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公开(公告)号：CN111783940A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010505476.6
申请日：2020-06-05
申请人： 广西民族大学
摘要： 本发明公开了一种基于GA-BP神经网络算法的降低火灾误警率的方法，涉及火灾报警技术领域，通过获取火灾相关的传感器数据，将传感器数据作为BP神经网络的输入，并确定BP神经网络的结构，采用遗传算法确定BP神经网络的权重w和偏置b，根据权重w和偏置b对BP神经网络进行训练，得到GA-BP神经网络模型，GA-BP神经网络模型根据实时传感器数据进行判断是否预警火灾。本发明通过多传感器共同判断，减小出错概率；采用BP神经网络作为分类器、火灾样本数据训练、由已知的样本数据训练出来的模型，提高了发明的鲁棒性；采用GA算法初始化BP神经网络的权重w和偏置b，避免了BP神经网络陷入局部最优解。
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公开(公告)号：CN107691386A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201711049465.6
申请日：2017-10-31
申请人： 广西民族大学
CPC分类号： A01K67/04 , F26B21/00 , F26B21/004 , G05B19/05
摘要： 本发明涉及桑蚕养殖设备技术领域，尤其是一种用于桑蚕养殖的智能系统，包括蚕座、检测系统和桑叶切割投放系统；检测系统用于检查判断蚕座的桑蚕是否需要喂食，桑叶切割投放系统包括输送装置、桑叶储存箱、风干通道、切割装置、投放装置及控制装置。动力装置包括第一运输带、自动伸缩运输带，桑叶储存箱中的桑叶通过第一运输带运输到切割装置中，桑叶储存箱的底部设有称重模块，第一运输带上设有风干通道，自动伸缩运输带用于将切割好的桑叶运输到所述投放装置上，PLC控制器分别与所述运输装置、称重模块、切割装置、投放装置及控制面板连接。本发明能够自动判断蚕座内的桑蚕是否需要喂食并自动投放桑叶，解放劳动力。
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公开(公告)号：CN107632577A
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201711044258.1
申请日：2017-10-31
申请人： 广西民族大学
IPC分类号： G05B19/05
摘要： 本发明涉及蚕养殖辅助装置技术领域，具体涉及一种桑蚕智能综合监测系统,包括相互电连接的图像采集模块、图像识别模块、温湿度采集模块、光照检测模块，智能控制模块、PLC控制器、通信模块和远程移动终端；图像采集模块用于获取蚕座的彩色图像，图像识别模块用于识别出桑蚕数量及桑叶剩余量，温湿度采集模块采集温湿度，光照检测模块检测蚕座光照强度，PLC控制器与温湿度采集模块及光照检测模块连接，智能控制模块用于判断是否需要给桑及给桑量，通信模块用于将报警信息传递给远程移动终端。通过对蚕座的桑蚕数量及桑叶剩余量、温湿度、光照度进行监测，预设报警条件，将报警信息通知给管理人员，实现无人值守，减轻养蚕人的工作负担。
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公开(公告)号：CN118665225A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410930355.4
申请日：2024-07-11
申请人： 广西民族大学
发明人： 文春明 , 马慧琳 , 冯亚辰 , 唐志渊 , 陈蓁 , 林勇坚 , 廖义奎 , 黄天星 , 马吉建 , 王尧玄 , 王永 , 覃晓 , 张慧 , 丁海洋 , 刘琪 , 曾宇海 , 梁芳 , 赖盈盈
IPC分类号： B60L53/126 , B60L53/38
摘要： 本发明涉及无线充电技术领域，尤其是一种基于无线电能传输技术的车对车能量传输系统，包括地面谐振发射线圈及设置在车辆上的第一谐振接收线圈、车辆谐振发射线圈、第二谐振接收线圈及控制器，地面谐振发射线圈设置在地面上；第一谐振接收线圈设置在车辆的后部，且与地面谐振发射线圈进行磁耦合；车辆谐振发射线圈设置在车辆的后部，且车辆谐振发射线圈垂直于第一谐振接收线圈；第二谐振接收线圈设置在车辆的前部，后方车辆的第二谐振接收线圈与前方车辆的车辆谐振发射线圈进行磁耦合；控制器分别与第一谐振接收线圈、车辆谐振发射线圈、第二谐振接收线圈电连接。本发明能够通过车对车进行无线充电，有效解决因充电位置不足带来的充电难问题。
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公开(公告)号：CN114140675B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202111269941.1
申请日：2021-10-29
申请人： 广西民族大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T7/70 , G06T7/80 , B07C5/34 , B07C5/36
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的甘蔗种筛选系统，包括预处理传送装置、合格蔗种传送装置、图像识别装置、筛选装置和不合格蔗种传送装置，预处理传送装置将成堆的蔗种整理为单根输送状态进入合格蔗种传送装置便于图像识别装置识别及筛选装置剔除劣种；本发明还公开了使用该系统筛选甘蔗种的方法，基于深度学习的卷积神经网络来构建劣种特征识别系统，能够识别检测切口距蔗芽过近、切口破损、蔗芽过长、附有虫洞、长有裂纹等不利于甘蔗生长的表面特征，并进行智能筛选及剔除不合格劣种为预切种式甘蔗切种机及切段式甘蔗收获机等所产生的甘蔗段形态蔗种的筛选提供一种有效的方式，可以有效提高甘蔗劣种筛选率、降低甘蔗种植成本及人工劳动强度。
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公开(公告)号：CN118313092A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410467609.3
申请日：2024-04-18
申请人： 广西民族大学
发明人： 文春明 , 曾宇海 , 李尚平 , 陈蓁 , 廖义奎 , 谢忠坚 , 赖晓 , 刘琪 , 张慧 , 丁海洋 , 唐志渊 , 冯亚辰 , 马慧琳 , 黄天星 , 赵迎新 , 王永 , 冯冰 , 窦登全
IPC分类号： G06F30/17 , G06F30/27 , G06F18/2411 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了基于泰勒级数和SVM的甘蔗液压马达压力预测方法，涉及压力预测技术领域，包括并进行数据预处理；根据历史相关数据筛选出影响参数和稳态工作点，通过影响参数和稳态工作点确定泰勒级数模型参数，基于泰勒级数模型参数构建泰勒级数模型；采集液压马达压力信号，通过泰勒级数模型对液压马达压力信号进行线性化处理，得到线性分量；分析线性分量，选择SVM的核函数，并设定SVM的目标函数，构建SVM模型；将泰勒级数模型和SVM模型进行融合，得到马达压力预测模型，对甘蔗液压马达压力信号进行预测。将泰勒级数模型和SVM模型进行融合兼顾，提高了压力信号监测的准确性和实时性，增强设备对不同工作条件的适应性。
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公开(公告)号：CN117972139A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410067830.X
申请日：2024-01-17
申请人： 广西民族大学 , 广西华腾讯科信息技术有限公司
发明人： 文春明 , 刘琪 , 陈蓁 , 李尚平 , 刘华 , 廖义奎 , 丁海洋 , 林勇坚 , 马吉建 , 薛婷 , 孟德昕 , 张慧 , 崔文璇 , 唐志渊 , 曾宇海 , 马慧琳 , 冯亚辰 , 黄天星 , 赵迎新 , 王永 , 冯冰 , 窦登全 , 李乃运
摘要： 本发明公开了基于轮廓跟踪结合深度学习的桑蚕实时测数系统，涉及了计算机视觉技术领域，包括控制中心，所述控制中心连接有数据采集模块、数据处理模块和预警模块；所述数据库由云端服务器构成，用于存储桑蚕的相关信息，所述相关信息包括桑蚕的分布信息、桑蚕的运动轨迹信息和桑蚕的病态特征；所述数据采集模块用于获取桑蚕的行为监测集；所述数据处理模块用于根据行为监测集获取运动轨迹信息，并在获取运动轨迹信息的过程中提取病态特征，若提取到病态特征，则生成相应的预警信号；所述预警模块用于处理预警信号。
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公开(公告)号：CN115349424B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202211084553.0
申请日：2022-09-06
申请人： 广西民族大学
摘要： 本发明公开了一种穴盘基质剔除装置，包括具有若干立柱的机架，设于机架上的穴盘输送机构，设于穴盘输送机构上的穴盘，以及依次设于穴盘输送机构上方的一级剔除机构和二级剔除机构；所述一级剔除机构包括若干基质拾取手，用于驱动基质拾取手运转的拾取手驱动组件，设于机架上的且位于基质拾取手一侧的第一基质输出组件，以及与第一基质输出组件连接的且与基质拾取手配合使用的基质破碎件；所述二级剔除机构包括与第一基质输出组件连接的第二基质输出组件，设于第二基质输出组件上的气室，与气室连通的气流剔除手，以及与气流剔除手连接的气流手驱动组件。采用两级基质剔除机构，粗略剔除与精细剔除相结合，有效剔除无苗、坏苗穴盘基质。
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公开(公告)号：CN116385711A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310263243.3
申请日：2023-03-17
申请人： 广西民族大学
IPC分类号： G06V10/24 , A01C14/00 , G06V10/26 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06V20/17 , G06V20/40 , G06V20/68 , G06T7/80 , G06Q50/02
摘要： 本发明公开了一种补种摆臂式作业定位方法，包括以下步骤：(1)蔗苗识别部分；(2)双目测距部分；(3)漏种位置定位部分；(4)蔗苗动态追踪部分。本发明方法基于两级相机漏种定位策略，既能够保证机器运作的实时性，又能够保证补种的精准性，同时能够对落种质量进行监测。基于蔗苗动态追踪策略，能够关联视频前后帧，保证蔗苗位置信息不会丢失，提升了漏种定位的准确性。运用嵌入式设备将蔗苗特征网络模型、蔗苗位置信息及深度信息进行整合，并充当控制设备对机械臂进行控制。提供的控制系统，减少摆臂回调时间的机制，使得补种作业效率大大提升。
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公开(公告)号：CN116343035A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310263246.7
申请日：2023-03-17
申请人： 广西民族大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/774 , G06Q50/02 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的集蔗箱内蔗种形态与种量的检测方法，包括以下步骤：步骤1，使用摄像装置采集集蔗箱内甘蔗种图像信息；步骤2，对甘蔗种图像进行标定，制作数据集，并按照比例分为训练集、验证集和测试集；步骤3，使用卷积神经网络对标定完成的训练集和验证集进行迭代训练，获取最优权值文件，得到甘蔗种形态及种量网络模型；步骤4，使用中训练好的甘蔗种形态及种量网络模型，对分配好的测试集进行预测验证，对网络模型进行评价。本发明的检测方法，具有识别率高，识别速度快。基于构建的网络模型形成控制系统，能够发现集蔗箱内蔗种形态不规范和卡种现象，并进行卡种预警反馈。减少种植过程中出现漏种，重种的现象。
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