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公开(公告)号:CN112097686A
公开(公告)日:2020-12-18
申请号:CN202010793549.6
申请日:2020-08-10
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二值条纹投影的伪装物体检测方法,具体包括以下步骤:步骤S1:搭建条纹投影伪装物体检测系统;步骤S2:投影仪投射三幅二值条纹至无伪装物体侵入的检测区域;保持投影仪和摄像机固定,投影仪投射三幅二值条纹至有伪装物体侵入的检测区域;步骤S3:分别对背景条纹图像I1(x,y)、I2(x,y)进行二值化,对二值化图像进行边缘检测;分别对目标条纹图像J1(x,y)、J2(x,y)进行二值化,对二值化图像进行边缘检测;步骤S4:提取到网格化目标区域D(x,y);本发明只需要投射并采集三幅二值条纹图像,通过简单的图像处理便可分辨出伪装物体,检测速度较快;本发明的技术方案对物体颜色纹理和环境光照等影响因素不敏感,检测精度较高、鲁棒性较好。
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公开(公告)号:CN111829980A
公开(公告)日:2020-10-27
申请号:CN202010716706.3
申请日:2020-07-23
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于谐波技术的线型非线性修正的检测系统及方法,系统包括可调谐半导体激光器、激光器控制模块、信号发生器、参考光路与探测光路、相敏检测电路、数据处理器、显示模块等,并通过背景噪声消除,零线偏移修正,利用Hitran数据库拟合获取对应二次谐波的标准信号,随后根据最优准则进行自适应迭代拟合,使信号达到不对称性最小,得到线型不对称性修正后的信号。本发明能够有效降低零线偏移噪声的波动,线型不对称等影响,提高气体测量的准确性。
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公开(公告)号:CN119339326A
公开(公告)日:2025-01-21
申请号:CN202411398465.7
申请日:2024-10-09
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V20/52 , A01K45/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/56 , G06V10/46
Abstract: 本发明公开了一种基于笼养模式下异常病鸡的实时监测方法及装置,方法包括:通过图像采集单元,实时采集笼养鸡鸡粪传送带上的鸡粪图像;利用异常粪便识别分类模型,对鸡粪图像进行识别,得到鸡粪疫病类别;对鸡粪图像进行疫病等级划分;计算鸡粪传送带的传送带转速,当识别到异常鸡粪时,根据图像采集单元和鸡粪传送带的同步启动时刻、识别到异常鸡粪的时刻、传送带转速,计算异常鸡粪的位移;根据鸡笼长度、鸡笼总数和位移,确定异常鸡粪的来源笼位。利用本发明实施例,能够通过鸡粪智能化实时监测笼养鸡只的健康状态并进行异常程度等级划分,且对病鸡的所在位置更精确更简单地定位,对于推动家禽养殖行业智能化发展具备重要的意义。
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公开(公告)号:CN119048887A
公开(公告)日:2024-11-29
申请号:CN202411142530.X
申请日:2024-08-20
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V10/84 , G06V10/80 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种融合多模态信息的果实检测方法及装置,方法包括:获取包含待检测果实的RGB图像和对应的深度图像;对所述RGB图像和所述深度图像分别进行预处理;将预处理后的RGB图像和深度图像,输入预先训练好的RGB‑D双分支特征融合网络模型,输出果实区域的预测分割图像,其中,所述网络模型包括:RGB‑D双分支编码器、加强特征提取结构和解码器。利用本发明实施例,能够有效解决传统RGB单模态深度学习算法的果实识别检测在严重遮挡下精度较低的问题,实现快速有效的果实检测,推进水果种植生产自动化进程。
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公开(公告)号:CN114693705B
公开(公告)日:2024-08-27
申请号:CN202210366137.3
申请日:2022-04-08
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种指针式仪表测量值读取方法、装置及系统,方法包括:利用几何方法计算出仪表的中心位置;计算出第一质心;以所述第一质心为圆心在所述像素区域上创建第一掩膜图像;将所述光学图像与灰度填充后的图像求差后得到差值图像;获取差值图像的孔洞填充图像,将孔洞填充图像与第一掩膜图像进行与运算得到仪表光学图像的圆盘图像;根据指针区域中像素点的分布特征获取指针区域对应的指针长度;将第二掩膜图像与所述圆盘图像进行与运算,得到目标图像;获取目标图像中各个连通域区域的第二质心,根据第一质心与各个第二质心的连线之间的夹角识别出仪表的测量值。应用本发明,相对于人工读取,无需进行肉眼辨别过程,速度更快。
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公开(公告)号:CN118376346A
公开(公告)日:2024-07-23
申请号:CN202410480410.4
申请日:2024-04-20
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于激光吸收光谱的氨气压强动态反演及修正方法,首先利用一种基于激光吸收光谱的氨气低压检测系统进行不同压强实验,测量实时温度确定展宽系数,并利用该展宽系数以及谱线的半高全宽值,得到一组计算压强值,通过误差分析,建立系统误差与压强值的误差函数。然后关闭一种基于激光吸收光谱的氨气低压检测系统中的探测气池的连接气路,同理得到计算压强值,利用误差函数,对压强进行修正,从而得到修正后的实时压强值,最后得到修正后的气体浓度,准确反演出动态实时压强值,并有效提高浓度测量的准确性。
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公开(公告)号:CN116468708B
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202310456758.5
申请日:2023-04-25
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06V10/774 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的单帧正交条纹标靶图像的特征点检测方法,构建单帧正交条纹图像的相位解码网络,采用具有残差模块的深层网络,以解决网络加深带来的训练难题;优化损失函数,以提高网络的解码精度,获取准确的截断相位,从而准确地检测标靶特征点;所设计的网络经多质量样本训练后,即使在离焦模糊情况下仍能够计算单帧正交条纹的截断相位,从而准确提取特征点,因此在标定时可适应不同的焦距,自适应性强,灵活性高,对噪声的鲁棒性强。
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公开(公告)号:CN118243285A
公开(公告)日:2024-06-25
申请号:CN202410668439.5
申请日:2024-05-28
Applicant: 安徽农业大学 , 安徽得田农业机械装备有限公司
Abstract: 本发明公开了一种土壤压力传感器的静态标定方法及土壤紧实度标定方法,静态标定方法包括:根据采样时间T,实时获取施加在无线气腔式农用土壤压力传感器上的恒定压力值F1和反馈的气体压强值P1;根据所述T和所述P1,确定在所述F1下的初始散点图像;对所述初始散点图像进行滤波处理,得到一段新的气体压强值序列P2;改变F1的大小,返回执行根据采样时间T,实时获取施加在无线气腔式农用土壤压力传感器上的恒定压力值F1和反馈的气体压强值P1的步骤,直至执行第一预设次数,获得第一预设次数的P2;根据所述P2和F1,获得施加的压力值和所反馈的压强值之间的关系。利用本发明实施例,能够稳定、准确感知外界施加压力大小和气压传感器反馈压强值的关系。
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公开(公告)号:CN115235374B
公开(公告)日:2024-06-21
申请号:CN202210818527.X
申请日:2022-07-12
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于参考相位估计的相位展开方法,包括:步骤S1:搭建条纹投影系统,采集被物体调制的条纹图像,并利用相移法从条纹图像中提取截断相位φ(x,y);步骤S2:计算截断相位φ(x,y)的梯度图gX(x,y)和gY(x,y),估计出绝对相位Φ(x,y)的梯度图GX(x,y)和GY(x,y);步骤S3:计算梯度图GX(x,y)和GY(x,y)的平均值,生成一组参考相位Φr(x,y,m),并计算条纹级次k(x,y,m),通过相位展开获得一组绝对相位Φ(x,y,m);步骤S4:计算绝对相位Φ(x,y,m)的梯度图GX(x,y,m)和GY(x,y,m),然后计算绝对相位Φ(x,y,m)的边缘图,记录边缘点数目最少的绝对相位Φ(x,y,m*);步骤S5:标定条纹投影系统,将绝对相位Φ(x,y,m*)映射至三维物理空间,重建出被测物体的三维形貌。直接利用截断相位估计参考相位,通过对比截断相位和参考相位便可实现相位展开,具有速度快、精度高、鲁棒性强等优点。
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公开(公告)号:CN116879227B
公开(公告)日:2024-06-11
申请号:CN202310829875.1
申请日:2023-07-07
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于激光光谱的快速气体反演方法,是以n个周期的光谱信号作为一个窗口,归一化减少基线噪声;然后利用快速封闭式近似迭代拟合,考虑归一化信号的峰值、谱线宽度、面积作为迭代结束的判断,在保证迭代的准确性的同时,提高迭代速度;接着,对积分吸光度的和来进一步处理,以消除仪器受到的外界干扰与随机噪声影响,从而能提高检测精度。本发明能有效的降低扰动,快速进行光谱信息浓度反演,既减少了气体浓度反演时间,又提高了检测精度。
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