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公开(公告)号：CN115760866A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211511972.8
申请日：2022-11-29
Applicant: 青岛农业大学
IPC: G06T7/10 , G06T3/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于遥感图像的农作物干旱检测方法，构建干旱检测神经网络模型对农作物干旱区域进行大范围检测，以有效预防农作物干旱，为实现精准灌溉提供可靠的数据支持；在特征图提取模块用ResNet50作为主干网络提取特征图；在Enconder模块中设计一种多尺度注意力池化模块，采用多尺度空洞卷积的方式获取多尺度的上下文信息，再融合CBAM注意力机制将网络的关注重点放在目标的干旱区域，提高特征的提取效果。最后，Deconder部分将低层次特征图和Enconder模块的多尺度高层次干旱特征图进行有效融合，最终采用反卷积的方式实现了土地干旱区域的有效检测，优化农作物干旱边界的识别效果。
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公开(公告)号：CN116664629A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310735605.4
申请日：2023-06-21
IPC: G06T7/246 , G06N3/0442 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习模型T‑LSTM的船舶运动轨迹预测方法，首先根据AIS数据特征，构建轨迹预测数据集，对于单个船舶运动，设计时间感应T‑LTSM神经网络方法，通过增加一个新变量时间间隔，并结合时间注意力机制来决定时间间隔对每层LSTM单元的影响，实现不同步长AIS数据的直接利用；对于多船舶同时运动预测，在单船舶运动分析的基础上，构建对抗神经网络模型，生成器部分采用T‑LSTM和LTSM的双层结构预测船舶数据，通过对抗学习网络参数实现多船舶运动的同时预测。本方案方法具有精确度高、易实现的特点，能满足船舶实际航行应用需求，具有广泛的推广应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112449835B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202011473010.9
申请日：2020-12-15
Applicant: 青岛农业大学
Abstract: 本发明提供一种胡萝卜收获机，包括：定量收集装置，所述定量收集装置包括：收集箱，所述收集箱一侧上设置有缺口，另一侧上设置有圆弧形开口；收集板，所述收集板设置于所述收集箱内；连杆组件，所述连杆组件设置于所述收集箱外，并与所述收集箱和所述收集板相连接；第一驱动件，所述第一驱动件设置于所述收集箱外，并与所述连杆组件和所述收集箱相连接；输送组件，所述输送组件设置于所述收集箱内，并位于所述缺口处，所述输送组件与所述收集板相对设置。本发明能够根据胡萝卜所需要的量进行定量收集并进行连续往复输送，便于胡萝卜的定量收集，且降低了人工成本，提高了生产效率。
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公开(公告)号：CN110757487A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911142319.7
申请日：2019-11-20
Applicant: 青岛农业大学
Abstract: 本发明公开了一种通过变形改变抓取方式的机械爪，上六杆机构和下六杆机构均由六根相同的连杆依次首尾相接组成，上六杆机构中的四根连杆分别连接四根指部关节杆，四根指部关节杆分别连接四根指部，四根指部分别连接下六杆机构的四根连杆，各个部件之间通过铰接方式可转动连接。本发明的有益效果是可实现以单一机械爪完成2种运动规律不同的抓取运动，相比同样的多种抓取方式的复合式抓取装置，节省了制造耗材，减少了原动件数量，且在工作时占用更少的空间。
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公开(公告)号：CN118865122A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410906017.7
申请日：2024-07-08
Applicant: 青岛农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明所述基于改进U‑net神经网络的花生生长感知方法，采用RGB和深度花生植株图像，针对性地提出基于改进U‑net神经的花生生长智能感知手段，以期构建双通道输入方式对多模态数据进行融合分析，进而实现花生目标植株图像有效感知与实时检测的使用要求。采用Transformer架构，包括编码器和解码器两部分；所述的编码器采用双重U‑net模型作为特征提取的主干网络且引入CBAM注意力机制，分别提取RBG图像和深度图像的花生植株特征，并在下采样模块中设计加入了卷积块注意力模块CBAM来提高特征的提取效果；所述的解码器采用交叉注意力模块CA，以来融合编码器提取的RBG图像和深度图像花生植株特征，植株特征通过反卷积方法来还原成原图像大小以实现对花生植株的感知与检测。
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公开(公告)号：CN112449835A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011473010.9
申请日：2020-12-15
Applicant: 青岛农业大学
Abstract: 本发明提供一种胡萝卜收获机，包括：定量收集装置，所述定量收集装置包括：收集箱，所述收集箱一侧上设置有缺口，另一侧上设置有圆弧形开口；收集板，所述收集板设置于所述收集箱内；连杆组件，所述连杆组件设置于所述收集箱外，并与所述收集箱和所述收集板相连接；第一驱动件，所述第一驱动件设置于所述收集箱外，并与所述连杆组件和所述收集箱相连接；输送组件，所述输送组件设置于所述收集箱内，并位于所述缺口处，所述输送组件与所述收集板相对设置。本发明能够根据胡萝卜所需要的量进行定量收集并进行连续往复输送，便于胡萝卜的定量收集，且降低了人工成本，提高了生产效率。
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公开(公告)号：CN211842033U
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201922013043.4
申请日：2019-11-20
Applicant: 青岛农业大学
Abstract: 本实用新型公开了一种通过变形改变抓取方式的机械爪，上六杆机构和下六杆机构均由六根相同的连杆依次首尾相接组成，上六杆机构中的四根连杆分别连接四根指部关节杆，四根指部关节杆分别连接四根指部，四根指部分别连接下六杆机构的四根连杆，各个部件之间通过铰接方式可转动连接。本实用新型的有益效果是可实现以单一机械爪完成2种运动规律不同的抓取运动，相比同样的多种抓取方式的复合式抓取装置，节省了制造耗材，减少了原动件数量，且在工作时占用更少的空间。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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