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公开(公告)号：CN116978487A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310672843.5
申请日：2023-06-07
Applicant: 武汉大学
IPC: G16C20/70 , G16C20/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于空间‑光谱Transformer模型的农药残留种类识别方法及系统，首先通过将不同类型和不同浓度的农药喷洒到大白菜上，制备出喷洒农药后的大白菜样本；利用成像光谱仪采集大白菜样本的高光谱图像，并进行数据预处理；输入空间‑光谱Transformer模型进行训练和测试；进行大白菜农药残留的检测与分析。本发明能够实现对大白菜中农药残留的准确检测，具有检测速度快、精度高、操作简单等优点，也可以广泛应用于其他农作物的农药残留检测中，具有很好的推广应用前景。
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公开(公告)号：CN116797933A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310770317.2
申请日：2023-06-27
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提供混合噪声条件下的高光谱遥感影像解混方法及系统，能够充分提取空谱特征，提高解混效果，并减少训练量。方法包括：步骤1，获取高光谱影像作为训练样本；步骤2，搭建空谱多尺度解混网络模型；多尺度非对称注意力单元包含三维多尺度非对称注意力单元和二维多尺度非对称注意力单元；多尺度非对称卷积模块采用联合操作合并卷积层C2、C4和C6输出的空谱特征图；该模块还包括串联设置的三维卷积层C7，用于融合C2、C4和C6合并输出的空谱特征；步骤3，将训练样本输入空谱多尺度解混网络模型进行训练；步骤4，获取待解混的高光谱影像；步骤5，将待解混的高光谱影像输入训练好的模型中，得到高光谱遥感图像解混结果。
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公开(公告)号：CN116883836A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310733450.0
申请日：2023-06-19
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的农产品等级自动识别方法及系统，首先获取农产品的高光谱图像，并进行数据预处理；然后将预处理后的高光谱图像输入图卷积神经网络进行农产品等级的自动识别评估；输出农产品属于不同质量等级的概率值，选取概率最大的质量等级作为当前待预测农产品的等级。本发明采用高光谱成像技术获取的茶叶叶片高光谱图像，其具有近乎连续的光谱曲线与图谱合一的特性，可以实现茶叶等级的无损检测，并且提高识别的准确性。此外，使用图卷积神经网络模型，能够更加灵活地提取茶叶高光谱图像的光谱特征和空间特征，从而实现对茶叶等级的准确自动识别。
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公开(公告)号：CN116879184A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310667493.3
申请日：2023-06-06
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供了一种基于高光谱图像的果蔬农药残留检测方法及系统，属于食品安全检测技术领域。首先，采用光谱仪采集加入不同类型和不同浓度农药的果蔬样本，构建果蔬过完备端元光谱库。其次，构建空‑谱协同的高光谱果蔬图像混合像元稀疏分解模型，并引入交替方向乘子法实现高光谱果蔬图像混合像元稀疏分解模型的快速求解。最后，基于求解出的丰度影像分析待检测果蔬中残留农药的化学成分及含量，快速评估果蔬的安全等级。本发明采用图谱合一的高光谱技术与混合像元稀疏分解理论实现果蔬农药残留检测，具有自动化、无损坏、无污染、快速高效等优点。
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公开(公告)号：CN117011707A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310884037.4
申请日：2023-07-18
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V20/10 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06N3/048 , G01N21/25
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度卷积神经网络农产品农药残留检测方法及系统，首先采集农产品高光谱影像；然后将高光谱影像输入多尺度卷积神经网络中进行农药残留的快速检测与分析；多尺度卷积神经网络包括空间注意力模块、特征提取模块、分类模块；空间注意力模块，包括全局最大池化层、全局平均池化层、连接层、降维卷积层、sigmoid激活函数层和乘运算层；特征提取模块包括4个多尺度卷积块，每个多尺度卷积块包括批量归一化层、多尺度卷积层与LeakyReLU激活函数层；分类器模块由一个全连接层和一个Softmax激活函数层组成。本发明能够实现农作物中农药残留的快速检测，对于保障食品安全和促进健康饮食具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116977877A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310892648.3
申请日：2023-07-18
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机高光谱技术的农药残留检测方法及系统，首先规划无人机飞行航线；然后无人机到达指定位置悬停后对待测作物进行高光谱成像，并进行数据预处理；最后利用轻量级全卷积神经网络进行农药残留检测；轻量级全卷积神经网络包括前处理模块、特征提取模块、分类模块；前处理模块包括串联设置的两个卷积层；特征提取模块包括串联设置的第一光谱注意力机制层、第一轻量级卷积层、第二光谱注意力机制层和第二轻量级卷积层；分类器模块由一个全连接层和一个Softmax激活函数组成，其中全连接层的输入通道数为特征维度，输出通道数为农药类别数。本发明能够实现农作物中农药残留的快速检测，对于保障食品安全和促进健康饮食具有重要意义。
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公开(公告)号：CN214380194U
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202120042885.7
申请日：2021-01-08
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本实用新型公开了一种自动断电与电量显示的电路，其特征在于，包括电源模块，自动断电电路和电量显示电路；其中，所述电源模块，为用于给自动断电电路和电量显示电路供电的模块，所述电源模块分别与自动断电电路、电量显示电路电连接；自动断电电路，为用于根据电源模块两端电压与预设电压阈值比对进行断电的电路；电量显示电路，为用于显示电源模块两端电压的电路。本实用新型能实现电池的充满电后自动断电功能，且能通过LED显示电池电量。
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公开(公告)号：CN214853379U
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202120134502.9
申请日：2021-01-19
Applicant: 武汉大学
IPC: A01G27/00
Abstract: 本实用新型公开了一种自动浇花电路，包括电源、延时电路、光敏测量电路、湿敏测量电路和控制电路；其中，所述电源分别与延时电路、光敏测量电路、湿敏测量电路和控制电路电连接，分别供电；所述延时电路，为用于实现延时作用的电路；所述光敏测量电路，为带有光敏电阻，用于检测环境光照强度的电路；所述湿敏测量电路，为带有湿度传感器，用于检测环境湿度的电路；所述控制电路，为与水泵连接，用于控制水泵开关的电路。本实用新型能够在土壤湿度较低且光照良好的情况下自动浇水，且实现了在接通时的防误触延时功能。
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公开(公告)号：CN214042523U
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202120134463.2
申请日：2021-01-19
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本实用新型公开了一种火灾报警电路，包括电源、延时电路、气敏测量电路、热敏测量电路和报警电路；其中，所述电源分别与延时电路、气敏测量电路、热敏测量电路和报警电路电连接，分别供电；所述延时电路，为用于实现延时作用的电路；所述气敏测量电路，为带有气敏传感器，用于检测环境烟雾浓度的电路；所述热敏测量电路，为带有热敏电阻，用于检测环境温度的电路；所述报警电路，为带有报警装置，用于报警的电路。本实用新型通过检测温度和烟雾浓度来有效地对可能发生的火灾进行报警。
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