公开(公告)号：CN112046221B

公开(公告)日：2022-12-23

申请号：CN202010996720.3

申请日：2020-09-21

Applicant: 西南大学

Inventor： 赵颖 ,  俞庭 ,  薛启泓 ,  郑嵩川 ,  李云伍 ,  王月强 ,  谭浩 ,  彭爽

IPC: B60F5/02 ,  B64C1/30 ,  B64C27/08

Abstract: 本发明公开一种空地两用无人机，机身上设置折叠式飞行支架，飞行支架能够折叠收缩到机身的范围之内，并能够展开延伸到机身之外，飞行支架采用折叠式结构，在不飞行时折叠收缩，减小向外伸展的体积；飞行支架上设置螺旋桨，螺旋桨用于带动无人机在空中飞行，折叠时螺旋桨连同飞行支架同步收缩；机身的四周设置至少四个行走轮，行走轮通过独立运转在地面移动，并可独立转向控制行进方向；当在空中飞行时，飞行支架展开，使螺旋桨向四周伸展，外露于机身，螺旋桨转动使无人机在空中飞行；当需要在地面行走时，飞行支架折叠收缩回机身，减小整体的体积，降低碰撞概率，并且可通过狭小的空间，提高通过率，该无人机能够空地两用，适应性强。

公开(公告)号：CN114199880A

公开(公告)日：2022-03-18

申请号：CN202111454283.3

申请日：2021-11-22

Applicant: 西南大学

Inventor： 姚丽萍 ,  戴卓辰 ,  彭爽 ,  谢守勇 ,  张军辉

IPC: G01N21/88

Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算的柑橘病虫害实时检测方法。这种实时检测方法通过采用高光谱成像系统采集柑橘叶片高光谱图谱数据，分析得到病虫害的主要特征波段，用此特征波段作为多光谱相机选用的滤光片中心波长，并提取该特征波段下的柑橘叶片单通道图像，构建图像数据集，以此训练评估深度学习模型，再将模型权重通过量化、编译处理，部署到FPGA板卡中，在现场读取多光谱相机所采集的柑橘叶片光谱图像，将推理结果输出至FPGA板卡显示屏中，以实现检测柑橘苗木是否存在病虫害。本发明首次将多光谱检测技术、深度学习方法与边缘计算相结合，并用于柑橘病虫害的现场实时检测中。不仅提高了检测柑橘病虫害的速度，也保证了检测的精度。

公开(公告)号：CN112046221A

公开(公告)日：2020-12-08

申请号：CN202010996720.3

申请日：2020-09-21

Applicant: 西南大学

Inventor： 赵颖 ,  俞庭 ,  薛启泓 ,  郑嵩川 ,  李云伍 ,  王月强 ,  谭浩 ,  彭爽

IPC: B60F5/02 ,  B64C1/30 ,  B64C27/08

Abstract: 本发明公开一种空地两用无人机，机身上设置折叠式飞行支架，飞行支架能够折叠收缩到机身的范围之内，并能够展开延伸到机身之外，飞行支架采用折叠式结构，在不飞行时折叠收缩，减小向外伸展的体积；飞行支架上设置螺旋桨，螺旋桨用于带动无人机在空中飞行，折叠时螺旋桨连同飞行支架同步收缩；机身的四周设置至少四个行走轮，行走轮通过独立运转在地面移动，并可独立转向控制行进方向；当在空中飞行时，飞行支架展开，使螺旋桨向四周伸展，外露于机身，螺旋桨转动使无人机在空中飞行；当需要在地面行走时，飞行支架折叠收缩回机身，减小整体的体积，降低碰撞概率，并且可通过狭小的空间，提高通过率，该无人机能够空地两用，适应性强。

公开(公告)号：CN115393293A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202210964897.4

申请日：2022-08-12

Applicant: 西南大学

Inventor： 彭爽 ,  陶丽

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/187 ,  G06T7/194 ,  G06T5/00 ,  G06T5/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及电镜细胞诊断技术领域，具体公开了一种基于UNet网络与分水岭算法的电镜红细胞分割与定位方法，包括步骤：S1、构建基于UNet的多注意力分割模型对电镜红细胞进行细胞前后景的分割；S2、基于分水岭算法对分割好的图形进行细胞的定位与分割。本发明提首先采用数据增强等方法扩充数据集丰富度，接着采用设计的多注意力分割模型Aca‑UNet进行细胞前后景的分割。最后将分割好的图形进行距离变换、分水岭修正后，寻找单个细胞区域，完成细胞的定位与分割。本方法第一次将计算机辅助算法应用到电镜数据集上，实验中，密集细胞分割的dice系数达到88.94％，高倍放大细胞分割的dice系数达到93.10％。