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公开(公告)号：CN118736233B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410943324.2
申请日：2024-07-15
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06V10/26 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明涉及一种大规模三维点云场景的统一分割框架的构建方法，属于计算机图像识别及人工智能技术领域。包括：提取点云的超点信息；通过混合特征编码组件提取点云的局部特征；通过三元距离注意力池对局部邻域进行聚合，得到点云的逐点特征表示；通过超点池化层将超点信息与逐点特征分组为超点特征，作为解码器的键和值，同时将一组可学习的语义和实例查询通过随机初始化作为输入，三者通过超点交叉注意机制捕获点云信息；采用分解匹配策略以端到端的方式训练来预测点云中每个点的语义标签，最终完成对整个场景中点云的语义、实例和全景分割。优点在于：能够同时处理语义、实例和全景分割任务，避免了传统方法中针对不同任务需要不同框架的局限性。
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公开(公告)号：CN116562465A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310819353.3
申请日：2023-07-06
Applicant: 吉林农业大学
Abstract: 一种肉牛温室气体总排放量预测方法，涉及温室气体排放技术领域，解决现有方法对肉牛温室气体排放量预测时需要过多的经济参数限制方法应用，同时还存在检测设备成本高等问题。本发明方法包括：基于快速预测肉牛温室气体总排放问题，建立温室气体排放量的函数关系；整合函数关系构建温室气体预测模型，该模型基于肉牛规模、饲养环境和饲料精度来实现对肉牛温室气体排放的预测。本发明方法以肉牛温室气体影响因素建立预测模型，有效地对温室气体总排放进行预测。本发明方法为效减少温室气体排放，增加可持续性，为推进肉牛温室气体减排提供方法参考。
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公开(公告)号：CN119418141B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510024531.2
申请日：2025-01-08
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于图像数据处理技术领域，尤其为一种基于Mamba的遥感图像作物分类方法。该方法包括输入层、预处理模块、ENVI嵌入模块、3D卷积层、EMA通道注意力模块、Mamba Block模块、Uper Net解码器和输出层，Mamba Block通过独特的结构设计实现了高效的特征提取和信息融合，NDVI嵌入模块通过独特的算法设计将NDVI信息融入图像，提高了模型的分类精度和计算效率。本发明不仅提高了作物分类的精度，还优化了模型的计算效率，适合大规模遥感图像处理任务，具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN119169478A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411178608.3
申请日：2024-08-27
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 一种结合注意力机制和Mamba的耕地非农化检测方法，涉及变化检测技术领域，解决现有耕地非农化检测时存在检测结果由于成像条件的变化而导致的伪变化，以及在下采样的操作中会导致丢失准确的空间信息，不能有效定位小目标和捕获细节特征，导致漏检和变化区域边缘粗糙等问题。本发明方法通过特征提取保留不同层次的不同尺度的特征，将深度语义信息和空间细节信息融合起来，且通过选择性扫描对各个方向的信息彻底扫描，能够有效地捕捉遥感图像中的全局依赖关系，不仅顾及了不同大小的目标，而且对小目标的漏检问题有很大改善。通过交叉注意力机制，融合两个时间点的特征，更好的捕获了双时相图像的时空依赖关系，从而提高模型性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119169478B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411178608.3
申请日：2024-08-27
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 一种结合注意力机制和Mamba的耕地非农化检测方法，涉及变化检测技术领域，解决现有耕地非农化检测时存在检测结果由于成像条件的变化而导致的伪变化，以及在下采样的操作中会导致丢失准确的空间信息，不能有效定位小目标和捕获细节特征，导致漏检和变化区域边缘粗糙等问题。本发明方法通过特征提取保留不同层次的不同尺度的特征，将深度语义信息和空间细节信息融合起来，且通过选择性扫描对各个方向的信息彻底扫描，能够有效地捕捉遥感图像中的全局依赖关系，不仅顾及了不同大小的目标，而且对小目标的漏检问题有很大改善。通过交叉注意力机制，融合两个时间点的特征，更好的捕获了双时相图像的时空依赖关系，从而提高模型性能。
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公开(公告)号：CN119704134A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411834191.1
申请日：2024-12-13
Applicant: 吉林农业大学
IPC: B25J5/00 , B25J19/00 , B25J19/02 , B23K26/38 , A01G7/06 , B62D55/065 , H04N23/695
Abstract: 本发明公开了基于RGB‑D相机的农业多用途机器人，包括固定底座，所述固定底座的顶部靠近四个拐角处均固定连接有支撑杆，四个所述支撑杆的顶端之间固定连接有桌面板，所述桌面板的顶部靠近中心处固定设置有机械臂控制机构，本发明通过RGB‑D摄像相机对目标棉花顶端进行识别和定位，通过给激光雕刻模块发送命令，在棉花顶端正前方焦点位置处，发射激光从而精确处理棉花顶端，RGB‑D摄像相机与六轴控制机械臂相互协同工作，实现棉田内执行机构的有效避障，从而使执行机构末端的激光雕刻模块移动至待打顶位置，激光停止发射后，RGB‑D摄像相机再次进行棉花顶端识别，当视野内没有多余顶端存在时，执行机构进行复位与校准操作。
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公开(公告)号：CN119418141A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202510024531.2
申请日：2025-01-08
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于图像数据处理技术领域，尤其为一种基于Mamba的遥感图像作物分类方法。该方法包括输入层、预处理模块、ENVI嵌入模块、3D卷积层、EMA通道注意力模块、Mamba Block模块、Uper Net解码器和输出层，Mamba Block通过独特的结构设计实现了高效的特征提取和信息融合，NDVI嵌入模块通过独特的算法设计将NDVI信息融入图像，提高了模型的分类精度和计算效率。本发明不仅提高了作物分类的精度，还优化了模型的计算效率，适合大规模遥感图像处理任务，具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN118736233A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410943324.2
申请日：2024-07-15
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06V10/26 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明涉及一种大规模三维点云场景的统一分割框架的构建方法，属于计算机图像识别及人工智能技术领域。包括：提取点云的超点信息；通过混合特征编码组件提取点云的局部特征；通过三元距离注意力池对局部邻域进行聚合，得到点云的逐点特征表示；通过超点池化层将超点信息与逐点特征分组为超点特征，作为解码器的键和值，同时将一组可学习的语义和实例查询通过随机初始化作为输入，三者通过超点交叉注意机制捕获点云信息；采用分解匹配策略以端到端的方式训练来预测点云中每个点的语义标签，最终完成对整个场景中点云的语义、实例和全景分割。优点在于：能够同时处理语义、实例和全景分割任务，避免了传统方法中针对不同任务需要不同框架的局限性。
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公开(公告)号：CN222882596U
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202421646403.9
申请日：2024-07-12
Applicant: 吉林农业大学
Abstract: 本实用新型公开了一种植物病害识别检测装置，涉及植物病害检测技术领域，包括采样底座，所述采样底座的上端两侧固定连接有限位挡边，且两侧限位挡边之间插设有叶片底托，所述叶片底托的上端设置有方形叶片槽，且方形叶片槽的上端插设有叶片压盖，所述叶片压盖的底部均匀分布有多个软硅胶压条，操作端杆能够推动多个切割插杆将相邻软硅胶压条之间的叶片切割下来，从采样底座的后侧推出，将切割的叶片丝推入样本粉碎槽内，等间距间隔取样，降低了样本量的同时保证了样本的覆盖范围，并且取样后的叶片丝粉碎操作方便，便于叶片汁液的提取，大大提高了植物叶片检测的便利性。
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