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公开(公告)号：CN117309857A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311138546.9
申请日：2023-09-05
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/84
Abstract: 本发明属于统计学技术领域，具体为一种小麦均匀度的监测方法，所述小麦均匀度包括叶面积指数的均匀度、叶绿素相对含量的均匀度、冠层高度的均匀度、植被覆盖度的均匀度中的任一种或几种；所述监测方法包括以下步骤：(1)采集小麦高光谱数据和RGB数据；(2)测量建模用的叶面积指数、叶绿素相对含量；(3)建立叶面积指数与高光谱数据的反向传播神经网络模型，得到所有叶面积指数，计算叶面积指数的均匀度；建立叶绿素相对含量与高光谱数据的反向传播神经网络模型，得到叶绿素相对含量，计算叶绿素相对含量的均匀度；提取冠层高度、植被覆盖度；计算冠层高度、被覆盖度的均匀度；本发明的监测方法能很好的描述小麦均匀度。
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公开(公告)号：CN115908352A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211546123.6
申请日：2022-12-05
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/62 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别和机器学习的梨果实石细胞含量测定方法。包括以下步骤：1.利用石蜡切片技术对梨果肉进行切片并染色；2.通过显微镜观察并采集解剖图像；3.通过图像标记区分石细胞区域和非石细胞区域；4.利用机器学习算法对图像进行识别并分割出石细胞区域；5.通过计算石细胞团区域在图像中的占比计算石细胞含量，并利用线性回归模型估算三维空间中梨果实石细胞含量。该方法直接通过平面图像识别计算获得石细胞含量数据，还可以进一步使用分割后图像提取石细胞相关表型性状数据，克服了常规生化方法提取进行含量测量而导致的石细胞损失的缺陷，弥补了间苯三酚‑盐酸染色方法的固有缺陷，获取的石细胞相关数据更为准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114549617A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210175485.2
申请日：2022-02-25
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明涉及一种测量园艺作物果实表面积的方法，包括：将待测量园艺作物果实放置在三维激光扫描仪的探针下方；采用三维激光扫描仪第一次扫描待测量园艺作物果实，获得第一点云；根据第一点云获得第一表面图像；将待测量园艺作物果实进行180度上下翻转，采用三维激光扫描仪第二次扫描待测量园艺作物果实，获得第二点云；根据第二点云获得第二表面图像；根据第一表面图像和第二表面图像上相同部位的特征点，将第一表面图像和第二表面图像拼接为待测量园艺作物果实的三维模型；将三维模型的表面进行三角化处理，获得三角形拼接形成的球体图像；根据球体图像确定待测量园艺作物果实的表面积。本发明提高了果实表面积计算的准确性。
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公开(公告)号：CN119962346A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411894545.1
申请日：2024-12-20
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G16C20/30 , G06N7/01 , G06F119/12 , G06F119/08 , G06F119/14 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供一种基于智能算法和过程模型的稻田NH3挥发模拟方法，针对田面水氨氮浓度、pH获取复杂，以及现有稻田NH3挥发过程模型对NH3(aq)和风速的不合理假设，提出解决方法，以提高模型使用效率，减少模拟的不确定性，精准预测稻田NH3挥发。发明内容包括：基于观测的施肥时间/量、田面水氨氮浓度数据，采用智能算法构建田面水氨氮浓度预测模型；基于JM模型，采用经验公式计算pH值，并修正模型中的NH3(aq)浓度和风速，从而构建NAU‑PNH3模型；基于点位观测信息验证NAU‑PNH3模型精度。该发明弥补了现有过程模型对关键参数假设的局限性，通过智能算法提高模型使用效率，为大范围预测稻田氨挥发排放与优化农业氮管理措施提供重要的科学支撑。
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公开(公告)号：CN118737308A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410707496.X
申请日：2024-06-03
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于遥感和智能算法的地表水体N2O温室气体排放监测方法，首先以地表水体为研究对象，通过实测水质数据，探究影响溶解态N2O的关键水质参数，使用深度神经网络算法构建溶解态N2O预测模型；利用多源遥感数据、地面高光谱信息及水质实测数据，构建水温、pH、溶解氧、无机氮的遥感反演算法；进一步与溶解态N2O预测模型、水‑气界面N2O排放模型相结合，最终构建了基于遥感和智能算法的地表水体N2O温室气体排放监测方法，实现基于遥感的地表水体N2O产生和排放的空间反演。本设计充分结合了遥感和智能算法的优势，更加全面、系统、准确地估算地表水体N2O产生和排放量，为水生态系统温室气体减排提供科学监测技术及数据支撑。
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公开(公告)号：CN112428268A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011253907.0
申请日：2020-11-11
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明涉及水果采后处理领域，具体是涉及基于机器视觉的车载机械臂式水果拾取装箱系统及方法，该系统包括：自走车装置，用于搭载机器手臂装置及相关设备，同时可驱动整个水果拾取装箱系统进行移动；机器手臂装置，安装在自走车装置上，用于水果的拾取装箱；机器视觉装置，安装在机器手臂装置中末端执行器上，用于识别并定位水果；控制系统，安装在自走车装置中，用于分析机器视觉装置传输的数据并驱动机器手臂装置完成对目标水果的抓取。本发明通过先进的机器视觉技术和机器人技术来提高水果拾取装箱的效率问题和降低水果的损伤率，将大大提高我国水果采后处理能力，进而创造出巨大的经济效益和社会效益。
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公开(公告)号：CN111064884A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911264167.8
申请日：2019-12-11
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明提出一种基于太阳能的田间作物图像自动采集传输系统，包括太阳能供电装置和图像采集装置，太阳能供电装置安装在图像采集装置外部，图像采集装置包括高分辨率相机、相机控制模块、时间控制器、4G通讯模块、电源模块，太阳能供电装置包括支撑平台、太阳能板、蓄电池和太阳能充电控制器。本发明能够实现对田间作物的定时拍照、实时传送和远程控制，满足田间作物生长监测的需要，提高工作效率，能够适应恶劣环境，并适用于多种地面平台。
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