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公开(公告)号：CN112149870B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202010846983.6
申请日：2020-08-21
Applicant: 江苏大学
IPC: G06Q10/04 , G06F18/23 , G06F18/22 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于ISODATA聚类与Elman神经网络的猪舍氨气浓度组合预测方法，属于环境智能监控技术领域。包括：步骤一：采用灰色关联度方法筛选猪舍内影响氨气浓度的关键因子，降低输入维度；步骤二：自定义相似日统计量——相似度，应用ISODATA聚类方法把历史日样本分成若干类，分类识别出与预测日相似度最大的一类历史日样本集；步骤三：将相似度最大的那一类与预测日的实测环境因素作为预测模型的输入样本，建立Elman神经网络氨气浓度预测模型。与未经过相似日聚类的Elman神经网络预测方法相比，本组合预测方法能够提高猪舍中氨气预测的精度，连续预测的性能能够满足生猪养殖业对氨气浓度精细化管控的高要求。
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公开(公告)号：CN111223125A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010009889.5
申请日：2020-01-06
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Python环境下的目标运动视频跟踪方法，属于目标跟踪领域，包括：步骤1：系统下载监控视频设备中的历史视频，并对其进行分帧获取相应图片；步骤2:预处理每帧图片，获取训练集和测试集；步骤3：在Python环境下训练神经网络模型，利用训练完成的数据在视频中获取所需目标；步骤4：计算出目标中心点坐标，实时跟踪目标；步骤5：根据目标中心点检测目标的运动方向参数和时间参数；步骤6：系统根据方向和时间参数自动绘制目标的运动轨迹图及位移图，以提供直观的数据。本发明基于Python环境，利用深度卷积模型训练所需识别目标，可进行针对性的模型训练，以提高跟踪系统对目标的识别精度和识别速度，确保养殖场环境下的检测和跟踪。
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公开(公告)号：CN108876652A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810686419.5
申请日：2018-06-28
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种基于专家系统的妊娠母猪精细饲喂管理系统及饲喂控制方法，包括信息采集模块、专家知识库、推理决策模块和人机交互界面。信息采集模块实现猪舍环境信息采集、母猪身份信息采集和体重信息采集；专家知识库存储预设猪舍环境信息、预设母猪生长信息等；推理决策模块结合母猪个体的品种、胎次等信息，将实际采集到的环境信息、体重信息与预设的信息进行规则推理来调整母猪的日粮饲喂量；人机交互界面用来显示采集信息和推理决策的结果，工作人员也可以通过该界面实时调整饲喂量。本发明通过对不同品种母猪各生长阶段进行实时监控，考虑到各方面的影响因素来调整母猪的日粮饲喂，使得投喂更加精细化，保证母猪处于良好的生长状态。
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公开(公告)号：CN108040886A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711072803.8
申请日：2017-11-03
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网的集约化生猪健康养殖智能系统及方法，包括生猪精细饲喂子系统和猪舍环境多参数测控子系统，所述生猪精细饲喂子系统一方面通过耳标检测生猪开始称重，并将此信息和生猪的体重信息发送至远程上位机，上位机根据信息控制称重模块前后门的开闭保证一次只称一只猪，同时根据体重信息和上次投喂量控制自动投喂机投食。所述环境多参数测控子系统利用传感器组检测环境参数，一方面通过液晶显示屏显示本地显示，另一方面将环境参数发送至远程上位机，上位机实时显示数据并存储，同时控制现场的风机和湿帘工作以调节现场环境状态。本发明利用远程上位机实时监控，采用GPRS网络实现数据远距离传输，减少外界其他设备干扰。
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公开(公告)号：CN107037729A
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201710206076.3
申请日：2017-03-31
Applicant: 江苏大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042
Abstract: 本发明公开了一种基于RBF神经网络自抗扰控制器的设计方法。通过优化自抗扰控制器ADRC，并将RBF神经网络和优化后的自抗扰控制器ADRC结合运用，实现对系统参数的实时调试。首先搭建三电机同步系统的物理模型，检测电机A的速度信号ωr1、电机A与电机B之间的张力信号F12以及电机B与电机C之间的张力信号F23；再选择自抗扰控制器ADRC对速度和张力进行解耦控制，并对自抗扰控制器ADRC进行优化；确定优化后的ADRC需调试参数n；将RBF神经网络与优化后的ADRC结合，设计一个参数调节器；最后用参数调节器中的RBF神经网络跟踪速度信号ωr1、张力信号F12以及张力信号F23，得到跟踪信号，通过运算得到优化后的ADRC需调试参数的调整信息，从而实现需调试参数的实时自调节。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106603629A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611007276.8
申请日：2016-11-16
Applicant: 江苏大学
CPC classification number: Y02A20/16 , H04L67/125 , G01D21/02 , G06F16/29 , H04L43/045 , H04L69/162
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网和GIS的水产养殖和畜禽养殖多参数测控系统及其方法，下位机包括采集模块、供电模块、通信模块、控制模块；所述上位机服务器包括引擎模块、功能模块、GIS模块、数据库模块；所述采集模块、供电模块、控制模块均和通信模块相连，通信模块通过无线传输和功能模块相连，功能模块分别和引擎模块、GIS模块、数据库模块相连；该系统的功能模块包括了显示环境因子信息，使得农民通过移动客户端可以远程查看养殖现场环境状况，实现智能化养殖。整个系统管理者可以查看区域内养殖地编号、所有者信息、联系方式、所养种类、养殖面积和环境状况。
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公开(公告)号：CN101315361A
公开(公告)日：2008-12-03
申请号：CN200810122994.9
申请日：2008-06-20
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无线网络型盐度、温度的检测系统及检测方法，将无线盐度、温度传感器连接到信号调理电路，信号调理电路串接单片机和射频模块组成一个水池的传感节点；将若干个传感器节点和若干个控制节点的输出信号通过射频模块发送到一个汇聚节点，再将若干个汇聚节点的输出并接到一个控制站点的输入，将每个控制站点的输入并接到监控中心的输入，控制节点连接执行机构，本发明设置汇聚节点与覆盖范围内的传感器节点、控制节点形成星型网络，具有高精度的传感器信号调理电路，并且对盐度的测量具有自动温度补偿功能，无线传感器网络使用普遍的2.4GHz全球公开免费频段，减少了无线通信对其它设备的干扰，同时有效降低发送功率。
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公开(公告)号：CN111223125B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202010009889.5
申请日：2020-01-06
Applicant: 江苏大学
IPC: G06T7/246 , G06T7/66 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于Python环境下的目标运动视频跟踪方法，属于目标跟踪领域，包括：步骤1：系统下载监控视频设备中的历史视频，并对其进行分帧获取相应图片；步骤2:预处理每帧图片，获取训练集和测试集；步骤3：在Python环境下训练神经网络模型，利用训练完成的数据在视频中获取所需目标；步骤4：计算出目标中心点坐标，实时跟踪目标；步骤5：根据目标中心点检测目标的运动方向参数和时间参数；步骤6：系统根据方向和时间参数自动绘制目标的运动轨迹图及位移图，以提供直观的数据。本发明基于Python环境，利用深度卷积模型训练所需识别目标，可进行针对性的模型训练，以提高跟踪系统对目标的识别精度和识别速度，确保养殖场环境下的检测和跟踪。
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公开(公告)号：CN115435845A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211293400.7
申请日：2022-10-21
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人船和集成学习的智能广域水质监测分析系统、方法及水质分析方法。以单片机为主控制单元对无人船进行设计，无人船上搭载导航、通信模块及水质监测系统。上位机界面加载百度地图，点击鼠标可对地图对应水域设置若干监测点，通过上位机中的路径规划和自动航行槽函数，无人船按照规划路线到达指定的监测点作业，测得的水质等数据经由GPRS模块与上位机进行交互，上位机通过SQL等技术建立与数据库之间的联系，进而保存用户信息及下位机数据。基于集成学习的水质分析算法建立起水质分析模型。本发明具有低成本、水质监测范围广且实时性高、水质分析优越、低功耗等优点，可以广泛应用于农业水产养殖以及城市污水监测等场景。
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公开(公告)号：CN114357877A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111655753.2
申请日：2021-12-30
Applicant: 江苏大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06F111/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊评价与改进支持向量机的鱼塘水质评价预测系统及方法，属于环境智能监控技术领域。包括：步骤一：采用莱以达准则剔除环境中缺失与异常的数据；步骤二：对多个同类传感器数据采用改进的分组自适应加权融合进行数据处理；步骤三：使用模糊综合评判法对水质进行评级；步骤四：使用改进的果蝇算法去优化LSSVR预测模型。与未经过数据处理、模糊评价与果蝇算法优化后的LSSVR模型相比，本组合预测方法能够提高鱼塘水质环境评价预测水平，在评价预测中具有可行性和有效性。连续预测的性能可以满足对鱼塘水产养殖业对水质环境的高要求。
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