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公开(公告)号：CN114921335A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210560567.9
申请日：2022-05-23
Applicant: 江苏农林职业技术学院
Abstract: 本发明公开了一种基于电阻抗技术的土壤微生物便携式检测装置。属于土壤微生物检测领域，包括处理装置及检测装置，所述处理装置包括搅拌装置、过滤装置及滤液集存装置等设备；检测装置主要依托检测模块中的叉指电极来实现；将待检土壤放入搅拌容器，搅拌容器感应后智能加水、搅拌、过滤，获得滤液。当滤液通过检测模块时，由于生物颗粒具有细胞膜，而非生物颗粒没有细胞膜，因此，叉指电极会检测被测滤液的电特性，从而达到检测土壤微生物数量的效果。本检测装置体积小巧，可以在现场进行检测；本装置的检测速度更快；操作便捷，不需要专业的操作人员进行操作，检测结果不依赖于操作者的熟练程度。
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公开(公告)号：CN113744184A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110852230.0
申请日：2021-07-27
Applicant: 江苏农林职业技术学院
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/12 , G06T7/13 , G06T5/00 , G06T5/30 , G06K9/34 , G06K9/38 , G06K9/40 , G06K9/46
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的乌鳢卵子计数方法，包括以下步骤：S1、对需要计数的乌鳢卵子目标进行图像采集，并传入计算机；S2、对采集的图像进行灰度化处理；S3、采用top‑hat变换算法进行图像增强，首先设计圆形结构元素，对图像做开运算，并用原始图像减去开运算所得图像，实现增强效果；S4、采用引导滤波方法进行图像滤波处理；S5、图像分割；S6、卵子识别与计数。本发明通过对乌鳢卵子通过直接成像，获取乌鳢卵子图片，经过本发明提出的处理流程，在非接触前提下完成卵子计数任务，精度高而且不会对卵子原有生存环境产生变化。
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公开(公告)号：CN119033001A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411157725.1
申请日：2024-08-22
Applicant: 江苏农林职业技术学院
Abstract: 本发明公开了一种绿茶制备设备及其使用方法，涉及到绿茶制备技术领域，包括处理箱体和摊放网盘，所述处理箱体的顶部固设有高光谱成像分析仪，所述处理箱体内设置有与所述高光谱成像分析仪相电性连接的高光谱相头。本发明通过高光谱成像分析仪和高光谱相头的配合设置，可自动对茶叶的摊青程度进行快速无损的在线判别，不再需要人工进行判断，为实现绿茶生产连续化、自动化乃至智能化奠定基础，通过启动控制电机，可带动高光谱相头水平移动并同时进行前后来回移动，进而可均匀全面的对摊放网盘内的茶叶摊青程度进行自动判别，通过启动鼓风机，可对茶叶进行吹风处理，有效加快茶叶中水分的散发速度，节约摊青时间，提高摊青效率。
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公开(公告)号：CN111027597B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN201911153437.8
申请日：2019-11-22
Applicant: 江苏农林职业技术学院
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种草莓病虫害快速分类方法，包括以下步骤：从多个平台上持续获取草莓病虫害图像数据，形成草莓病虫害数据库；针对草莓病虫害图像数据进行统一标定；从标定好的草莓病虫害数据库中选取样本集；建立深度卷积神经网络模型，所述模型的输入为草莓病虫害原始图像，输出为草莓病虫害分类向量；将样本集放入深度卷积神经网络模型中进行训练，利用S折交叉验证来选择模型；将待分类的草莓病虫害图像输入到选择的模型中进行计算，得到所述待分类的草莓病虫害的分类结果。还公开一种草莓病虫害快速分类装置。本发明能够自动学习草莓病虫害相关核心特征，节省了人力操作，解决了草莓病虫害分类过程中的主观性和随意性。
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公开(公告)号：CN119418776A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411475875.7
申请日：2024-10-22
Applicant: 江苏农林职业技术学院
Abstract: 本发明公开了一种基于高通量技术的非模式物种转录组测序结果分析方法，具体包括如下步骤：(1)使用Fastp软件对高通量测序数据质控；(2)使用Trinity软件进行转录组的De novo组装；(3)使用CD‑HIT软件对组装后的序列去除冗余；(4)使用BUSCO软件对组装后的非冗余转录本进行完整性评估；(5)针对组装结果进行生物信息学分析，包括基因功能注释、CDS预测、SSR分析、转录因子识别。本发明通过以上步骤提形成了全面、完善的流程化分析方法，为非模式物种转录组测序结果分析提供了有效参考。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112581302A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011579616.0
申请日：2020-12-28
Applicant: 江苏农林职业技术学院
Abstract: 本发明公开了一种农业物联管理监测系统，包括用于对各项数据进行采集和检测的感知模块、用于收集数据的数据模块、用于共享、分析数据的物联网云平台、用于数据挖掘和应用的应用平台、集中化管理的数字化平台、对农作物环境进行实时监测的监测模块、对农户进行针对性分析的建议模块以及对农作物进行智能化管理的管理模块，管理模块利用人工智能技术对种植过程中的各项数据进行设定。本发明利用人工智能技术及作物生长模型对种植过程进行全局优化，依靠深度神经网络模型来识别感染的病害种类、严重程度，并且与病虫害知识库结合推荐治疗方案；同时进行资源最优配比，以最大化地节省资源；准确率高，告警及时，操作简捷便利。
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公开(公告)号：CN112580591A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011593699.9
申请日：2020-12-29
Applicant: 江苏农林职业技术学院
Abstract: 本发明公开了一种农作物病虫害分析系统，所述系统包括移动客户端、图片识别模块以及存储病虫害图片的数据库，所述图片识别模块使用卷积神经网络对图片进行扫描比对，所述移动客户端能够将用户拍照上传的图片传输至图片识别模块。本发明利用新型深度卷积神经网络对农作物病虫害图像进行处理和识别，随时随地在客户端上进行操作，简便迅速、效率高，同时还能及时更新数据库，提高辨别的准确性。
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公开(公告)号：CN111027597A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911153437.8
申请日：2019-11-22
Applicant: 江苏农林职业技术学院
Abstract: 本发明公开了一种草莓病虫害快速分类方法，包括以下步骤：从多个平台上持续获取草莓病虫害图像数据，形成草莓病虫害数据库；针对草莓病虫害图像数据进行统一标定；从标定好的草莓病虫害数据库中选取样本集；建立深度卷积神经网络模型，所述模型的输入为草莓病虫害原始图像，输出为草莓病虫害分类向量；将样本集放入深度卷积神经网络模型中进行训练，利用S折交叉验证来选择模型；将待分类的草莓病虫害图像输入到选择的模型中进行计算，得到所述待分类的草莓病虫害的分类结果。还公开一种草莓病虫害快速分类装置。本发明能够自动学习草莓病虫害相关核心特征，节省了人力操作，解决了草莓病虫害分类过程中的主观性和随意性。
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公开(公告)号：CN111401115B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN201910705484.2
申请日：2019-08-01
Applicant: 江苏农林职业技术学院
IPC: G06V40/10 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/94
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的草莓病虫害高光谱数据的处理方法及装置，所述处理方法首先采集病虫害图片形成病虫害数据库，其次对图片病虫害统一标定，然后建立神经网络模型，机器学习训练模型，接着裁剪模型放置于FPGA平台，在FPGA平台将通过数据调用及运算的程序用硬件描述语言进行编写并烧录，数据通过显示接口扩展，最终输出判断得出结果。结合处理方法设计了一种可移动的硬件装置，该硬件系统对高光谱数据的处理采用乒乓操作的方法来实现，运算速度及准确性得到显著提高，后期通过HDMI接口显示，达到快速全面处理草莓病虫害高光谱数据的效果。
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公开(公告)号：CN111401115A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201910705484.2
申请日：2019-08-01
Applicant: 江苏农林职业技术学院
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的草莓病虫害高光谱数据的处理方法及装置，所述处理方法首先采集病虫害图片形成病虫害数据库，其次对图片病虫害统一标定，然后建立神经网络模型，机器学习训练模型，接着裁剪模型放置于FPGA平台，在FPGA平台将通过数据调用及运算的程序用硬件描述语言进行编写并烧录，数据通过显示接口扩展，最终输出判断得出结果。结合处理方法设计了一种可移动的硬件装置，该硬件系统对高光谱数据的处理采用乒乓操作的方法来实现，运算速度及准确性得到显著提高，后期通过HDMI接口显示，达到快速全面处理草莓病虫害高光谱数据的效果。
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