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公开(公告)号：CN117351407A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202210734049.4
申请日：2022-06-29
Applicant: 岭南现代农业科学与技术广东省实验室肇庆分中心 , 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多级注意力算法的密集物群监测系统。物群智能监测系统由摄像头模块，嵌入式计算平台以及Web服务器组成。其中，摄像头模块实时采集监控场景的物群图像信息，并传输至嵌入式计算平台，嵌入式计算平台搭载物群智能识别算法对物群图像信息进行分析，将所得分析图通过WIFI网络传给Web服务器中进行解析，得到数量，定位，密度等信息，可供管理员在网站中查看。网站同时具有预警功能，分析数量超过阈值时，网站将进行预警及嵌入式设备播放聚集警报。其中，所述物群智能识别算法为结合了通道注意力，感受野注意力，空间注意力的多级注意力算法。
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公开(公告)号：CN117333764A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202210670550.9
申请日：2022-06-21
Applicant: 岭南现代农业科学与技术广东省实验室肇庆分中心 , 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/10 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公布了一种基于深度学习的番茄病虫害检测装置与方法。该装置主要包括：图像采集终端，用于存储与识别番茄叶片图像的服务器，客户端和预警模块。图像采集终端包括外盒，置物板，摄像头，LED光源，控制面板，电源开关，摄像开关，和数据传送模块；服务器负责利用已经训练好的深度学习神经网络识别传送过来的图像并附上检测结果标签，同时根据标签分组存储已标注的图像；客户端负责显示番茄病害种类信息；预警模块根据番茄病虫害种类信息进行病虫害预警。本检测装置与深度学习方法将深度学习应用于番茄病虫害自动识别中，无需对图像进行预处理，识别精度高，时效性强，可节约大量时间与人力成本，实现对病害植株的实时检测与及时施药，具有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN117272290A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202210670444.0
申请日：2022-06-15
Applicant: 岭南现代农业科学与技术广东省实验室肇庆分中心 , 桂林电子科技大学
IPC: G06F21/55 , G06N3/0464 , G06N3/09 , H04L67/02
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的PCR‑Windows电脑垃圾弹窗消杀方法。该方案包括两个部分：电脑弹窗预测模型、本地弹窗消杀系统。所述电脑弹窗预测模型主要通过弹窗信息来训练出来的深度学习模型；所述本地弹窗消杀系统是Windows本地上的EXE程序。在本发明实例中，通过本地和云端联合的方式，可以有效消杀Windows系统上的垃圾弹窗，减少电脑使用者的心智负担。本发明具有部署简单且高效易用等优点。
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公开(公告)号：CN116606963A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310564455.5
申请日：2023-05-18
Applicant: 岭南现代农业科学与技术广东省实验室肇庆分中心
IPC: C12Q1/70 , C12Q1/6844 , C12N15/11 , C12R1/93
Abstract: 本发明属于生物领域，公开了一种基于LAMP和CRISPR‑Cas12a的IBV快速检测方法，包括如下步骤：步骤1：通过LAMP引物组扩增鸡传染性支气管炎病毒的目标序列；步骤2：通过与目标序列匹配的crRNA、报告探针、Cas12a蛋白对目标序列进行二次检测，以判断鸡传染性支气管炎病毒是否存在靶序列；所述LAMP引物组为第一引物组、第二引物组、第三引物组中的至少一种；所述crRNA包括与第一引物组对应的第一crRNA、与第二引物组对应的第二crRNA、与第三引物组对应的第三crRNA。该方法能够针对IBV进行高灵敏、高特异性检测，提高对IBV检测的准确度，而且操作简单、快速、对仪器设备要求低。
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公开(公告)号：CN116064668A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211408464.7
申请日：2022-11-10
Applicant: 华南农业大学 , 岭南现代农业科学与技术广东省实验室肇庆分中心 , 华农(肇庆)生物产业技术研究院有限公司
Abstract: 本发明属于基因工程技术领域，其公开了一种重组腺病毒质粒，其核苷酸序列如SEQNO.1所示。该质粒以及基于该质粒的病毒利用1型猪捷申病毒(Porcine Teschovirus‑1)的P2A蛋白具有自我剪切的功能，将其作为连接肽将IBDV的VP2和FAdV‑4的Fiber2蛋白编码基因串联，置于复制缺陷型人5型腺病毒载体的表达盒中，通过一次转录和翻译，可以同时实现2个蛋白的表达，以期为IBD和FAdV‑4二联候选活载体疫苗的研发提供新的思路。该病毒能够稳定表达VP2和Fiber2蛋白，其病毒滴度高。同时，本发明还公开了该质粒的制备方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119286931A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411223001.2
申请日：2024-09-03
Applicant: 岭南现代农业科学与技术广东省实验室肇庆分中心 , 华南农业大学
IPC: C12N15/86 , C12N15/66 , C12N15/64 , C12N15/65 , C12N15/69 , C12N15/40 , C12N15/50 , C12N15/45 , A61K39/17 , A61K39/215 , A61P31/14
Abstract: 本发明提供一种基于塞姆利基森林病毒复制子的高效表达系统的构建方法及应用，该方法包括：构建表达报告基因的saRNA系统；构建得到taRNA系统中复制酶提供质粒；构建得到taRNA系统中抗原提供质粒；将pSFV‑CMV‑T7‑X、pSFV‑CMV‑T7‑TR‑X和pSFV‑CMV‑T7‑replicase分别线性化后进行体外转录制备mRNA；将制备的mRNA以一定的比例转染至宿主真核细胞中表达，得到抗原蛋白；对抗原蛋白检测，以评估基于SFV复制子的saRNA和taRNA系统的表达效率。本发明提供的基于病毒复制子的自扩增DNA和RNA疫苗不仅能缩短开发周期，且能够高水平表达疫苗抗原。
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公开(公告)号：CN118421698A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410389072.3
申请日：2024-04-01
Applicant: 岭南现代农业科学与技术广东省实验室肇庆分中心 , 华南农业大学
Abstract: 本发明涉及蛋白表达与细胞重组技术领域，公开了一种鸡传染性支气管炎病毒S1蛋白CHO细胞系的构建，该方案先将pXJ40质粒中原有的氨苄抗性基因删除并替换成新霉素‑卡那霉素抗性基因，得到真核表达载体pXJ40‑NeoR/KanR，再对IBV S1基因进行密码子优化，得到密码子优化后的IBV S1基因，随后将密码子优化后的IBV S1基因、IRES2、EGFP插入步骤1制得的真核表达载体pXJ40‑NeoR/KanR中，得到重组质粒pXJ40‑S1，最后将重组质粒pXJ40‑S1转染至CHO细胞中，得到表达鸡传染性支气管炎病毒S1蛋白CHO细胞系，此外，本申请还公开了上述鸡传染性支气管炎病毒S1蛋白CHO细胞系的应用。
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公开(公告)号：CN116064668B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202211408464.7
申请日：2022-11-10
Applicant: 华南农业大学 , 岭南现代农业科学与技术广东省实验室肇庆分中心 , 肇庆大华农生物药品有限公司 , 华农(肇庆)生物产业技术研究院有限公司
Abstract: 本发明属于基因工程技术领域，其公开了一种重组腺病毒质粒，其核苷酸序列如SEQNO.1所示。该质粒以及基于该质粒的病毒利用1型猪捷申病毒(Porcine Teschovirus‑1)的P2A蛋白具有自我剪切的功能，将其作为连接肽将IBDV的VP2和FAdV‑4的Fiber2蛋白编码基因串联，置于复制缺陷型人5型腺病毒载体的表达盒中，通过一次转录和翻译，可以同时实现2个蛋白的表达，以期为IBD和FAdV‑4二联候选活载体疫苗的研发提供新的思路。该病毒能够稳定表达VP2和Fiber2蛋白，其病毒滴度高。同时，本发明还公开了该质粒的制备方法。
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公开(公告)号：CN117389258A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202210732015.1
申请日：2022-06-30
Applicant: 岭南现代农业科学与技术广东省实验室肇庆分中心 , 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的水下消杀机器人路径规划算法，首先对于已知的水下环境进行建模，设定水下消杀机器人的当前位置与目标位置；然后在仿真环境中针对已知的水下环境设置奖励函数，并利用基于深度强化学习的DQN算法训练深度神经网络；最后将训练好的深度神经网络写入水下消杀机器人的控制模块，并使其按照规划的路线行进，同时规避路线上的障碍物；该算法既保证了水下消杀机器人航线路线的效率，并且可以在遇到突发状况时进行应变，增强了水下消杀机器人在面对复杂水域情况时的适应性；该算法可应用于搭载了避障声纳能自主航行的水下消杀机器人。
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公开(公告)号：CN117332198A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202210683385.0
申请日：2022-06-20
Applicant: 岭南现代农业科学与技术广东省实验室肇庆分中心 , 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明基于神经网络提出了一种修正红外测温仪测量误差的方法，涉及传感器和机器学习领域。本发明主要解决的是现有误差修正方法因为考虑引起误差的因素不充分而导致修正效果不佳的问题，具体步骤为：搭建采集训练数据的环境，在搭建的环境中采集训练数据，构建神经网络，使用采集的数据训练神经网络，使用训练好的神经网络修正体温。本发明与现有的误差修正方法相比，不仅考虑了环境温度对测量误差的影响，还考虑了湿度这个因素，并使用神经网络拟合出红外测温仪读数、耳标读数、环境温度和环境湿度与接触式体温计读数的函数关系。使用该函数关系即可对体温做出一个较为合理的估计，从而修正测量结果，改善精度。
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