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公开(公告)号：CN115785690A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211543347.1
申请日：2022-12-02
Applicant: 浙江农林大学
IPC: C08L97/02 , C08L101/00 , C08L61/06 , C08L79/02 , C08K5/521
Abstract: 本发明公开了一种建筑废料阻燃复合材料及其制备方法，属于绿色环保功能型复合材料领域。将一定质量的建筑废料与质量浓度为2％～20％的植酸溶液均匀混合后烘干备用；将质量比为100:5～20(以绝干建筑废料质量计)的胶黏剂与质量浓度为2％～20％的聚乙烯亚胺溶液均匀混合，并与建筑废料和植酸溶液的混合物均匀混合获得阻燃处理的施胶建筑废料并烘干备用。由本方法制备的建筑废料阻燃复合材料能有效提高复合材料的阻燃性能，所制备复合工艺简单，操作方便，解决了传统建筑废料复合材料阻燃性能差的难题，而且制备出了绿色环保和可持续发展的阻燃建筑废料复合材料。
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公开(公告)号：CN118968053A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410959392.8
申请日：2024-07-17
Applicant: 浙江农林大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/40 , G06V10/22 , G06V20/70
Abstract: 本发明涉及农业检测技术领域，本发明提供一种茶树虫害的检测方法与装置，获取待测图像，待测图像至少包括虫害图像；获取虫害识别模型，虫害识别模型至少包括下采样单元、上采样单元和识别单元；通过下采样单元对待测图像进行切割，从而获得基于虫害的特征获得的切割图像；再通过上采样单元对切割图像进行尺寸恢复，获得采样图像，以使采样图像与原始图像具有对应性；最后通过识别单元对采样图像进行识别，获取与虫害图像对应的虫害信息和与虫害信息对应的治理信息；通过下采样再上采样的方式能够更适合小目标的切割，从而能够跟准确的获得虫害图像，从而能够对虫害图像进行识别分析，获得准确的虫害信息，满足虫害检测的准确度要求。
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公开(公告)号：CN118135609A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410279762.3
申请日：2024-03-12
Applicant: 浙江农林大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，提供的一种黄色粘虫板上基于深度学习的雷竹鳞翅目蚜虫检测方法，黄色粘虫板上基于深度学习的雷竹鳞翅目蚜虫检测方法中，通过步骤S1‑S4，通过采集不同天气环境下的蚜虫图像数据并对图像数据进行标注，将标注后的图像数据按比例划分成训练集、验证集和测试集；建立鳞翅目蚜虫检测模型，将训练集、验证集输入所述鳞翅目蚜虫检测模型进行训练和验证，并得到所述鳞翅目蚜虫检测模型的最优模型参数。本发明的鳞翅目蚜虫检测模型能够用于复杂的田间环境下黄色粘虫板上的鳞翅目蚜虫检测任务，保证识别精度的同时，大大降低模型的复杂度。
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公开(公告)号：CN117571653A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311464836.2
申请日：2023-11-03
Applicant: 浙江农林大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563 , G06N20/10 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及智能检测技术领域，本发明提供的一种基于蜣螂优化算法结合近红外光谱的土壤养分检测方法，通过光谱仪获取光谱数据并用化学分析方法获取土壤中的碱解氮、有效磷、可用钾、有机质含量、pH值。通过初始化蜣螂优化算法中的寻优上下边界、种群数、迭代次数和选择维度，将蜣螂优化算法优化后的算法输入SVR预测模型，惩罚参数和适应度函数评价预测值达到预定值后输出预测值。本发明还公开了一种用于执行上述方法的系统，本方法和系统能够通过蜣螂优化算法对SVR模型超参数组合进行优化，使得模型快速收敛，节省了大量的计算资源和时间。DBO算法结合SVR模型能够很好地解决现有的技术问题，提高模型输出结果的准确性。
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公开(公告)号：CN114971963A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210551129.6
申请日：2022-05-18
Applicant: 浙江农林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于地理围栏的数字孪生校园管理方法，属于智慧校园管理技术领域，该管理方法具体步骤如下：步骤(1)创建校园地理围栏及数字孪生体；步骤(2)围栏虚拟绘制标记；步骤(3)应用管理；本发明以地理围栏技术和数字孪生技术为依托，进行虚拟场景构建管理，其相较于现有校园管理中的学校考勤和学校门禁等多个独立系统而言，无需搭建多个硬件设施，有利于减少管理成本，且管理效率较高；且能够有效实现对师生教学任务的统一监督；实现对师生住宿的自动化管理；以及实现对师生校园出入进行安全预警。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113418433A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110555629.2
申请日：2021-05-21
Applicant: 浙江农林大学
Abstract: 本发明公开了一种直杆式几何法测量树木胸径的装置，包括两组支撑板、第一定位环和第二定位环，所述第一定位环和第二定位环分别和两组支撑板之间均设置有弹性夹持组件，所述环形轨道上方滑动安装有胸径测量组件，所述胸径测量组件包括安装板和两组测量尺，两组所述测量尺和安装板转动连接位置贯穿连接有销轴，所述销轴和之间设置有齿轮，所述固定组件包括两组固定杆和固定连接于固定杆一端的螺杆，两组所述螺杆通过旋转螺套螺纹连接，将直杆式测量尺滑动安装于定位环内，相较卷尺测量精准，定位环内开设环形滑槽，两组直杆式测量尺可任意改变位置，选取较为合适的面进行测量，利用定位环固定好位置后，提高测量的准确度，可反复确认精算测量结果。
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公开(公告)号：CN118747889A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410768282.3
申请日：2024-06-14
Applicant: 浙江农林大学
IPC: G06V20/69 , G06V10/774 , G06N20/10 , G06N20/20 , G06N3/02
Abstract: 本发明公开了基于导管分布特征的阔叶树材黏弹性预测方法及系统，属于木材物理学技术领域，方法包括以下步骤：获取导管分布特征数据；建立阔叶树材导管分布‑黏弹性数据集；通过不同机器学习算法对所述阔叶树材导管分布‑黏弹性数据集进行监督训练，建立阔叶树材黏弹性预测候选模型并筛选出回归精度最高的机器学习模型；利用筛选出的机器学习模型对所述待测样品的黏弹性进行预测。本发明通过对阔叶树材试样的导管分布进行数值化表征，获取导管分布特征数据并结合机器学习算法建立数据驱动的黏弹性预测模型，能够解决现有阔叶树材黏弹性预测由于忽略了导管分布参数的影响，导致模型精度不高的问题，可以提高阔叶树材黏弹性预测的精度。
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公开(公告)号：CN115212643A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210650541.3
申请日：2022-06-09
Applicant: 浙江农林大学
IPC: B01D36/02 , B01D24/10 , B01D24/12 , B01D24/46 , B01D35/30 , C02F9/02 , C02F1/28 , G01N21/00 , G01N27/26
Abstract: 本发明公开了一种污水调节池及其数字式在线水质传感装置，属于污水处理技术领域，包括池体，所述池体的内腔设有污水过滤机构，所述池体的顶部且位于污水过滤机构的一侧固定安装有密封盖，所述密封盖的顶部设有检修组件，所述污水过滤机构包括安装于池体顶部前后两侧的固定板，本发明通过污水过滤机构的设置，在污水处理过程中，污水在进入调节池前先喷洒到吸附填料上进行吸附处理，污水中的营养物质可被作物秸杆和土壤过滤吸附，吸附后的吸附填料可以直接移至空地进行发酵堆肥，然后作为有机肥还田。这样的设置不但有效处理了生活污水、减少了污染，而且还可以方便地利用处理后的生物资源作肥料，节约了资源，增加了土地肥力。
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公开(公告)号：CN113280774A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110555638.1
申请日：2021-05-21
Applicant: 浙江农林大学
Abstract: 本发明公开了一种用于树木胸径视觉测量的激光辅助装置及安装方法，包括主体，主体包括左段切臂、中段体和右段切臂，中段体内部装有PCB电路板、电池和角度传感器，角度传感器包括第一角度传感器和第二角度传感器，第一角度传感器和第二角度传感器的旋转轴承上均安装有法兰，左段切臂和右段切臂分别转动安装在中段体的两端，左段切臂和右段切臂均通过法兰与中段体连接固定。本发明中通过设置第一角度传感器和和第二角度传感器，以及三段式主体的机械结构设计了一种新型树木胸径测量方法，所设计的激光辅助装置可以折叠、便于携带、具有高精度、高效率、低成本、轻巧、简便、适应性广、抗干扰能力强、易于携带等特点。
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公开(公告)号：CN117456385A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311390188.0
申请日：2023-10-24
Applicant: 浙江农林大学
IPC: G06V20/17 , G01N21/25 , G01N21/55 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/766 , G06V10/75
Abstract: 本发明涉及竹林冠层叶绿素含量估算技术领域，具体涉及基于无人机高光谱技术的竹林冠层叶绿素含量估算方法；S1、对地面竹林进行数据采集与处理；S2、采用无人机高光谱技术获取影像数据，并进行预处理；S3、植被指数的选取与计算；S4、统计分析；S5、构建叶绿素含量估算模型。本发明中，采用无人机高光谱技术获取影像数据，通过对植被指数影像环境背景进行剔除，解决传统估算方法中环境背景对光谱参数影响较大的问题，同时建立竹林冠层叶绿素含量优化估算模型，实现竹林冠层叶绿素含量的实时监测和估算，该估算方法具有低成本、灵活性高、方便快捷的特点，可以作为监测竹林冠层叶绿素含量的有效手段，为竹林管理提供数据支撑。
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