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公开(公告)号：CN115937689A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211721125.4
申请日：2022-12-30
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，且公开了一种农业害虫智能识别与监测技术，通过利用公开知识图谱和私有数据构建多模态农业病虫害知识图谱，收集多类别害虫图片作为训练数据，并对数据进行预处理，利用训练数据训练一个卷积视觉模型和一个视觉注意力模型，然后将训练完成的模型保存，冻结模型后，使用融合模块融合两个模型，利用多模态知识图谱推理出输入害虫图片的相关粗粒度的属性特征，利用编码器对推理的属性特征进行编码。该农业害虫智能识别与监测技术，可以利用粗粒度多模态知识图谱辅助混合视觉模型对害虫进行识别和监测，提高了对害虫种类的识别准确度。
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公开(公告)号：CN109784417B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201910078350.2
申请日：2019-01-28
Applicant: 安徽农业大学 , 安徽泓森物联网有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/096
Abstract: 本发明实施方式提供一种黑毛猪肉图像的识别方法，属于黑毛猪肉的新鲜度识别技术领域。所述识别方法包括：预设一残差网络模型；采用预设的数据库对残差网络模型进行训练，初始化残差网络模型的参数和残差网络模型的各个变量的权重，其中，数据库包括至少一张猪肉的图像；将LReLU函数作为自适应网络的激活函数；采用预设的样本集再次训练残差网络模型，其中，样本集包括至少一张黑毛猪肉的图像；输出残差网络模型；采用残差网络模型识别黑毛猪肉图像。该黑毛猪肉图像的识别方法提高了黑毛猪肉图像新鲜度的识别率。
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公开(公告)号：CN115269864A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210746863.8
申请日：2022-06-28
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/23 , G06F16/27 , G06F16/28 , G06F40/295 , G06Q10/06 , G06Q30/02 , G06Q50/02 , H04L67/1097
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的农业众包知识图谱的构建方法及系统，本发明在农业知识图谱的构建中引入了众包和区块链技术，将农业知识图谱构建环节任务交给众包完成，将区块链技术引入众包农业知识图谱的构建流程中，提出融合区块链智能合约的众包农业知识图谱构建策略，并将众包构建知识图谱的过程上链，实现数据的不可篡改、可追溯、可信任；基于众包构建的农业知识图谱数据，采取联合抽取法和多种补全方式，提高了对众包数据三元组信息的抽取效率和知识图谱完整性；建立众包工人信用评价体系，有效提高了众包完成质量和专业领域人员长期参与积极性；本发明有效解决了农业知识图谱构建中数据易泄露、可信度低、构建效率低、质量难评估等问题。
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公开(公告)号：CN114527252B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210124478.X
申请日：2022-02-10
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明涉及环境监测技术领域，且公开了面向智慧农业的水产养殖多传感器信息融合环境监测装置，包括船体、传感器组件和水质监测终端机，水质监测终端机安装在船体内，船体的下端通过矩形孔固定连接有盒体，盒体的上端通过安装孔与传感器组件固定连接，船体内固定连接有水泵，水泵的输入端固定连接有进水管，盒体的侧壁通过圆孔与进水管的一端固定连接，水泵的输出端固定连接有连接有出水管。该面向智慧农业的水产养殖多传感器信息融合环境监测装置，可以在水产养殖水域内的任意地点对水体的水质进行检测，且监测装置可以在水域内快速改变，并且监测过程中无需取样在岸边进行检测。
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公开(公告)号：CN114627502A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210240265.3
申请日：2022-03-10
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于改进YOLOv5的目标识别检测方法，属于目标检测领域，包括：采集目标图像样本数据，构建样本数据集；对样本数据集进行扩容处理，得到待识别数据集；对目标检测算法YOLOv5进行改进，获得改进的目标检测算法YOLOv5，具体包括：优化目标锚框、添加协调注意力机制CA及特征融合BiFP；利用改进的目标检测算法YOLOv5对待识别数据集中的图像信息进行识别，获得识别结果。该方法采用改进的目标检测算法YOLOv5不仅提升了一般情况下的生猪个体识别准确率，还改善了在生猪密集以及远距离小目标情境下的检测性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114527252A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210124478.X
申请日：2022-02-10
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明涉及环境监测技术领域，且公开了面向智慧农业的水产养殖多传感器信息融合环境监测装置，包括船体、传感器组件和水质监测终端机，水质监测终端机安装在船体内，船体的下端通过矩形孔固定连接有盒体，盒体的上端通过安装孔与传感器组件固定连接，船体内固定连接有水泵，水泵的输入端固定连接有进水管，盒体的侧壁通过圆孔与进水管的一端固定连接，水泵的输出端固定连接有连接有出水管。该面向智慧农业的水产养殖多传感器信息融合环境监测装置，可以在水产养殖水域内的任意地点对水体的水质进行检测，且监测装置可以在水域内快速改变，并且监测过程中无需取样在岸边进行检测。
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公开(公告)号：CN113988786A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111233057.2
申请日：2021-10-22
Applicant: 安徽农业大学 , 安徽安宠宠物用品有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于双层异构图神经网络的企业协同制造决策方法，采用图神经网络对产业链以及企业内部工作关系进行建模，并利用企业数据进行训练。相较于传统的针对单一领域的工作流建模方法，本发明可获得应用范围更广，覆盖多个产业流程的关系模型。采用双层异构图神经网络，首先将产业链模型训练产生粗粒度的生产决策，然后将粗粒度决策与企业内部协同网络进行耦合，进一步产生细粒度的生产决策。采用双层异构图神经网络方法可直接对其中复杂企业关系和企业内部关系进行耦合分析,针对所做出的决策，将其输入决策评价系统进行分析，得到决策的综合质量评估，形成对最终决策结果的反馈优化，较传统人工决策和单一行业决策更全面，可行度更高。
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公开(公告)号：CN113967282A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111336850.5
申请日：2021-11-12
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种规模化畜禽养殖场景中的疾病监测装置，属于养殖卫生防控技术领域。一种规模化畜禽养殖场景中的疾病监测装置，包括安装架，所述安装架上端设置有连接横板和连接横杆，所述连接横板与连接横杆垂直设置，所述连接横杆上侧中央固定连接有连接架，所述连接架上端连接在养殖棚顶面的自动轨道中；所述安装架下侧固定连接有固定座，所述固定座下侧固定连接在储备箱上侧，所述固定座内侧设置有下药桶，所述下药桶下侧固定连接在储备箱上侧；所述储备箱内侧设置有储药腔，所述储药腔内设置有消杀剂，所述储药腔与下药桶之间连通；本发明解决了现有技术中仅具有监测和预警功能，而不能在监测到疾病突发时及时喷洒消杀剂的问题。
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公开(公告)号：CN111431940A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010351850.1
申请日：2020-04-28
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链技术的干果供应链信息防篡改实现方法。包括：针对传统干果供应链的特点，设计并实现基于IPBFT共识算法的多模块可信溯源模型；通过将干果供应链上的农事、加工、质检及运输这四个关键节点进行连接构成联盟链；干果供应链各个节点都是独立且平等的，因此构成的联盟链不需要选举主节点进行区块的生成，从而保障各个节点的记账权并且有效提高数据的传输性能；利用智能合约机制设计用户合约、事件合约以及管理员合约三个模块，干果联盟链中客户端的操作请求都经过已测试的合约函数进行验证；通过IPBFT共识算法建立独立的区块信息，利用智能合约实现信息的一一映射，以维护供应链信息来保证数据真实安全和防篡改。
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公开(公告)号：CN110309886A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910610145.6
申请日：2019-07-08
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的无线传感器高维数据异常检测方法，包括以下步骤：（101）、获取历史数据；（102）、建立DBN-QSSVM混合模型；（103）、利用传感器历史数据对混合模型进行训练；（104）、采集待检测的传感器测试数据；（105）、利用（103）中训练好的DBN-QSSVM混合模型对传感器测试数据进行异常检测；（106）、输出传感器测试数据中的异常数据。本发明改进了现有技术的相关算法和流程，提出了一个在处理高维度数据时，实现在线检测技术的方法，可以在不降低数据异常检测方法准确性的情况下，大大降低该方法的空间和时间复杂度，从而更加适用于大规模高维数据异常检测。
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