公开(公告)号：CN109117571A

公开(公告)日：2019-01-01

申请号：CN201810978590.3

申请日：2018-08-27

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 张晓明 ,  汪鑫禹 ,  张友华

IPC: G06F17/50

Abstract: 本发明涉及一种用于无人机集群的互联协作运动自动控制方法，与现有技术相比解决了无人机集群无法实现群体自动协同控制的缺陷。本发明包括以下步骤：无人机集群的初始化；无人机个体的空间布局；无人机个体的运动规划布局；子无人机在自由运动空间搜索的控制运动。本发明将自然界植物物种繁衍传播方式和种群分布演化的策略用于无人机集群互联协作控制，具有分布式协同交互紧密、群体智能涌现明显的特点，可解决现有协调控制方案对无人机集群规模的限制，实现分布式自适应协调控制。

公开(公告)号：CN107423792A

公开(公告)日：2017-12-01

申请号：CN201710250372.3

申请日：2014-10-24

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 张友华 ,  陈莹 ,  赵永鑫 ,  胡嘉伟 ,  毛瑞 ,  王庆人 ,  彭琼琼 ,  金文林 ,  吴骏澜 ,  徐秀云 ,  王萍

IPC: G06K19/06 ,  G06Q30/00 ,  G06Q10/06

CPC classification number: G06K19/06037 ,  G06Q10/0635 ,  G06Q30/0185

Abstract: 本发明公开了一种二维码的风险预警方法，其特征是按如下步骤进行：1、生成溯源码；2、生成前缀码；3生成Y位验证码；4将溯源码、前缀码和Y位验证码存入防伪数据库中，并将溯源码和前缀码进行合并后利用条码生成器生成初始二维码；将Y位验证码嵌入初始二维码的中间位置，从而形成二维码。本发明能够快速、稳定的生成大量具有高防伪性、难以被仿造的二维码，从而有效保证二维码的唯一性，防止被复制或者重复使用。

公开(公告)号：CN104297452A

公开(公告)日：2015-01-21

申请号：CN201410594915.X

申请日：2014-10-30

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 辜丽川 ,  卫红叶 ,  朱珠 ,  王娟 ,  张友华 ,  焦俊 ,  高祺娟

IPC: G01N33/24 ,  G08C17/02 ,  H04L29/06 ,  H04W84/18

Abstract: 本发明公开了基于无线传感器网络的土壤墒情数据预处理方法，包括以下步骤：（1）以无线传感器网络中的m个土壤墒情监测单元作为源节点进行土壤墒情数据采集，同时任选一源节点作为汇聚节点；（2）m个源节点通过无线网络将土壤墒情数据以单播方式分发数据包至汇聚节点；（3）汇聚节点将接收到的m组土壤墒情数据利用正态分布计算各土壤墒情因子的期望值μ和标准差σ；若标准差σ可信阈值d，则将期望值μ作为该土壤墒情因子在该监测点区域范围所测得的数据均值上传至服务器；（4）汇聚节点将标准差σ不符合标准的土壤墒情监测单元的序号通过无线通信网络上传至服务器。本发明能够有效减小土壤墒情测量结果误差，并使土壤墒情数据量更小。

公开(公告)号：CN119579954A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411569288.4

申请日：2024-11-05

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 朱军 ,  陶志清 ,  饶元 ,  毛睿 ,  杨春节 ,  李科 ,  张友华 ,  孟浩 ,  吴云志

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级神经网络的皮类中药材识别方法及系统，涉及药材识别技术领域，包括收集不同条件下各种皮类中药材的RGB图像，形成数据库；对所述数据库中的各种皮类中药材图像进行分类标注，并建立原始皮类中药材数据集；基于定位注意力机制和跨阶段局部网络构建ShuffleNet V2‑lite网络模型；对ShuffleNet V2‑lite网络模型中皮类中药材分类结果进行修正；利用更新后的ShuffleNet V2‑lite网络模型对皮类中药材进行检测分类。本发明所述方法在对皮类中药材检测时，能够将不同品种的皮类中药材准确区分，减少因外观相似导致的分类误差，实现皮类中药材的智能化分类和高精度鉴别，提高分类的准确性和可靠性，同时对提升中药材质量控制水平具有重要意义。

公开(公告)号：CN118335201A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410748840.X

申请日：2024-06-12

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 陈文希 ,  王永梅 ,  辜丽川 ,  张友华 ,  鲁顶芝 ,  高羽佳 ,  宋贵宾 ,  张永恒

IPC: G16B40/00 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明涉及一种预测方法，具体是基于可变形卷积神经网络和趋同相似性原理的预测方法，通过收集蛋白质序列、蛋白质结构数据和蛋白质相互作用信息；使用可变形卷积神经网络DCN模型对蛋白质序列进行特征提取；计算蛋白质的趋同相似性，将获得的序列相似性矩阵、结构相似性矩阵、功能相似性矩阵三个矩阵，将所有矩阵的加权平均作为融合后最终的相似性矩阵；选择图神经网络GNN处理图结构数据，使用部分已知的蛋白质相互作用信息来训练预测模型，选择随机梯度下降优化算法优化模型参数；利用优化后的预测模型对蛋白质的相互作用进行预测。本发明融合可变形卷积技术和趋同相似性技术，显著提升了蛋白质相互作用网络的数据质量和深度解析。

公开(公告)号：CN117253044B

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202311334268.4

申请日：2023-10-16

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 文思鉴 ,  王永梅 ,  王芃力 ,  张友华 ,  吴雷 ,  吴海涛 ,  轩亚恒 ,  郑雪瑞 ,  张世豪 ,  潘海瑞

IPC: G06V10/26 ,  G06V20/10 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明适用于农业影像分析技术领域，具体提供了一种基于半监督交互学习的农田遥感图像分割方法，本发明设计了一种半监督交互学习的农田遥感图像分割方法，首先通过交互学习，CNN和Transformer相互协作，通过对无标签数据进行自监督训练，相互传递像素局部特征和全局特征，减少标注数据的需求，同时有效避免了现有两类方法可能存在的缺点；其次在CNN中引入方向性对比损失函数，通过对有标签数据进行全监督训练，保证图片中具有相同身份特征在不同场景下的一致性，进而提升模型泛化能力和鲁棒性。

公开(公告)号：CN117893823A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202410080533.9

申请日：2024-01-19

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 方子睿 ,  周琼 ,  张友华 ,  郑安平 ,  李明 ,  薛佳毅 ,  李紫萱 ,  刘浩楠 ,  彭冠仪

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/774 ,  G06T7/00 ,  G06V10/25 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种基于Swin Transformer的苹果成熟度检测方法，包括以下步骤：步骤1、获取苹果图像进行人工成熟度标注得到数据集；将数据集划分为训练集、验证集和测试集后进行数据增强；步骤2、生成改进的YOLOv8模型，改进的YOLOv8模型中Backbone骨干网络为Swin Transformer注意力机制模块，Neck部分为渐进特征金字塔网络AFPN；步骤3、利用训练集对改进的YOLOv8模型进行训练得到成熟度最佳预测模型；步骤4、将待检测的苹果图像输入至成熟度最佳预测模型得到苹果图像中各个苹果的成熟度。本发明可实现在开放场景下提高识别苹果成熟度的准确率。

公开(公告)号：CN117575111B

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202410061794.6

申请日：2024-01-16

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 赵雨阳 ,  王永梅 ,  张友华 ,  吴雷 ,  文思鉴 ,  张世豪 ,  潘海瑞 ,  李洋

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096 ,  G06Q50/02 ,  G06V10/82 ,  G06V20/10

Abstract: 本发明属于农业遥感图像处理技术领域，具体是一种基于迁移学习的农业遥感图像时空序列预测方法，该方法包括：从农业遥感设备收集农作物产量相关的数据作为数据集；对数据集进行清洗和预处理；利用Transformer架构的自注意力机制来处理时空数据；进行迁移学习，利用之前预训练的模型权重作为初始权重进行训练；构建一个网络输出层，用于输出预测农作物产量的相关信息；根据具体的应用需求，对预测结果进行必要的后处理。本发明结合了迁移学习和Transformer自注意力机制，特别是利用了Transformer架构在处理时空序列数据上的优势，来预测农作物的产量，具有更快地训练模型并提高预测精度的优点。

公开(公告)号：CN114900875B

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202210446107.3

申请日：2022-04-26

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 吴琪 ,  吴云志 ,  曾涛 ,  乐毅 ,  张友华 ,  余克健 ,  胡楠

IPC: H04W52/02

Abstract: 本发明公开了一种可降低功耗的个人智能终端应用程序网络数据接收方法，包括以下步骤：步骤1、获取接收网络数据包的协议接口；步骤2、获取网络数据包的有效包长，并判断是否需要向所述应用程序推送网络数据包；步骤3、当判断需要推送时，预测得到网络数据包的种类；步骤4、基于系统信息、步骤3得到的种类得到延迟时间；步骤5、根据延迟时间与网络数据包存续于协议接口中的时间是否对齐，判断是否向应用程序交付网络数据包。本发明可有效降低个人智能终端设备功耗。

公开(公告)号：CN111428814B

公开(公告)日：2023-03-31

申请号：CN202010300239.6

申请日：2020-04-16

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 王文宇 ,  吴云志 ,  乐毅 ,  张友华 ,  范国华 ,  陈祎琼 ,  高羽佳 ,  马志宇 ,  刘翱宇 ,  赵东阳

IPC: G06V10/74 ,  G06V10/56 ,  G06V10/54

Abstract: 本发明公开了一种混纺纱颜色自动识别匹配方法，包括以下步骤：（1）、采集混纺纱的RGB图像，并以每个颜色通道的颜色距的一阶矩、二阶矩、三阶矩作为该颜色通道的特征；（2）、将采集的混纺纱的RGB图像变换至HSV颜色空间，得到混纺纱RGB图像中R、G、B三个颜色分别在HSV颜色空间中的色度通道、饱和度通道、纯度通道的特征；（3）、采用LBP等价模式算子提取局部纹理特征向量；（4）、采用卡方距离度量待识别的混纺纱与任意一个已有的混纺纱之间颜色的相似性。本发明可有效识别匹配颜色对应的混纺纱，实现混纺纱图像的高效识别。