一种基于苹果皮的颗粒材料及其制备方法和应用

    公开(公告)号:CN118949938A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202411021816.2

    申请日:2024-07-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于苹果皮的颗粒材料及其制备方法和应用,属于材料制备技术领域。该基于苹果皮的颗粒材料的制备方法包括:将苹果皮放入碱溶液中浸泡,然后取出,经冷冻干燥后,得到苹果皮预处理材料;将小球藻放入营养液中,然后进行光照培养,将所得培养液冷冻干燥,得到小球藻粉;对苹果皮预处理材料和小球藻粉进行粉碎,并将所得材料混合,得到混合物料;使用海藻酸钠‑氯化钙包埋体系对混合物料进行包埋,得到基于苹果皮的颗粒材料。本发明中实现了对废弃苹果皮的资源化回收利用,绿色环保,制备得到基于苹果皮的颗粒材料具有较好的吸附性能,因此,该基于苹果皮的颗粒材料在废水处理中具有较好的应用前景。

    农作物识别方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113850132B

    公开(公告)日:2025-02-07

    申请号:CN202110971442.0

    申请日:2021-08-23

    Inventor: 王有宁

    Abstract: 本发明公开了一种农作物识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:向无人机发送采集指令,以使无人机采集目标区域的高精度图像,根据无人机的位置信息将高精度图像与预设种植地图融合;对各种植区域对应的高精度图像数据进行分析,确定各种植区域对应的当前农作物状态;获取当前时间,根据各种植区域对应的农作物品种、播种时间以及当前时间确定预期农作物状态;将当前农作物状态与预期农作物状态进行比对,得到农作物识别结果,从而确定各种植区域内农作物的生长状态。通过对无人机采集的高精度图像进行分析,确定各种植区域对应的农作物生长状态,避免采用存在较大主观性和局限性的人工识别,提高了农作物生长状态识别的准确性。

    农作物识别方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113850132A

    公开(公告)日:2021-12-28

    申请号:CN202110971442.0

    申请日:2021-08-23

    Inventor: 王有宁

    Abstract: 本发明公开了一种农作物识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:向无人机发送采集指令,以使无人机采集目标区域的高精度图像,根据无人机的位置信息将高精度图像与预设种植地图融合;对各种植区域对应的高精度图像数据进行分析,确定各种植区域对应的当前农作物状态;获取当前时间,根据各种植区域对应的农作物品种、播种时间以及当前时间确定预期农作物状态;将当前农作物状态与预期农作物状态进行比对,得到农作物识别结果,从而确定各种植区域内农作物的生长状态。通过对无人机采集的高精度图像进行分析,确定各种植区域对应的农作物生长状态,避免采用存在较大主观性和局限性的人工识别,提高了农作物生长状态识别的准确性。

    一种极化卫星影像分析方法

    公开(公告)号:CN115223050B

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202210461568.8

    申请日:2022-04-28

    Abstract: 一种极化卫星影像分析方法,主要解决极化卫星影像中具备稀疏性的小目标的识别准确率较低的问题,同时也解决了并行加速处理过程为了克服数据分割造成分割线附近图像特征丢失或因补偿带来的额外计算代价问题,通过将映射到高维特征空间中的样本分批次进行空间聚类和簇类规约,在不降低大尺寸(稠密)对象识别率的同时提高了稀疏对象的有效识别。

    一种极化卫星影像分析方法

    公开(公告)号:CN115223050A

    公开(公告)日:2022-10-21

    申请号:CN202210461568.8

    申请日:2022-04-28

    Abstract: 一种极化卫星影像分析方法,主要解决极化卫星影像中具备稀疏性的小目标的识别准确率较低的问题,同时也解决了并行加速处理过程为了克服数据分割造成分割线附近图像特征丢失或因补偿带来的额外计算代价问题,通过将映射到高维特征空间中的样本分批次进行空间聚类和簇类规约,在不降低大尺寸(稠密)对象识别率的同时提高了稀疏对象的有效识别。

    基于人工智能的产量预估方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113408374B

    公开(公告)日:2022-09-23

    申请号:CN202110616657.0

    申请日:2021-06-02

    Abstract: 本发明涉及农业技术领域,公开了一种基于人工智能的产量预估方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:获取目标农作物的当前生长图像信息,提取所述当前生长图像信息的目标特征信息;根据所述目标特征信息在大数据平台查找对应的历史生长信息;获取预设神经网络模型,根据所述预设神经网络模型和所述历史生长信息得到目标产量预估模型;获取所述目标农作物的环境图像信息,根据所述当前生长图像信息和所述环境图像信息通过所述目标产量预估模型进行产量预测,得到所述目标农作物的预估产量,相较于现有技术通过不同功能的传感器测得的单一数据对农作物产量的推测,能够有效提高预估农作物产量的正确率,以及降低预估成本。

    一种底泥非扰动原柱取样装置
    10.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119738207A

    公开(公告)日:2025-04-01

    申请号:CN202411930451.5

    申请日:2024-12-26

    Abstract: 本发明涉及取样装置技术领域,具体为一种底泥非扰动原柱取样装置,包括取样平台船,所述取样平台船上设置有空气压缩机、气管收集器与牵引卷扬机构,牵引卷扬机构通过吊装牵引连杆连接有取样组件,所述取样组件通过供气管路与气管收集器相连,取样组件上还设置有深度位移传感器;本发明通过脉冲气动射流式反推动力装置依靠空气压缩机产生脉冲压缩气流形成脉冲气动射流反推动力,为取样管提供向下直推钻取动力,并快速插入沉积层,充满取样管,有效的锁住悬浮状腐殖层和下层底泥,实现高效非扰动的精准水下取样。

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