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公开(公告)号：CN114300122A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111553156.9
申请日：2021-12-17
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供一种基于电子病历的作物病害诊断方法及系统，该方法包括：将待测作物的电子病历输入语言模型，得到所述语言模型输出的所述待测作物的电子病历的语义特征；将所述语义特征输入分类模型，得到所述分类模型输出的待测作物的病害类别；其中，所述语言模型和所述分类模型根据样本作物的电子病历和所述样本作物对应的病害类别训练获取。本发明一方面实现电子病历更易获取且不需要依赖于图像拍摄条件和专业的采集设备，可以有效降低病害诊断的成本；另一方面，电子病历中包含与病害相关的丰富特征，且通过语义特征也可以从电子病历中深度挖掘和提取与病害诊断相关的本质特征，有效提高病害诊断的精度。
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公开(公告)号：CN104144314B
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201410307316.5
申请日：2014-06-30
Applicant: 中国农业大学
IPC: H04N7/14 , H04N21/4782 , H04N21/61
Abstract: 本发明公开了一种面向移动终端的视频推送方法，该发明将视频压缩技术与VoIP通信技术相结合，改进了视频压缩方法以适应无线信号传输带宽的需要，借鉴视频目标检测技术对视频监控的主体目标进行检测，以进行后续的分层压缩处理。同时将VoIP技术中的视频通话技术、IVVR平台技术等引入了视频推送平台。设计了一种基于内容的视频压缩方法、SIP协议与3G‑324M协议互通网关，借鉴IVVR平台技术构建视频推送平台，将各个技术结合起来用于实时视频推送。如该发明得到有效推广，在VoIP技术和IVVR平台技术的基础上，会在实时视频推送领域有所贡献。
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公开(公告)号：CN105844285A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610105646.5
申请日：2016-02-25
Applicant: 中国农业大学
CPC classification number: G06K9/6223 , G06K9/40 , G06K9/4609 , G06K9/4642 , G06K9/4652 , G06K9/468 , G06K9/6269 , G06T2207/10024 , G06T2207/30188
Abstract: 本发明公开了一种基于图像信息的黄瓜病害识别方法及装置，涉及系统工程和信息技术领域，本发明获取待识别黄瓜的叶片病害图像，对所述叶片病害图像进行图像分割，以获得分割出的叶片斑块，对所述叶片斑块进行特征提取，以获得病害特征信息，根据预设病害特征样本对所述病害特征信息进行病害识别，以获得所述待识别黄瓜的病害，从而提高了识别的准确率，并且避免了由于人工识别的主观性和局限性。
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公开(公告)号：CN105181914A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510561415.0
申请日：2015-09-06
Applicant: 中国农业大学
IPC: G01N33/02
Abstract: 本发明公开了一种叶类蔬菜营养品质信息的评价与溯源方法，包括：设定评价待测蔬菜品质的评价指标；测量各个评价指标的测量值；计算各个评价指标的隶属函数值；计算优良品质指标的平均隶属函数值和不良品质指标的平均隶属函数值；计算参考值的优良品质指标的平均隶属函数值与不良品质指标的平均隶属函数值的差值和测量值的优良品质指标的平均隶属函数值与不良品质指标的平均隶属函数值的差值；对待测蔬菜的品质进行品质评价；对品质评价的结果进行基于二维码的编码设计。本发明通过对蔬菜进行全面的营养品质综合评价，将营养指标含量以及评价结果作为产品的营养品质信息也加入到追溯系统中，并通过二维码使得消费者能够方便地获取需要的蔬菜的营养品质信息。
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公开(公告)号：CN102394061B
公开(公告)日：2013-01-02
申请号：CN201110351225.8
申请日：2011-11-08
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明涉及语音合成技术领域，提供了一种基于语义检索的文语转换方法及系统。本发明的方法和系统中，首先同时使用正向最大匹配和逆向最大匹配，几乎全部的非歧义字段都可以被切分出，大大提高了文本切分的准确度，改善了语音合成效果。此外，本发明将文本切分方法与传统的基于语义的信息检索方法相结合，借鉴信息检索技术中对于关键词的处理方式，来进行歧义字段的处理，可有效提高歧义字段自动识别的效率和准确度，大大提高语音合成的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102081674A
公开(公告)日：2011-06-01
申请号：CN201110030118.5
申请日：2011-01-27
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明公开了一种农业知识咨询系统，该系统包括：呼叫中心，用于根据用户输入的信息或参数，直接向用户提供匹配的农业知识的语音文件，或根据所述信息或参数调用专家系统，获取匹配的农业知识，并向用户提供所述匹配的农业知识的语音文件；专家系统，与所述呼叫中心相连，用于读取所述呼叫中心提供的所述用户输入的信息或参数，并根据所述信息或参数，向所述呼叫中心提供匹配的农业知识。作为以计算机为媒介的专家系统的补充，本发明的系统及方法能提供远程决策及专业的农工业知识，并解决了呼叫中心在提供知识时会遇到的编程语言不统一、编程工作量大、系统负担重等问题。
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公开(公告)号：CN106023159B
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201610306331.7
申请日：2016-05-10
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供一种设施蔬菜叶部病斑图像分割方法及系统，包括：将设施现场采集的蔬菜叶部病害图像分为训练组和测试组，对其进行增强处理；提取增强处理后训练组图像的初始颜色分类特征和梯度特征；将增强处理后的训练组图像分类为病斑样本和叶片样本，按照提取的初始颜色分类特征和梯度特征，获取病斑样本和叶片样本的初始颜色分类特征数据和梯度特征数据；采用粗糙集的方法，针对病斑样本和叶片样本的初始颜色分类特征数据，选择颜色分类特征，得到颜色特征子集；根据颜色特征子集以及病斑样本和叶片样本的梯度特征数据，构建条件随机场模型；根据条件随机场模型对增强处理后的测试组图像进行分割，提取病斑图像。本发明提取病斑图像准确且速度快。
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公开(公告)号：CN106127735B
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201610422908.0
申请日：2016-06-14
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供一种设施蔬菜边缘清晰类叶面病斑分割方法及装置，方法包括去除待处理图像的非绿背景后根据HSI颜色模型获取处理后图像的亮度分量梯度图；用分水岭算法对亮度分量梯度图进行分割后对分割后图像的色调和饱和度分量分割得两个分割图像；按预设规则分别对三个分割图像的分割块合并提取，获取三个待选目标叶片区域；根据获取的待选目标叶片区域及它们的外接最小凸多边形的像素数计算三个叶片完整性参数，选最大值对应的区域为目标叶片区域，获取待处理图像的灰度图像及灰度图像中目标叶片区域中各像素点的灰度值；据灰度值将目标叶片区域的各像素点分成多类，依此获取目标叶片区域的病斑区域。本发明可通过计算机视觉技术分割叶片病斑区域。
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公开(公告)号：CN106105902A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610471572.7
申请日：2016-06-24
Applicant: 中国农业大学
IPC: A01G9/24 , G05B19/042
Abstract: 本发明涉及温室设备技术领域，尤其涉及一种温室卷帘装置的控制系统及控制方法。本发明的温室卷帘装置的控制系统包括：卷帘装置的卷帘设置于温室的棚面上，且可自棚面的顶部向下铺开、或者自棚面的底部向上卷收，驱动机构与卷帘连接，棚面的顶部和底部分别设置有限位触断开关；环境因素获取装置，设置于温室的内部，用于获取温室内的环境因素数据；控制平台，用以对环境因素获取装置获取的温室内的环境因素数据进行分析，根据分析的结果控制驱动机构驱动卷帘铺开或卷收。该温室卷帘装置的控制系统及控制方法，能够实现自动控制卷帘的铺开和卷收过程，且能够实时获取温室内部的环境因素数据，有效提高对温室内部的环境因素的监测力度。
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公开(公告)号：CN106023159A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610306331.7
申请日：2016-05-10
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T2207/10004 , G06T2207/20032 , G06T2207/20081 , G06T2207/30188
Abstract: 本发明提供一种设施蔬菜叶部病斑图像分割方法及系统，包括：将设施现场采集的蔬菜叶部病害图像分为训练组和测试组，对其进行增强处理；提取增强处理后训练组图像的初始颜色分类特征和梯度特征；将增强处理后的训练组图像分类为病斑样本和叶片样本，按照提取的初始颜色分类特征和梯度特征，获取病斑样本和叶片样本的初始颜色分类特征数据和梯度特征数据；采用粗糙集的方法，针对病斑样本和叶片样本的初始颜色分类特征数据，选择颜色分类特征，得到颜色特征子集；根据颜色特征子集以及病斑样本和叶片样本的梯度特征数据，构建条件随机场模型；根据条件随机场模型对增强处理后的测试组图像进行分割，提取病斑图像。本发明提取病斑图像准确且速度快。
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