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公开(公告)号：CN105223846A
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201510615431.3
申请日：2015-09-24
申请人： 中北大学 , 北京中农美景温室工程技术有限公司
IPC分类号： G05B19/04
CPC分类号： G05B19/04
摘要： 本发明实施例公开了一种卷帘机控制系统和一种卷帘控制方法，其中，所述系统包括：主控制器、通信模块、角度传感器、限位保护装置和驱动控制器；角度传感器设置在卷帘机的悬臂上，用于采集所述悬臂的角度信息；通信模块，用于接收控制指令，并将控制指令发送至主控制器；主控制器，用于对角度传感器采集的角度信息进行分析确定卷帘的实时位置；以及，响应控制指令，并根据确定的实时位置，向驱动控制器发送第一操作指令；驱动控制器，用于执行第一操作指令所指示的操作，控制卷帘的收放；限位保护装置，用于监测卷帘的位置，当卷帘超过最高位置或最低位置时自动断电并报警。通过本发明解决了人工控制卷帘机存在的效率低、设备易损坏的问题。
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公开(公告)号：CN105042416A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510440940.7
申请日：2015-07-24
申请人： 北京中农美景温室工程技术有限公司 , 西安同凯电子科技有限责任公司
CPC分类号： A01G7/04 , F21S8/00 , Y02P60/146 , A01G9/20 , F21V9/40 , F21V23/0464
摘要： 本发明公开了一种植物生长灯和植物生长系统。其中，所述植物生长灯包括：电源机构、激光控制机构和半导体激光器；其中，所述半导体激光器发射波长为400nm～800nm的激光；所述激光控制机构与所述半导体激光器相连，用于控制所述半导体激光器发射的激光的强度和/或时间；所述电源机构与所述激光控制机构相连，用于为所述激光控制机构供电。本发明提供的植物生长灯结构简单，经济实用；发射的激光强度和/或时间可调，可以满足作物在不同的生长阶段对光照强度和光照时间的需求，促进植物生长，减少病害传播，满足植物生长光合作用要求，具有较高的经济和社会价值。
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公开(公告)号：CN205003482U
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201520745916.X
申请日：2015-09-24
申请人： 中北大学 , 北京中农美景温室工程技术有限公司
IPC分类号： G05B19/04
摘要： 本实用新型实施例公开了一种卷帘机控制系统，包括：设置在卷帘机的悬臂上的角度传感器；和，用于接收控制指令的通信模块；和，用于对所述角度传感器采集的角度信息进行分析确定所述卷帘机的卷帘的实时位置；以及，响应所述控制指令，并根据确定的所述卷帘的实时位置，向驱动控制器发送第一操作指令的主控制器；和，用于执行所述第一操作指令所指示的操作，控制所述卷帘的收放的驱动控制器；和，用于监测卷帘的位置，以及，当卷帘超过最高位置或最低位置时自动断电并报警的限位保护装置；所述主控制器分别与所述通信模块、角度传感器、限位保护装置和驱动控制器连接。通过本实用新型解决了人工控制卷帘机存在的效率低、设备易损坏的问题。
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公开(公告)号：CN204901494U
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201520543764.5
申请日：2015-07-24
申请人： 北京中农美景温室工程技术有限公司 , 西安同凯电子科技有限责任公司
摘要： 本实用新型公开了一种植物生长灯和植物生长系统。其中，所述植物生长灯包括：电源机构、激光控制机构和半导体激光器；其中，所述半导体激光器发射波长为400nm～800nm的激光；所述激光控制机构与所述半导体激光器相连，用于控制所述半导体激光器发射的激光的强度和/或时间；所述电源机构与所述激光控制机构相连，用于为所述激光控制机构供电。本实用新型提供的植物生长灯结构简单，经济实用；发射的激光强度和/或时间可调，可以满足作物在不同的生长阶段对光照强度和光照时间的需求，促进植物生长，减少病害传播，满足植物生长光合作用要求，具有较高的经济和社会价值。
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公开(公告)号：CN115100468A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210713969.8
申请日：2022-06-22
申请人： 中北大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/50 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及复杂环境下植物叶片病害检测和分类领域，具体为基于Vision Transformer模型的植物叶片病害检测分类方法，本方法以Vision Transformer模型进行特征提取和利用全连接层神经网络作为分类器对植物叶片病害识别分类。本发明通过采用新型Vision Transformer作为特征提取器，全连接网络作为分类器，搭配病害数据库，实现了以下目的：（1）对摄像机采集到原始图像，利用经典数字图像算法对原始图像经行预处理操作，提高送入网络图像数据的可检测性以及最大限度的简化数据；（2）使用新型视觉Transformer网络模型，针对高相似性和高复杂度的实际环境，实现较高的植物叶片病害检测准确度；（3）将检测结果和数据库内的数据经行比对分析，输出可能性最大的两个检测结果。
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公开(公告)号：CN115397070A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211135882.3
申请日：2022-09-19
申请人： 中北大学
摘要： 本发明公开了一种智能激光植物补光器，包括主机和支架，主机包括补光系统和补光调控系统，补光系统包括Laser光源模块和光源驱动电路。本发明智能激光植物补光器通过触摸屏可以查看实时的补光信息，还可以对补光参数进行修改。补光信息和补光参数包括：补光方式、补光强度、当前时间和自动补光时间。该系统整体智能化程度高，控制精度高，补光效率高，补光范围广，适合应用于农业大范围植物补光，具有市场推广前景。
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公开(公告)号：CN115049879A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210712444.2
申请日：2022-06-22
申请人： 中北大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/32 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及复杂环境下植物叶片病害检测和分类领域，具体为基于卷积的Swin Transformer植物叶片病害程度和种类的识别与分类方法，在网络模型中，采用window based self‑attention、shifted window self‑attention、residual structure and Convolutional Block保证网络可以高效的学习图像信息。将Convolutional Swin Transformer模型单独在两类数据集下分别训练得到两个模型，这两个模型可以分别识别植物病害程度、分类植物病害种类。本发明利用深度学习的特性，不需要人工提取图像特征，只需要将图像数据送入模型中训练，计算机就可以学习到数据集内的植物叶片病害特征，通过这些特征的学习可以准确的识别植物病害种类和程度。
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