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公开(公告)号：CN117575830B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202311495042.2
申请日：2023-11-10
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06Q50/02 , G06F18/20 , G06F30/20 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供了一种基于NKI预测氮钾互作下小麦植株氮钾亏缺和产量状况的方法，包括：获取氮钾互作下相应的小麦植株生长参数；基于贝叶斯理论框架描述给定观察日期的生物量对钾浓度的响应；使用概率分布描述线性加平台参数在观察日期内的变异性；根据指定先验概率分布来定义这些参数合理值的先验知识；模型参数的后验分布进行估计；在估计的模型参数中取中值用于拟合每个日期的特定线性加平台函数，确定为临界钾稀释曲线模型；根据养分临界稀释理论计算KNI；根据临界氮稀释曲线模型计算NNI；进一步根据NNI和KNI计算NKI。本发明方法能够准确预测小麦植株氮钾亏缺和产量对氮钾互作效应的响应变化。
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公开(公告)号：CN113192117B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202110172049.5
申请日：2021-02-08
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06T7/62 , G06F30/20 , G01N21/3563 , G01N21/55
Abstract: 本发明公开了一种基于Sentinel‑2卫星影像红边波段改进小麦生长早期叶面积指数估算的方法，通过Sentinel‑2获取田间背景光谱与小麦冠层光谱信息，分别获取“秸秆‑土壤”光谱与“小麦‑秸秆‑土壤”光谱，并计算两者红边区域的斜率，计算由背景调节系数α修正后的正切函数SATF，基于光谱变量SATFNIR‑RE2构建小麦LAI估算模型，采用交叉验证对LAI估算模型进行初步筛选，而后用独立数据对筛选模型进行测试。本发明构建的SATFNIR‑RE2能够减少秸秆还田后小麦田间复杂背景的影响，并改善小麦生长前期LAI估算，可基于卫星平台应用于区域范围内小麦生长前期LAI的实时、无损和准确的估算。
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公开(公告)号：CN114062281A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111373941.6
申请日：2021-11-19
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种宽视角多光谱成像型作物生长传感装置，该装置采用4波段4通道设计，各通道包括光学成像模块、光电转换模块和控制电路模块；所述光学成像模块包括望远成像模块和分光模块，所述望远成像模块包括第一透镜、光圈、第二透镜、第三透镜以及第四透镜，所述分光模块为窄带滤光片，该窄带滤光片设于第四透镜上方；所述光电转换模块包括图像传感器和光电转换处理器，光电转换模块将采集和处理的作物图谱信息发送到控制电路模块，所述控制电路模块通过输出接口将信息输出。本发明解决了非成像型传感器传感装置难以消除复杂水土背景的问题，同时该装置实现了作物生长信息的快速无损采集、智能化解析和可视化解释。
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公开(公告)号：CN113435282A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110677003.9
申请日：2021-06-18
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的无人机影像麦穗识别方法，通过将无人机测试影像输入至麦穗识别模型识别出麦穗信息，所述识别模型的构建包括：S1、数据采集步骤；S2、数据处理步骤；S3、构建适用于无人机影像麦穗识别网络，对所述无人机影像数据进行训练，得到麦穗识别模型；S4、利用训练好的麦穗识别模型对无人机影像中的待检测麦穗进行识别，融合麦穗识别模型的检测框，得到识别结果；其特征在于S3构建多尺度网络特征架构，通过多尺度检测层提取麦穗特征，增强网络对小尺寸麦穗特征的提取能力；基于交并比计算检测层的置信度损失权重，提高小尺寸麦穗特征对网络的贡献。本发明提出的方案具有检测小尺寸密集麦穗影像的优点，很好解决了麦穗识别的技术困境。
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公开(公告)号：CN119717915A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411838909.4
申请日：2024-12-13
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种播种单体播种深度与镇压控制方法及其控制装置，方法包括：获取控制参数数据，控制参数数据包括播种模式和/或镇压/下压参数；基于控制参数数据确定作业模式；当作业模式为下压模式以及镇压模式，分别基于镇压力传感器采集的数据以及下压力传感器采集的数据实时调节镇压液压缸以及下压液压缸伸缩，以保持目标镇压力以及目标下压力；当作业模式为下压/镇压协作模式，同时获取下压力传感器与镇压力传感器采集的数据，并同时条件下压液压缸以及镇压液压缸伸缩，以保持目标下压力以及保持目标镇压力。本发明的方案能够实现下压模式、镇压模式及下压/镇压协作模式的按需切换，相较于现有技术中固定模式，具备更高的适应性和灵活性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119131045B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411160757.7
申请日：2024-08-22
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06T7/10 , G01B11/24 , G01B11/28 , G01B11/26 , G01N21/84 , G01N21/25 , G06T7/50 , G06T7/90 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种无接触式大豆单叶片外部表型参数与光谱修正方法，包括：S1、建立大豆叶片实例分割数据库；S2、获取大豆叶片的RGB信息，深度信息，与多光谱信息；S3、获取单叶多光谱图像；同时获取每个叶片对应的深度信息，多光谱信息；S4、根据大豆单叶的RGB信息，深度信息计算其叶片外部表型参数并利用外部表型参数修正光谱信息作为最终光谱修正结果。本发明利用深度相机获取置植株盆栽外部参数，避免了繁杂的建模过程，节省了时间，减少了计算量。同时光谱修正算法可以修正角度对光谱的影响，不再需要手持仪器夹持，大大提高了效率，对表型获取以及育种有着提高效率的效果。
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公开(公告)号：CN119131045A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411160757.7
申请日：2024-08-22
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06T7/10 , G01B11/24 , G01B11/28 , G01B11/26 , G01N21/84 , G01N21/25 , G06T7/50 , G06T7/90 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种无接触式大豆单叶片外部表型参数与光谱修正方法，包括：S1、建立大豆叶片实例分割数据库；S2、获取大豆叶片的RGB信息，深度信息，与多光谱信息；S3、获取单叶多光谱图像；同时获取每个叶片对应的深度信息，多光谱信息；S4、根据大豆单叶的RGB信息，深度信息计算其叶片外部表型参数并利用外部表型参数修正光谱信息作为最终光谱修正结果。本发明利用深度相机获取置植株盆栽外部参数，避免了繁杂的建模过程，节省了时间，减少了计算量。同时光谱修正算法可以修正角度对光谱的影响，不再需要手持仪器夹持，大大提高了效率，对表型获取以及育种有着提高效率的效果。
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公开(公告)号：CN118961626A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411023684.7
申请日：2024-07-29
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种通用型马赛克式多光谱成像作物生长传感装置串扰信息校正方法，包括：S1利用传感装置结合可调单色光源系统，步进获取不同波段的均匀光源图像；S2根据马赛克滤光片上的波段设置，寻找对应波段的均匀光源图像，遍历并记录各波段图像宏像素区域中响应值最大的像素索引。按照像素索引提取各步进波段图像所对应像素位置的响应值，并绘制各通道的响应平均值曲线；S3根据各通道的响应值曲线，绘制高斯响应曲线，并利用响应值数据的伪逆矩阵与高斯数据矩阵相乘，获取校正系数矩阵，使用该矩阵消除原始光谱图像波段间的数据串扰。本发明解决了马赛克式多光谱成像作物生长传感装置波段串扰信息问题，具有通用型和高效型的特点。
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公开(公告)号：CN118956770A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411440564.7
申请日：2024-10-16
Applicant: 南京农业大学
IPC: C12N5/10 , C12N5/077 , C12N15/55 , C12N15/113 , C12N15/85 , C12N15/877
Abstract: 本发明涉及一种基于CRISPR‑Cas9编辑技术的高饲料转化率基因敲入细胞系及其牛克隆胚胎的制备方法，属于基因工程技术领域。本发明构建了一种基于CRISPR‑Cas9编辑技术的高饲料转化率基因敲入的牛胎儿成纤维细胞系及克隆胚，以期利用胚胎移植技术获得高饲料转化效率基因编辑肉牛，从而实现高饲料转化率肉牛的精准分子设计育种和扩繁。本发明将借助CRISPR‑Cas9基因编辑技术，针对饲料转化率等性状相关的功能基因，有目的地插入基因序列，对肉牛的高效、高产性状进行改良，培育出高效的肉牛育种新材料，具有较大的应用研究价值。
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公开(公告)号：CN113192117A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110172049.5
申请日：2021-02-08
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06T7/62 , G06F30/20 , G01N21/3563 , G01N21/55
Abstract: 本发明公开了一种基于Sentinel‑2卫星影像红边波段改进小麦生长早期叶面积指数估算的方法，通过Sentinel‑2获取田间背景光谱与小麦冠层光谱信息，分别获取“秸秆‑土壤”光谱与“小麦‑秸秆‑土壤”光谱，并计算两者红边区域的斜率，计算由背景调节系数α修正后的正切函数SATF，基于光谱变量SATFNIR‑RE2构建小麦LAI估算模型，采用交叉验证对LAI估算模型进行初步筛选，而后用独立数据对筛选模型进行测试。本发明构建的SATFNIR‑RE2能够减少秸秆还田后小麦田间复杂背景的影响，并改善小麦生长前期LAI估算，可基于卫星平台应用于区域范围内小麦生长前期LAI的实时、无损和准确的估算。
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