020-05-29
Applicant: 南京林业大学 , 生态环境部南京环境科学研究所
Abstract: 本发明涉及土壤检测筛选领域，具体的说是一种土壤检测用土壤筛选装置，包括箱体、收集机构、闭锁机构、传动机构、动力机构、筛选机构、分拣机构、往复机构和清除机构；在动力机构的作用下，有利于对筛选机构和分拣结构顶部的土壤进行杂物筛除和土壤粗细分类，方便工作人员进行多方位检测，同时，传动机构会带动往复机构和清除机构在箱体内部进行滑动，有利于对筛选机构顶部筛除的树叶和树根等杂物进行刮刷清理，收集机构通过闭锁机构的动作，从而使收集机构不易与箱体内部脱落，同时有利于对清除后的树叶和树根等杂物进行清理收纳，方便对提纯分类后的土壤进行粗细不同的收纳，也方便工作人员对收集机构进行取出清理和使用。
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公开(公告)号：CN116306123B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202310218170.6
申请日：2023-03-08
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了基于计算机模拟模型的林木冠层太阳短波辐射定量分析方法，包括：首先，采集林木激光点云数据，结合机器视觉算法对林木激光点云进行枝叶分离与单叶分割，并用合适大小的椭圆形和圆柱体几何单元分别拟合每个叶片与骨架开展林木真实模型重建；再次，运用计算机图形学方法，结合研究地经纬度与时刻模拟太阳入射光线，并引入物理学的双向反射和透射分布函数及蒙特卡洛光线追踪算法开展反射与透射光线与冠层内叶片的碰撞模拟；最后，根据仪器测量得到不同树种叶片的平均粗糙度与折射率，结合光线追踪算法实现了树木冠层中短波辐射分布计算与林冠层光截获效率评估。本发明可以准确获取林木冠层对直射、反射和透射光线能量的截获量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116306123A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310218170.6
申请日：2023-03-08
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了基于计算机模拟模型的林木冠层太阳短波辐射定量分析方法，包括：首先，采集林木激光点云数据，结合机器视觉算法对林木激光点云进行枝叶分离与单叶分割，并用合适大小的椭圆形和圆柱体几何单元分别拟合每个叶片与骨架开展林木真实模型重建；再次，运用计算机图形学方法，结合研究地经纬度与时刻模拟太阳入射光线，并引入物理学的双向反射和透射分布函数及蒙特卡洛光线追踪算法开展反射与透射光线与冠层内叶片的碰撞模拟；最后，根据仪器测量得到不同树种叶片的平均粗糙度与折射率，结合光线追踪算法实现了树木冠层中短波辐射分布计算与林冠层光截获效率评估。本发明可以准确获取林木冠层对直射、反射和透射光线能量的截获量。
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公开(公告)号：CN214501056U
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202120885843.X
申请日：2021-04-27
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本实用新型公开了智能夜灯，其包括夜灯本体：所述夜灯本体的底部设置有闹钟组件，所述夜灯本体的顶部设置有蓄水机构，所述蓄水机构的顶部设置有顶壳，所述顶壳的顶部设置有格栅组件，所述顶壳的内腔设置有加湿机构，所述顶壳的两侧均固定连接有凸块。本实用新型通过拨动挡块使得挡块脱离斜槽的内腔，再将顶壳向上即可往水箱的内腔加入清水，再反向操作上述步骤将顶壳卡设在水箱的顶部，开启加湿器本体，最终使得雾水通过格栅散出，实现加湿功能，该智能夜灯，具备多元化的优点，其采用间接光源照明，使得灯光更加柔和细腻，同时将闹钟、加湿器和夜灯一体化设置，减小了占用空间，保证了桌面的整洁性，提高了该智能夜灯的实用性。
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公开(公告)号：CN210442662U
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201921710754.0
申请日：2019-10-14
Applicant: 南京林业大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本实用新型公开了一种设施农业环境监测与管理系统，包括主控模组、检测模组、调控模组和数据传输模组，检测模组包括第一检测模块和第二检测模块，调控模组包括直流电机模块、控制模块和报警模块，通过主控模组IO口控制第一检测模块对环境温度读取，第二检测模块对光敏电阻的数值读取，直流电机模块驱动实现电机正反转，控制模块驱动风扇、水泵进行开关，报警模块进行现场报警，数据传输模组传输环境信息在液晶屏上进行显示。实现对农业环境信息进行实时监测，并利用相关受控器件，对环境进行影响，以达到农业高效生产。
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公开(公告)号：CN210323346U
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201920878220.2
申请日：2019-06-12
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01S5/16
Abstract: 本实用新型公开了一种用于室内光源定位的验证装置，包括箱体、控制箱、光源机构、光强采集机构以及悬挑杆；在控制箱内设有控制器、LED驱动电路以及电源模块；光源机构包括两块竖向侧板、竖向套管、调节管、调节螺母以及LED光源；光强采集机构包括四棱锥以及设置于四棱锥四个锥面上的四个光强传感器；控制器分别与LED驱动电路、显示屏、四个光强传感器以及测试开始按键电连接。该验证装置将四个光强传感器安装在四棱锥的四个锥面上，从而同时采集来自于四个方向的光照，减小因两个或以上的点光照强度相同而出现误差的可能性，同时还能模拟车或货物在地下停车场或仓库中的情况，使结果更具参考性，为后期实际室内应用提供理论依据。
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公开(公告)号：CN211014261U
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201922056418.5
申请日：2019-11-25
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本实用新型公开的属于地下水监测技术领域，具体为一种农田面源污染地下淋溶主要水过程监测装置，其包括：箱体、雨量计、水质多参数传感器、液位传感器和保护壳体，所述箱体为顶端开口的空心矩形腔体，所述箱体的顶端固定安装所述雨量计，所述箱体内固定安装所述水质多参数传感器，所述箱体内固定安装所述液位传感器，所述箱体外部的一侧固定安装所述保护壳体，所述保护壳体内固定安装有抽水泵、控制器、GPS定位器和无线网关。该农田面源污染地下淋溶主要水过程监测装置，不仅能够监测到地下水的各项数据，上传到云端网络中，而且能够防止内部积水，避免对监测结果造成影响，同时能够防止装置丢失。
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