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公开(公告)号：CN113658206A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110929936.2
申请日：2021-08-13
Applicant: 江南大学 , 绿视芯科技(无锡)有限公司
IPC: G06T7/136 , G06T7/13 , G06T7/12 , G06T7/11 , G06K9/32 , G06K9/46 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种植物叶片分割方法，涉及图像处理领域。该方法包括：构建样本数据集，将样本数据集中的样本图像输入卷积神经网络中，该卷积神经网络包括Backbone网络、RPN网络和若干个级联的叶片分割模块，每个叶片分割模块包括ROIAlign网络和Head网络，每个Head网络包括分类分支、分割分支和检测分支，利用样本数据集基于卷积神经网络训练得到植物叶片分割模型，将待分割图像输入植物叶片分割模型，得到对待分割图像的叶片分割结果，其中待分割图像可采用多尺度分割策略。本发明提出的方法可以对存在遮挡的叶片、边缘不清晰的叶片以及小尺度叶片进行有效分割，促进深度学习在植物叶片分割领域的应用。
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公开(公告)号：CN113539353A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110780614.6
申请日：2021-07-09
Applicant: 江南大学 , 绿视芯科技(无锡)有限公司
Abstract: 本发明涉及一种确定暗适应下叶绿素荧光特征参数的方法，包括获取暗适应下的叶绿素荧光特征参数与未暗适应下的叶绿素荧光信号并在两者之间建立机器学习模型映射关系；将叶绿素荧光特征参数和叶绿素荧光信号组合划分为训练数据集和测试数据集并进行归一化处理；利用训练数据集从未暗适应的叶绿素荧光信号中确定暗适应下叶绿素荧光特征参数的机器学习模型；利用归一化处理后的测试数据集对确定的模型进行测试，评估从未暗适应的叶绿素荧光信号中确定暗适应下的叶绿素荧光特征参数的模型性能。本发明从未经暗适应的叶绿素荧光信号中确定暗适应下的叶绿素荧光特征参数Fv/Fm，Fj，Fi，Fo的方法，弥补了现有技术中确定Fv/Fm，Fj，Fi，Fo需要暗适应的缺陷。
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公开(公告)号：CN110243798A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910653543.6
申请日：2019-07-19
Applicant: 江南大学 , 绿视芯科技(无锡)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种叶绿素荧光仪。本发明一种叶绿素荧光仪，包括：印刷电路板、激发光电路、聚光系统、滤光片、荧光采集电路、微处理器；所述激发光电路设置在所述印刷电路板的一侧，所述荧光采集电路设在所述印刷电路板的另一侧，所述激发光电路发出的光经过所述聚光系统照射到叶片上，叶片上反射的光依次经过所述聚光系统和滤光片后被荧光采集电路吸收；所述微处理器电连接所述激发光电路和所述荧光采集电路；所述聚光系统是菲涅尔透镜；所述荧光采集电路是光电传感器。
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公开(公告)号：CN113539353B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110780614.6
申请日：2021-07-09
Applicant: 江南大学 , 绿视芯科技(无锡)有限公司
IPC: G16B5/00 , G16B40/00 , G06F18/214 , G06N20/10
Abstract: 本发明涉及一种确定暗适应下叶绿素荧光特征参数的方法，包括获取暗适应下的叶绿素荧光特征参数与未暗适应下的叶绿素荧光信号并在两者之间建立机器学习模型映射关系；将叶绿素荧光特征参数和叶绿素荧光信号组合划分为训练数据集和测试数据集并进行归一化处理；利用训练数据集从未暗适应的叶绿素荧光信号中确定暗适应下叶绿素荧光特征参数的机器学习模型；利用归一化处理后的测试数据集对确定的模型进行测试，评估从未暗适应的叶绿素荧光信号中确定暗适应下的叶绿素荧光特征参数的模型性能。本发明从未经暗适应的叶绿素荧光信号中确定暗适应下的叶绿素荧光特征参数Fv/Fm，Fj，Fi，Fo的方法，弥补了现有技术中确定Fv/Fm，Fj，Fi，Fo需要暗适应的缺陷。
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公开(公告)号：CN113591381A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110869720.1
申请日：2021-07-30
Applicant: 江南大学 , 绿视芯科技(无锡)有限公司
Abstract: 本发明涉及一种确定多层浑浊介质光学特性参数及层厚度的方法，包括获取不同角度激发光下从多层浑浊介质中漫反射出来的光强分布信息；将光强分布信息与对应光学特性参数及层厚度的随机组合划分为训练数据集和测试数据集；利用训练数据集训练机器学习模型；利用测试数据集对确定的模型进行测试；评估该模型对多层浑浊介质光学特性参数及层厚度的识别性能。本发明从不同角度激发光对应的漫反射光强分布信息实现多层浑浊介质中每层光学特性参数及层厚度的识别方法，克服了现有技术中仅能对单层或两层介质吸收系数和降散射系数进行识别研究、无法同时识别多层介质中每层的光学特性参数以及每层介质的厚度的缺陷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113658206B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202110929936.2
申请日：2021-08-13
Applicant: 江南大学 , 绿视芯科技(无锡)有限公司
IPC: G06T7/136 , G06T7/13 , G06T7/12 , G06T7/11 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种植物叶片分割方法，涉及图像处理领域。该方法包括：构建样本数据集，将样本数据集中的样本图像输入卷积神经网络中，该卷积神经网络包括Backbone网络、RPN网络和若干个级联的叶片分割模块，每个叶片分割模块包括ROIAlign网络和Head网络，每个Head网络包括分类分支、分割分支和检测分支，利用样本数据集基于卷积神经网络训练得到植物叶片分割模型，将待分割图像输入植物叶片分割模型，得到对待分割图像的叶片分割结果，其中待分割图像可采用多尺度分割策略。本发明提出的方法可以对存在遮挡的叶片、边缘不清晰的叶片以及小尺度叶片进行有效分割，促进深度学习在植物叶片分割领域的应用。
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公开(公告)号：CN112039967A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010864549.0
申请日：2020-08-25
Applicant: 江南大学 , 绿视芯科技(无锡)有限公司
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种用于植物生长反馈控制的开放式物联网平台，其包括客户端、云服务器、生长箱，生长箱内设有数据采集模块、环境控制模块和处理器，数据采集模块和环境控制模块均与处理器连接，处理器与云服务器连接，云服务器与客户端连接，用户在客户端发出请求时，云服务器将API接口程序发送至客户端，API处理程序用于处理API接口程序的请求。本发明中用户可以通过云服务器提供的API接口程序，利用自己擅长的编程语言来调用API接口程序中的函数，实现环境变量和生理变量的读取以及控制，简化了实现植物生长反馈控制实验的预先仪器设计与平台搭建。通过使得用户与仪器开发相独立，使用户不需要了解仪器开发而只专注于植物生长控制算法。
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公开(公告)号：CN115802519A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211662885.2
申请日：2022-12-23
Applicant: 江南大学 , 绿视芯科技(无锡)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于LORA组网的无线叶绿素荧光测量系统，应用于叶绿素荧光测量分析领域，包括：上位机以及多个无线叶绿素荧光测量单节点；无线叶绿素荧光测量单节点包括：依次连接的LORA射频模块、主控芯片、4通道DAC转换器、LED灯、光电二极管、I/V转换电路、放大滤波电路；放大滤波电路与所述主控芯片连接；LORA射频模块与上位机无线通信连接。本发明通过在现有的光动力学曲线OJIP以及调制叶绿素荧光PAM获取的理论基础上提出了第三种激励方式：基于伪随机二进制序列激发原理实现的宽带激励下的叶绿素荧光PRBS，能够获取更多地叶绿素荧光信息，使环境变量更加可控。
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公开(公告)号：CN113591381B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202110869720.1
申请日：2021-07-30
Applicant: 江南大学 , 绿视芯科技(无锡)有限公司
Abstract: 本发明涉及一种确定多层浑浊介质光学特性参数及层厚度的方法，包括获取不同角度激发光下从多层浑浊介质中漫反射出来的光强分布信息；将光强分布信息与对应光学特性参数及层厚度的随机组合划分为训练数据集和测试数据集；利用训练数据集训练机器学习模型；利用测试数据集对确定的模型进行测试；评估该模型对多层浑浊介质光学特性参数及层厚度的识别性能。本发明从不同角度激发光对应的漫反射光强分布信息实现多层浑浊介质中每层光学特性参数及层厚度的识别方法，克服了现有技术中仅能对单层或两层介质吸收系数和降散射系数进行识别研究、无法同时识别多层介质中每层的光学特性参数以及每层介质的厚度的缺陷。
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公开(公告)号：CN218271991U
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202222096398.6
申请日：2022-08-10
Applicant: 绿视芯科技(无锡)有限公司 , 江南大学
Abstract: 本实用新型公开了一种便携式叶绿素荧光仪，涉及检测设备技术领域，包括：壳体；叶绿素检测模块，所述叶绿素检测模块设置于所述壳体内；光纤，所述光纤设置于所述壳体内且与所述叶绿素检测模块连接；本实用新型可将部分微弱的荧光转化成电信号，然后进行放大处理，最后采集这个信号进行荧光分析，且便于使用。
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