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公开(公告)号：CN110807561A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201911104134.7
申请日：2019-11-13
Applicant: 吉林农业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于贝叶斯网络的玉米病虫害预警分析方法，首先构造玉米病虫害网络诊断贝叶斯网络、确定影响玉米病虫害的节点，然后进行数据离散化处理，再利用离散化处理后的数据进行贝叶斯网络训练，根据经过训练的玉米病虫害预警贝叶斯网络计算玉米发生病虫害的概率，最终根据计算所得的概率判断是否发生玉米病虫害、进行预警。本发明综合考虑了多方面的因素，同时规避了其他潜在因素的影响，通过构建复杂的贝叶斯网络计算概率对玉米的病害及虫害疫情进行准确的判断及报警，可以帮助种植人员进行及时的判断及采取措施。
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公开(公告)号：CN113096027B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202110229082.7
申请日：2021-03-02
Applicant: 吉林农业大学
Abstract: 本发明提供一种基于点云的农田土壤层水平校正及去除方法，首先利用深度相机获取农田土壤层的可见光图像及图像对应的深度信息，经过差值计算获得植株的三维点云数据，并将获得的田间植株的三维点云数据分类储存在计算机中；然后利用点云处理工具，将得到的三维点云数据逐步经过随机采样一致性算法进行土壤层拟合、得到拟合后的土壤层水平面，再将拟合后的土壤层水平面的点云通过罗德里格旋转算法进行土壤层水平校正，最后根据预设阈值将土壤层去除。该方法有效避免三维扫描过程中可能存在的无关环境点云给表型参数计算带来的复杂性，提高植物表型计算的准确程度、实现植株表型的精确测量。
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公开(公告)号：CN113096027A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110229082.7
申请日：2021-03-02
Applicant: 吉林农业大学
Abstract: 本发明提供一种基于点云的农田土壤层水平校正及去除方法，首先利用深度相机获取农田土壤层的可见光图像及图像对应的深度信息，经过差值计算获得植株的三维点云数据，并将获得的田间植株的三维点云数据分类储存在计算机中；然后利用点云处理工具，将得到的三维点云数据逐步经过随机采样一致性算法进行土壤层拟合、得到拟合后的土壤层水平面，再将拟合后的土壤层水平面的点云通过罗德里格旋转算法进行土壤层水平校正，最后根据预设阈值将土壤层去除。该方法有效避免三维扫描过程中可能存在的无关环境点云给表型参数计算带来的复杂性，提高植物表型计算的准确程度、实现植株表型的精确测量。
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