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公开(公告)号：CN103228063A
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN201310024740.4
申请日：2013-01-23
Applicant: 吉林农业大学
Abstract: 一种设施农业无线传感器网络节点，属于电子监测设备领域。本发明的目的是在温室内农作物生长环境的基础上，结合当今无线传感网络技术的优势和特点，设计了基于ZigBee无线传感网络的设施农业无线传感器网络节点。本发明在抽插杆上端安装有电器盒，电器盒上安装有温湿度传感器和无线接收天线；抽插杆插入上套内，在上套内部的空腔内有偏心套，偏心套的底面为斜面，偏心套的上端套有复位弹簧，在上套的侧壁上安装有按键，按键置于上套的空腔内部的一端为斜面；上套下端通过螺纹安装有连接套，连接套下端的凸台置于下套上端的凹槽内；下套下端固定安装有支杆，支杆底端是探针；在电器盒内有中央处理器、拨码开关、采集模块电路、电源模块、串口通信模块、控制电路模块、反馈电路。本发明对于种植反季节、高附加值的农作物，温室大棚环境监测在整个农作物的生长周期中起着举足轻重的作用。
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公开(公告)号：CN118799507A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411287593.4
申请日：2024-09-14
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06T17/00 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06T7/136
Abstract: 一种土壤团聚体三维孔隙结构的渐进式生成方法。属于信息化图像处理技术领域，具体涉及土壤团聚体结构特征分析技术领域。其解决了现有的生成对抗网络无法保留原始土壤团聚体孔隙特征分布规律的问题。针对现有生成模型无法保留原始土壤团聚体孔隙特征分布规律的问题，对生成对抗网络框架进行适应性改进，能够自动、快速生成大量较为清晰、视觉效果逼真、具有多样性的土壤团聚体孔隙三维结构；将原始生成对抗网络的一次性生成过程，改为渐进式生成过程，能够捕捉孔隙结构在特定分辨率下的整体分布特性，而非仅仅关注单个子样本的具体细节特征，从而实现更好的生成效果。
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公开(公告)号：CN118070245A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410274534.7
申请日：2024-03-11
Applicant: 吉林农业大学
Abstract: 本发明涉及土壤氮素养分含量测算技术领域，具体的说是基于卫星遥感数据的种植玉米土壤氮素养分含量测算方法，该预算方法包括以下步骤：步骤一、目标区数据采集：获取目标区卫星遥感影像数据和土壤实测数据，得到目标区数据；步骤二、数据预处理：对获取的目标区数据预处理，得到目标特征数据；步骤三、构建土壤氮素养分含量反演测算模型：将所述目标特征数据输入改进卷积神经网络，训练得到土壤氮素养分含量反演测算模型；本发明基于改进逐步回归、卷积神经网络算法构建土壤氮素养分含量反演测算模型，能够系统性、精准的对种植玉米土壤氮素养分含量进行测算，可以根据土壤氮素养分含量测算数据进行氮肥施肥，施肥精准。
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公开(公告)号：CN108253581A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201611224235.4
申请日：2016-12-27
Applicant: 吉林农业大学
Inventor： 李士军 , 宫鹤 , 李健 , 顾洪军 , 韩永奇 , 张敏 , 吴裕华 , 王国伟 , 毕春光 , 石磊 , 万保成 , 胡天立 , 苏恒强 , 郭颖 , 侯丽新 , 林楠 , 薛顶柱 , 樊娟娟 , 尤明慧 , 梁雪梅 , 孙启响 , 赵忠伟 , 鞠红艳 , 杨婷 , 郭洪宇 , 韩瑜 , 孙艺哲 , 刘斌 , 崔楠楠
IPC: F24F11/58 , F24F11/72 , F24F110/10 , F24F110/20 , F24F110/64 , F24F110/76 , F24F110/70 , F24F110/65 , F24F110/66
Abstract: 本发明涉及一种基于物联网的银行智能新风系统,包括一个云控制中心、多个银行网点和客户端，其中所述银行网点包括多个无线传感网络节点、ZigBee路由节点、ZigBee采集协调器、ZigBee控制协调器、智能监控器和交换机；每个银行网点通过ZigBee采集协调器和ZigBee控制协调器构建两个无线传感器网络；所述无线传感网络节点包括环境智能监测节点和环境智能调控节点；所述环境智能监测节点通过ZigBee路由节点将信息汇聚到ZigBee采集协调器，ZigBee采集协调器通过智能监控器接入交换机将信息传至云控制中心；云控制中心通过Internet发布控制指令，并通过ZigBee控制协调器控制环境智能调控节点。本发明实现了对多个银行网点新风系统的智能调控、安全隐患的智能预警。
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公开(公告)号：CN119804269A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510293060.5
申请日：2025-03-13
Applicant: 吉林农业大学
Abstract: 一种土壤三维孔隙结构特征分布规律综合指数构建方法。涉及土壤科学与计算机技术交叉技术领域，具体涉及一种通过构建综合指数来分析土壤三维孔隙结构特征分布规律技术领域。本发明基于三维闵可夫斯基泛函估计值构建三维孔隙结构特征分布规律指数，能够全面、直观地反映土壤孔隙度、比表面积和连通度等关键参数。所述方法包括如下步骤：获取二值化图像并进行预处理；切割像素矩阵数据集，得到土壤孔隙结构代表性基本体积数据集；计算三维空间中的闵可夫斯基泛函估计值；基于统计学中的偏度和峰度的特征，分析闵可夫斯基泛函估计值；基于不同土壤类型的孔隙结构分布特征参数，构建三维孔隙结构特征分布规律指数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118886343B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411388646.1
申请日：2024-10-08
Applicant: 吉林农业大学 , 吉林省众拓智农科技有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 土壤团聚体三维孔隙结构动态演化过程的生成方法和设备，属于农业信息化技术领域，解决土壤团聚体三维孔隙结构动态演化过程的生成方法具有破坏性、无法实时观察土壤孔隙结构的动态变化和效率低问题。本发明的方法包括：获取土壤团聚体三维孔隙子结构数据集；基于孔隙子结构训练土壤团聚体三维孔隙生成对抗网络模型；使用差分策略获取起点孔隙特征和终点孔隙特征对应的输入噪声向量；使用球面线性插值获取中间噪声向量；将噪声向量输入到生成模型中，获取孔隙三维结构的动态演化过程。本发明适用于实时、准确地重建和预测土壤孔隙结构的变化过程。
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公开(公告)号：CN118886343A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411388646.1
申请日：2024-10-08
Applicant: 吉林农业大学 , 吉林省众拓智农科技有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 土壤团聚体三维孔隙结构动态演化过程的生成方法和设备，属于农业信息化技术领域，解决土壤团聚体三维孔隙结构动态演化过程的生成方法具有破坏性、无法实时观察土壤孔隙结构的动态变化和效率低问题。本发明的方法包括：获取土壤团聚体三维孔隙子结构数据集；基于孔隙子结构训练土壤团聚体三维孔隙生成对抗网络模型；使用差分策略获取起点孔隙特征和终点孔隙特征对应的输入噪声向量；使用球面线性插值获取中间噪声向量；将噪声向量输入到生成模型中，获取孔隙三维结构的动态演化过程。本发明适用于实时、准确地重建和预测土壤孔隙结构的变化过程。
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公开(公告)号：CN117976047B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410391713.9
申请日：2024-04-02
Applicant: 吉林农业大学
Abstract: 基于深度学习的关键蛋白质预测方法，属于生物信息学技术领域，尤其涉及基于深度学习网络的关键蛋白质预测方法；解决了现有关键蛋白预测方法中用于分类的蛋白质特征过于依赖专家知识和经验参数、无法自适应的学习特征的问题，以及现有方法忽略了蛋白质互作网络中蛋白间的相互作用、没有聚集邻居蛋白的信息的问题，以及现有蛋白质互作网络中存在过多无效蛋白质节点、现有方法没有提取有效蛋白质节点的问题；所述方法包括：将所述加权蛋白质互相作用网络作为所述关键蛋白质预测模型的输入，获得关键蛋白质预测结果。所述基于深度学习的关键蛋白质预测方法，适用于预测关键蛋白质。
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公开(公告)号：CN112115379A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010986156.7
申请日：2020-09-18
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9537 , G06F16/36 , G06F16/31 , G06K9/62 , G06Q50/02
Abstract: 本公开提供了一种基于知识图谱的水稻品种选择方法，通过搜索引擎查询方式与用户行为搜集与评价方式获取与水稻相关的数据，选用neo4j数据库作为非关系型数据库并通过半自动化方法建立水稻品种知识图谱；基于水稻品种知识图谱所开发的程序执行水稻品种选择，其中，所述水稻品种选择包括水稻品种推荐、水稻品种搜索与水稻品种问答操作。该方法适合于多场景、不同层次的用户进行水稻品种选择，使得水稻选种更具科学性和权威性，且具有精准性与易用性。进一步地，有利于基于知识图谱的水稻品种选择方法中实现知识推理和辅助决策，避免了知识的重复生产，提高了知识的利用效率。本公开还提供了一种基于知识图谱的水稻品种选择装置。
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公开(公告)号：CN111291723A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010164255.7
申请日：2020-03-11
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的野生食用菌识别方法。该方法包括：获取待识别图像；对待识别图像进行去噪处理、增强处理以及二值化处理；确定处理后的待识别图像中各像素的H分量、S分量和V分量；提取H分量在第一设定范围、S分量在第二设定范围且V分量在第三设定范围的像素，得到第一识别图像；对第一识别图像进行膨胀腐蚀处理以及边缘检测；在第一识别图像中确定外接矩形的面积在第四设定范围、外接矩形的圆形度在第五设定范围以及外接矩形的相邻边长比在第六设定范围的区域，区域即为识别出的野生食用菌。本发明提供的基于机器视觉的野生食用菌识别方法能够对野生菌食用菌进行高效的自动识别。
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