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公开(公告)号：CN116659423A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310613872.4
申请日：2023-05-29
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
IPC: G01B11/28
Abstract: 本发明公开了一种基于二维码定位的叶面积高精度测量方法，包括两个部分：参数获取和面积计算；所述参数获取包括：步骤1：设计模板；步骤2，测量获取并设置模板参数；步骤3，存储模板文件及参数，将获取到的产生储存到计算机中，形成模板专用文件；所述面积测量包括：步骤1，下载模板文件；步骤2，打印模板文件；步骤3，拍摄需采集的植物叶子；步骤4：定位模板中二维码位置；步骤5：正射校正图片；步骤6：图像二值化；步骤7：面积计算。本发明利用二维码定位技术正射矫正植物叶子图片，降低图像变形，同时通过二维码设置图像矩阵形成最理想的图片与现有利用相机参数和固定设备的叶面积采集方式相比，更加方便快捷，可以使用任意相机拍照，不需要固定装置，并且保证了采集精度。
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公开(公告)号：CN116486254A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310238457.5
申请日：2023-03-13
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/70 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/09
Abstract: 本发明属于遥感图像处理技术领域，公开了一种基于增强局部上下文监督信息的目标计数模型训练方法。步骤为：获取样本图像集，将样本图像集划分为训练集、验证集和测试集，所述样本图像集包括多幅含有目标物的样本图像和每幅样本图像对应的点标注结果；通过目标计数模型对训练集进行训练，进而得到最终目标计数模型；所述目标计数模型是在P2PNet的基础上添加局部分割分支和特征融合模块得到的。本发明目标计数模型兼备误差小和较好的泛化性能，能够准确识别目标物的位置和数目，解决了目标物受光照、遮挡和重叠等因素导致的现有计数模型性能受限问题。
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公开(公告)号：CN114548926B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210160105.8
申请日：2022-02-22
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明公开一种基于机器视觉的小麦育种材料表型性状快速采集方法，包括：建立小麦育种试验表型性状数据库，所述数据库用于存储各试验数据；设定小麦育种材料表型性状信息的取值范围；基于小麦育种试验表型性状数据库构建小麦育种材料表型性状信息采集系统；将各育种试验站点承担的试验任务分发到小麦育种材料表型性状信息采集系统的客户端，即采集终端；基于分发的试验任务，通过小麦育种材料表型性状信息采集系统快速采集小麦育种材料表型性状信息；将采集的小麦育种材料表型性状信息上传至小麦育种材料表型性状信息采集系统的服务器端进行备份，并通过服务器端进行二次校验。本发明保证小麦育种试验表型性状数据采集的稳定性、完整性和真实性。
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公开(公告)号：CN117671416A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311539573.7
申请日：2023-11-18
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06V20/10 , G06V20/17
Abstract: 本发明公开了一种基于计算机视觉技术的小麦倒伏自动分类方法，倒伏是制约小麦产量的关键因素，针对现有小麦倒伏区域面积统计费时费力、倒伏分类方法较为单一、模型预测精度低的问题，本发明基于无人机遥感平台获取小麦倒伏可见光图像，自建小麦倒伏图像数据集，采用分割模型U‑Net、PSPNet、DeepLabv3+和ACSNet自动提取小麦倒伏区域，结果表明，通过4种方法对小麦倒伏区域提取比较，ACSNet对小麦倒伏检测的分割效果较好，其Precision、Recall、DSC和IoU分别为87.5％、91.7％、87.0％、88.6％，FLOPs较低，具有较强的准确性和鲁棒性，经测试，ACSNet对小麦倒伏预测结果与真实结果接近，识别的平均相对误差为4.5％，本发明通过ACSNet能够有效提取小麦倒伏信息，为无人机遥感小麦受灾面积及评估损失提供支撑。
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公开(公告)号：CN115496891A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211340580.X
申请日：2022-10-28
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明提供了一种小麦倒伏程度分级方法和装置，采集小麦待测区多张原始图像，并对多张原始图像进行拼接，形成一张待测拼接图像；获取各个待测小区在待测拼接图像中的坐标位置信息，根据坐标位置信息生成候选区坐标，并根据候选区坐标映射产生统一尺寸的待测图像；将各个待测小区对应的待测图像输入训练好的多任务神经网络模型，多任务神经网络模型根据输入的待测图像进行语义分割任务时，输出待测小区的倒伏程度等级，根据输入的待测特征图像进行分类任务时，输出该小麦待测小区的倒伏区域掩膜图；根据掩膜图和该小麦待测区的地物尺度转换关系，得到该小麦待测区内各个待测小区的实际倒伏面积，根据各个待测小区的实际倒伏面积占待测总面积的百分比得出各个待测小区的倒伏面积等级。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115272828A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210959951.6
申请日：2022-08-11
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于注意力机制的密集目标检测模型训练方法。步骤为：获取样本图像集，将样本图像集划分为训练集、验证集和测试集，所述样本图像集包括多幅含有目标物的样本图像及其目标标注结果；将训练集输入预先构建的密集目标检测模型进行检测，得到目标检测结果，根据目标检测结果以及目标标注结果构建损失函数，得到训练后的密集目标检测模型；所述密集目标检测模型是在YOLOv5s基础网络框架中嵌入通道注意力机制和全局注意力机制得到的；采用验证集、测试集验证和测试密集目标检测模型性能。本发明密集目标检测模型兼备速度快和精度高的优点，能够准确检测出小尺度小麦穗数，较好地解决了小麦穗数的遮挡和重叠问题。
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公开(公告)号：CN116602277A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310527303.8
申请日：2023-05-09
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
IPC: A01M1/02
Abstract: 本发明涉及一种害虫性诱剂自动释放器，本发明有效解决了现有在诱捕害虫时性诱剂因不受控且始终处于释放状态而导致产生较大程度浪费的问题；解决的技术方案包括：本方案可根据害虫活动的时间段而相应的实现性诱剂的释放，在害虫不活动或者活动频率较低时段将性诱剂所处环境进行一定程度的密封(阻止其向外界释放)，以免造成不必要的浪费，另外还可主动的实现对性诱剂所处的环境进行降温操作，尽最大限度的抑制其挥发而带来的损失，从而延长害虫性诱剂诱芯的使用时间。
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公开(公告)号：CN113155192B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202110419060.7
申请日：2021-04-19
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明涉及一种智能化作物表型实时采集装置，本发明有效解决了现有的表型采集装置功能较为单一且无法根据采集到的表型信息及时对作物进行病虫害预控制的问题；解决的技术方案包括：该装置在对作物进行表型数据信息采集的同时，根据所采集到作物的表型信息而相应的对病虫害进行预控制，即，对作物进行施药并且在施药的同时还可将用于表型信息采集的采集装置进行遮挡，可较好避免药水喷洒在采集装置上而对后续表型信息的采集造成影响。
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公开(公告)号：CN114548926A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210160105.8
申请日：2022-02-22
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明公开一种基于机器视觉的小麦育种材料表型性状快速采集方法，包括：建立小麦育种试验表型性状数据库，所述数据库用于存储各试验数据；设定小麦育种材料表型性状信息的取值范围；基于小麦育种试验表型性状数据库构建小麦育种材料表型性状信息采集系统；将各育种试验站点承担的试验任务分发到小麦育种材料表型性状信息采集系统的客户端，即采集终端；基于分发的试验任务，通过小麦育种材料表型性状信息采集系统快速采集小麦育种材料表型性状信息；将采集的小麦育种材料表型性状信息上传至小麦育种材料表型性状信息采集系统的服务器端进行备份，并通过服务器端进行二次校验。本发明保证小麦育种试验表型性状数据采集的稳定性、完整性和真实性。
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