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公开(公告)号：CN116085609B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310057215.6
申请日：2023-01-18
Applicant: 哈尔滨师范大学
Abstract: 本发明涉及监测装置领域，特别是智慧农业监测机器人系统，包括：安装在移动装置上的监测摄像头；及与监测摄像头连接的信息发送模块；及与信息发送模块无线连接的信息接收模块；及与信息接收模块连接的信息分析模块；及与信息分析模块连接的显示器；所述移动装置包括用于安装监测摄像头的监测架，及用于安装监测架的中心套，中心套的两端对称固定有两个支撑板，两个支撑板的前端转动有一个传动轴，两个支撑板的前端转动有另一个传动轴，两个传动轴传动连接，两个传动轴的两端均连接有一个滚轮；本发明能够在田间进行移动进行监测，提高人们对田间农作物的精准掌控。
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公开(公告)号：CN115774280A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211467719.7
申请日：2022-11-22
Applicant: 哈尔滨师范大学
Abstract: 一种多源融合定位导航方法、电子设备及存储介质。为提高导航定位的精度。本发明对三维激光雷达点云数据的激光坐标系、载波相位差分测量仪测量数据的载波相位差分测量仪坐标系进行坐标系的转换；对采集的三维激光雷达点云数据进行位姿的构建；判断采集的载波相位差分测量仪测量数据是否满足设定的时间阈值，判断为是，则对步骤S3构建的位姿添加载波相位差分测量仪约束进行多源融合定位导航，判断为否，则进行下一步；启动蓝牙扫描模块进行扫描，采集蓝牙数据，然后判断是否采集到蓝牙数据，判断为是，则将采集的蓝牙数据进行解析获取UUID值，将得到的获取UUID值用于进行多源融合定位导航实现多源融合定位导航。本发明提高了定位精度。
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公开(公告)号：CN104766318A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510154894.4
申请日：2015-04-02
Applicant: 哈尔滨师范大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种水环境遥感监测校正检验方法及装置，包括异常像素确定模块、滤波模块、校正模块、检验模块、存储模块；方法包括：去除水环境遥感监测结果图像中的异常像素，依据预先获取的与所述水环境遥感监测区域对应的地面监测数据，对去除异常像素的水环境遥感监测结果图像进行校正，并依据所述地面监测数据，对校正结果进行检验。因为地面监测数据比较容易获取并且精度较高，所以，容易实现对水环境遥感监测结果校正，同时，也可以通过地面监测数据对校正后的结果的精度进行检验，便于随时监测结果，从而有利于提高水环境遥感监测数据反演结果的精度。
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公开(公告)号：CN117392539A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311327240.8
申请日：2023-10-13
Applicant: 哈尔滨师范大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/20 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/24 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06N3/048 , G06V10/80 , G06N3/084
Abstract: 一种基于深度学习的河流水体识别方法、电子设备及存储介质，属于水文信息提取技术领域。为提高城市河流小尺度环境识别精度，本发明采集河流所在目标区域的遥感影像数据，利用具有图像采集装置和卫星定位装置的无人机采集河流所在目标区域的水体图像数据；对采集的遥感影像数据、水体图像数据进行预处理，然后按照所在目标区域的坐标进行匹配，构建遥感影像训练集和遥感影像测试集，水体图像训练集和水体图像测试集；构建基于深度学习的河流水体识别模型；将得到的训练集中的数据输入到步骤S4构建的基于深度学习的河流水体识别模型中进行模型训练，然后对训练好的基于深度学习的河流水体识别模型进行测试，得到基于深度学习的河流水体识别结果。
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公开(公告)号：CN116176731B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202211623511.X
申请日：2022-12-16
Applicant: 哈尔滨师范大学
IPC: B62D61/12 , B62D33/077 , B62D33/04
Abstract: 本发明涉及一种可箱车分离的智能导航物流车，属于物流配送技术领域。解决了物流车因颠簸导致物品损坏的问题。包括车体组件、物流箱组件和移动组件，所述物流箱组件设置在车体组件上，物流箱组件的下部设置有移动组件，移动组件与车体组件建立配合；车体组件包括平衡组件、托板和直线电机，所述托板上加工有滑槽，滑槽内的直线电机与平衡组件连接；物流箱组件包括物流箱体，物流箱体的下方加工有限位槽，平衡组件与限位槽对应设置。本发明方便移动，可自行进行移动，省去了紧急情况下调配车体组件进行移动箱体的麻烦，本装置可用于快递配送、也可用于紧急情况下的物资配送。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115774280B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211467719.7
申请日：2022-11-22
Applicant: 哈尔滨师范大学
Abstract: 一种多源融合定位导航方法、电子设备及存储介质。为提高导航定位的精度。本发明对三维激光雷达点云数据的激光坐标系、载波相位差分测量仪测量数据的载波相位差分测量仪坐标系进行坐标系的转换；对采集的三维激光雷达点云数据进行位姿的构建；判断采集的载波相位差分测量仪测量数据是否满足设定的时间阈值，判断为是，则对步骤S3构建的位姿添加载波相位差分测量仪约束进行多源融合定位导航，判断为否，则进行下一步；启动蓝牙扫描模块进行扫描，采集蓝牙数据，然后判断是否采集到蓝牙数据，判断为是，则将采集的蓝牙数据进行解析获取UUID值，将得到的获取UUID值用于进行多源融合定位导航实现多源融合定位导航。本发明提高了定位精度。
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公开(公告)号：CN116176731A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211623511.X
申请日：2022-12-16
Applicant: 哈尔滨师范大学
IPC: B62D61/12 , B62D33/077 , B62D33/04
Abstract: 本发明涉及一种可箱车分离的智能导航物流车，属于物流配送技术领域。解决了物流车因颠簸导致物品损坏的问题。包括车体组件、物流箱组件和移动组件，所述物流箱组件设置在车体组件上，物流箱组件的下部设置有移动组件，移动组件与车体组件建立配合；车体组件包括平衡组件、托板和直线电机，所述托板上加工有滑槽，滑槽内的直线电机与平衡组件连接；物流箱组件包括物流箱体，物流箱体的下方加工有限位槽，平衡组件与限位槽对应设置。本发明方便移动，可自行进行移动，省去了紧急情况下调配车体组件进行移动箱体的麻烦，本装置可用于快递配送、也可用于紧急情况下的物资配送。
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公开(公告)号：CN108758667A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810601505.1
申请日：2018-06-12
Applicant: 哈尔滨师范大学
Abstract: 消减雾霾形成的农田秸秆原位无烟焚烧装置，属于空气监测治理技术领域，由吸鼓截粒器、聚烟罩、牵引钢梁、牵引头、支撑移动轮、燃气储罐、燃气总管、燃气支管、扇形燃气头、钢支架和焚烧舱组成，消减雾霾形成的农田秸秆原位无烟焚烧装置利用鼓气器鼓气，扇形燃气头喷射可燃气体形成的火焰，即可将地表的可燃秸秆快速焚烧殆尽，同时，焚烧形成的烟气被聚烟罩聚集，烟气顺着导烟管，被吸气泵吸入截粒烟管，进而释放到截粒水槽的水中，借助水的溶解和截留，将烟气中的颗粒物截留，气体则释放到吸鼓截粒器内，从而达到农田秸秆原位无烟焚烧的目的。消减雾霾形成的农田秸秆原位无烟焚烧装置制作简单，可操作性强，成本低廉，效果明显。
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公开(公告)号：CN117392539B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311327240.8
申请日：2023-10-13
Applicant: 哈尔滨师范大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/20 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/24 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06N3/048 , G06V10/80 , G06N3/084
Abstract: 一种基于深度学习的河流水体识别方法、电子设备及存储介质，属于水文信息提取技术领域。为提高城市河流小尺度环境识别精度，本发明采集河流所在目标区域的遥感影像数据，利用具有图像采集装置和卫星定位装置的无人机采集河流所在目标区域的水体图像数据；对采集的遥感影像数据、水体图像数据进行预处理，然后按照所在目标区域的坐标进行匹配，构建遥感影像训练集和遥感影像测试集，水体图像训练集和水体图像测试集；构建基于深度学习的河流水体识别模型；将得到的训练集中的数据输入到步骤S4构建的基于深度学习的河流水体识别模型中进行模型训练，然后对训练好的基于深度学习的河流水体识别模型进行测试，得到基于深度学习的河流水体识别结果。
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公开(公告)号：CN117392564B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311327237.6
申请日：2023-10-13
Applicant: 哈尔滨师范大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/24 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06V10/80 , G06Q50/26
Abstract: 一种基于深度学习的河流水质反演方法、电子设备及存储介质，属于河流水质监测技术领域。为提高提高河流水质反演的准确性，本发明采集河流所在目标区域的遥感影像数据，采集河流所在目标区域的水体图像数据；对采集的遥感影像数据、水体图像数据进行预处理；构建河流水质反演模型；将预处理的遥感影像数据、水体图像数据输入到神经网络模型中进行河流水体识别，然后进行反射率数据提取，得到用于河流水质反演的数据集；将得到的用于河流水质反演的数据集划分为训练集和测试集；利用得到的训练集对构建的河流水质反演模型进行模型训练，然后对训练好的河流水质反演模型进行测试，得到基于深度学习的河流水质反演结果。本发明准确进行河流水质反演。
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