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公开(公告)号：CN118942123A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411411545.1
申请日：2024-10-11
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于MG‑ShuffleNet网络结构的冬捕鱼分类识别方法，属于图像识别和深度学习技术领域，根据冬捕鱼图像特征，将模型Stage2、Stage3和Stage4中的基本单元堆叠次数缩减一半（向下取整）；重新设计ShuffleNet V2的整体架构，采用提出的多尺度空洞融合模块替换ShuffleNet V2基本单元和下采样单元中的卷积，并删除右分支中不重要的卷积，旨在通过利用多种空洞率增强特征表达，并降低网络的参数量和计算量。设计了一种全局通道‑空间注意力模块，该模块旨在捕捉特征图中的全局依赖关系，提高模型性能。为了进一步提高模型的识别精度，并使用Mish激活函数来替代传统的ReLU激活函数。此外，将最大池化替换为平均池化，以增强模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115661544B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202211389124.4
申请日：2022-11-08
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于N‑MobileNetXt的菠菜幼苗水分胁迫等级分类系统及方法，属于图像识别和深度学习技术领域，包括图像采集模块、图像预处理模块、图像特征提取模块及显示模块；图像采集模块加载一张菠菜幼苗图片或视频中的一帧作为输入；将采集的图像输入到图像处理模块进行图像预处理，处理好的待检测图像继续输入到图像特征提取模块中，图像特征提取模块将图像预处理模块发送的菠菜叶片图像进行特征提取并分级，并通过显示模块输出等级结果。本发明应用卷积神经网络，根据菠菜叶片图像识别菠菜幼苗的水分胁迫等级并分类，从而实现快速有效的菠菜幼苗水分胁迫检测以监测作物状态，为作物灌溉提供科学指导。
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公开(公告)号：CN114858825A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210609182.7
申请日：2022-05-31
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G01N22/04
Abstract: 本发明一种基于微波腔体检波的材料含水率测量装置及其测量方法，属于微波应用技术领域，包括前端面板、装置外壳、温度传感器、喇叭天线、开槽波导、微波谐振腔、检波探针、同轴线、微波功率检波器、导轨单元、滑动平台、控制单元及显示输出单元；本发明喇叭天线、开槽波导以及微波谐振腔依次首尾连接，通过位于开槽波导腔体内部的检波探针的移动实现对腔体内部的微波检波，由安装于前端面板边缘的温度传感器对被测样品温度进行测量，建立具有温度补偿的反演公式实现材料含水率实时测量；本发明提高微波含水率测量装置的便携性及测量精度，使测量结果不受材料温度及堆积情况影响，可实现粮食、建筑材料、医药、化工产品等材料的快速无损测量。
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公开(公告)号：CN108459032A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810545463.4
申请日：2018-05-25
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G01N22/04
Abstract: 本发明属于微波应用技术领域，具体涉及一种双探头差分式微波在线测量含水率装置及测量方法。装置由微波探头单元、探头固定座、滑动平台、丝杠导轨单元、伺服电机单元及信号显示控制单元组成。双微波探头沿物料输送方向安装于探头固定座上，垂直高度相差1/4个微波波长，整体固定在丝杠导轨单元中的滑动平台上，伺服电机与丝杠导轨单元相连接控制滑动平台的移动，信号显示控制单元控制伺服电机转动使双微波探头分别处于相位极值点位置，通过同步延时的方式采集双探头数据进行差分反演运算处理，得到被测物料水分信息。本发明提高测量精度，可以实现传送带上粮食、砂石、化工品等材料含水率的快速无损伤检测。
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公开(公告)号：CN119438129A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411701146.9
申请日：2024-11-26
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/01
Abstract: 本发明公开了一种基于近红外光谱分析的粮食品质检测装置及其检测方法，属于光谱测量应用技术领域，包括操作窗、样品盒、托架、导轨、电机、光纤探头、固定架、光源单元、光谱检测单元、控制单元、上位机单元、外壳及被测样品；本发明设计了可移动分区测量的光谱采集设备，光谱测量区域位于装置内部有效减小环境光影响；设计了单探头多芯收发复用光纤探头，提高被测样品近红反射外光谱的采集效率；基于多元散射矫正、主成分分析特征波长提取、偏最小二乘算法模型反演，实现对粮食水分、蛋白质和脂肪的准确测量。本发明结构简单、测量方便、稳定性高，受环境干扰小，支持粮食品质多参数的同步测量，能够显著提高粮食收储及加工等领域的品质检测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118154855A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410566271.7
申请日：2024-05-09
Applicant: 吉林农业大学
Abstract: 本发明公开一种绿色果实伪装目标检测方法，包括以下步骤：图像数据的处理及标注；采用MobileVit作为骨干网络，准确提取低层和高层特征中编码对象的结构信息和更清晰的语义信息；利用多个边缘引导特征模块集成来自‑多级骨干特征，通过全局平均池化模块引导特征学习并增强边界表示；设计的纹理‑边界感知模块使用三个不同大小的滤波器来提取不同尺度和级别上的信息，并且将所有信息连接起来以确保捕获所有有效特征。最后，引入上下文聚合模块通过一系列螺旋卷积挖掘和聚合多尺度上下文语义，以生成具有更强和更有效表示的特征。本发明提出的方法可有效应对复杂农田背景下绿色果实的检测，进一步辅助植保机器人进行精准采摘并实现果实早期产量预测。
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公开(公告)号：CN109479862B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910046698.3
申请日：2019-01-18
Applicant: 吉林农业大学
IPC: A01M7/00
Abstract: 本发明公开了一种变量喷药系统及其控制方法，属于变量喷药技术领域，本发明提出了一种基于截尾均值自适应遗传PID控制算法的变量喷药智能系统，利用图像处理技术采集农田杂草信息，根据快速处理算法得出决策喷药量，变量喷药控制系统采用截尾均值自适应遗传PID控制算法，自适应寻取最优控制参数，根据实际喷药量与决策喷药量的差值输出控制电压，控制电动阀的开度大小，实现对喷药量的精确快速控制，同时还能完成系统压力、液位、流量信息的监测。本发明从图像信息的采集到变量喷药作业的完成，无需人工判断，节省了人力物力，系统响应速度快，喷药控制误差小，精度高，减少了农药的浪费和对生态环境的污染，提高了农产品的安全性。
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公开(公告)号：CN119723110A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411857765.7
申请日：2024-12-17
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/25 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开一种基于苗带分割的田间航线提取方法及系统，涉及图像识别技术领域，包括：建立玉米田多样化数据集，采用边缘贴合策略标注方法进行数据标注；使用Local‑SegNeXt网络对苗带进行分割，Local‑SegNeXt网络采用多尺度卷积注意力作为编码器，并构建Local模块以精细化局部语义特征提取，增强对苗带图像特征的感知力；自适应提取感兴趣区域，根据作物行实例分割结果确定苗带区域，并采用自适应算法剔除冗余标签，仅保留导航所需的作物行作为感兴趣区域；采用改进的抽样一致性拟合航线方法提取导航线，利用梯度方向对RANSAC算法中随机抽取的样本进行约束，找到一组高质量的内点，进而确当前车道中心线。本发明找到ROI区域中高质量的中心点拟合导航线，提供可靠的航线信息。
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公开(公告)号：CN119313766A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411481589.1
申请日：2024-10-23
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06T11/00 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06F17/16 , G06T5/70 , G06V10/75
Abstract: 本发明公开一种基于FSD‑GIRA的鬼成像目标重建方法，涉及数字图像处理技术领域，本发明技术方案使用模糊聚类算法对光路探测器光场强度测量矩阵的特征值进行分类，通过奇异值分解将其重构，实现鬼成像系统测量数据的降维处理，提出WE‑FOMP‑CG算法，通过结合广义正交匹配追踪、共轭梯度方法和多阈值小波降噪方法，优化了稀疏信号的恢复；在每次迭代中选择最相关的传感矩阵列，用PCG解线性方程组，并对结果进行小波预处理和多阈值去噪，更新恢复估计。提高了计算效率和收敛速度，并在高噪声环境下提供了更精确的恢复结果。还提出了WBDH算法，该算法利用双重去噪机制，包括小波变换和BM3D方法，以保证恢复出的图像细节和结构得以保留，从而进一步提高鬼成像目标重建质量。
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公开(公告)号：CN118470712A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410927971.4
申请日：2024-07-11
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06V20/68 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06V10/22 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开一种玉米株心识别方法，涉及图像识别技术领域，包括以下步骤：边缘精度处理：将采集到的数据图像进行边缘填充，并逐个进行标注；构建网络模型：构建包括主干网络和自适性的轻量化渐进特征金字塔网络的网络模型，自适性的轻量化渐进特征金字塔网络在大尺寸目标检测层输出前引入具有选择性的注意力机制；株心定位：使用色彩空间滤波算法分割叶冠区域，使用间隙填充算法区分背景和叶冠区域，利用图像矩原理准确计算株心坐标。本发明针对旋转边界框旋转角度受图片边缘限制，无法准确标注边角信息的问题，设计了高精度边缘标注策略，通过扩展图片的边缘区域，确保对图片边缘进行准确的标注，进而提高玉米株心坐标的计算准确度。
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