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公开(公告)号：CN118330139A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410430960.5
申请日：2024-04-10
申请人： 中国农业科学院农业信息研究所 , 新疆农业大学
摘要： 本发明公开了一种测量个体牛只甲烷排放量的穿戴设备，涉及甲烷排放测量领域，包括呼吸面罩、气体收集袋、气体流通管、后肠道排气收集罩、气体电磁阀、吸气泵、气体容积计和甲烷浓度传感器，呼吸面罩安装在牛只的鼻子上，罩住牛的鼻子和嘴巴，后肠道排气收集罩设置在牛只的肛门处，气体收集袋设置在牛只腰部的两侧，气体电磁阀设置在牛只的背部，气体电磁阀的进气口分别与呼吸面罩、后肠道排气收集罩相连通，气体电磁阀的出气口通过吸气泵与气体收集袋相连通，气体容积计设置在气体收集袋的进气口，甲烷浓度传感器安装在气体收集袋中。本发明结构简单，安装方便，能够在不影响个体牛只正常活动的情况下对牛只的甲烷排放量进行测量。
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公开(公告)号：CN118135611A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410299076.2
申请日：2024-03-15
申请人： 中国农业科学院农业信息研究所 , 新疆农业大学
摘要： 本发明公开了一种融合计算机视觉与UWB的牛只多目标身份动态识别方法，涉及目标识别技术领域。包括以下步骤：在待测圈舍畜栏中选取任一位置为原点，选取地面为XOY坐标平面，以垂直于地面向上设为Z轴，建立空间直角坐标系；在空间直角坐标系中布设覆盖待测圈舍畜栏的监控摄像机阵列并对监控摄像机进行预处理；监控摄像机获取视频图像并预处理得到正俯视图像；对正俯视图像中所有牛只进行目标检测与定位；对目标畜群所有牛只进行标签佩戴与身份信息绑定；构建UWB定位系统并获取牛只位置坐标；牛只个体身份自动识别与标识。本发明有助于进一步提升现代牧场/养殖场数字化、信息化管理水平；节约人力资源成本，提高生产效率。
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公开(公告)号：CN111738165B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010587476.5
申请日：2020-06-24
申请人： 中国农业科学院农业信息研究所 , 新疆农业大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开一种从高分辨率无人机可见光遥感影像中提取单株植物冠层的方法，其包括以下内容：一、对获取的无人机遥感数据进行预处理，裁剪、清洗、标注数据集；二、利用深度卷积神经网络U‑Net得到冠层初步分割结果，使用标注好的数据集对U‑Net模型进行训练，用训练好的U‑Net模型对图像进行分割，得到概率灰度图；三、基于标记控制分水岭算法对概率灰度图进行优化，得到最终单株植物冠层分割结果。本发明利用U‑Net算法可以在一定程度上避免自然条件下原始图像背景复杂，光照强度不均对冠层分割的干扰，得到冠层的初始轮廓，标记控制分水岭算法能够较好的分割单株植物冠层，用于对U‑Net提取的冠层结果进行优化，提取单株植物冠层信息、郁闭度精度更高、速度更快。
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公开(公告)号：CN114088760A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111360304.5
申请日：2021-11-17
申请人： 新疆农业大学 , 中国农业科学院农业信息研究所 , 新疆林业科学院
摘要： 本发明公开了一种基于苹果糖度检测用调控苹果生长的方法，该方法为：将当前时刻的苹果糖度参数、同类苹果在同一生长期的同一时刻最佳水肥状态下的糖度参数进行差值分析；若差值为负值，则判别为存在水肥缺失状况；将苹果糖度参数差值、当前果园的环境参数输入作为LSTM苹果生长调控器神经网络，通过网络预测出水肥调控参数，对果园进行水肥灌溉，直到达到水肥调控参数中的灌溉量，停止水肥灌溉；所述LSTM苹果生长调控器神经网络通过果园历史数据训练得到的。本发明的方法将苹果的糖度参数与调控苹果生长的水肥灌溉结合，调控苹果超最佳品质的方法生长，自动化控制程度高，可节约人工，调控苹果生长更科学、更精准。
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公开(公告)号：CN118447326A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410617582.1
申请日：2024-05-17
申请人： 中国农业科学院农业信息研究所 , 新疆农业大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/26 , G06T7/73 , G06V10/82 , G06V20/50 , G06Q50/02 , G06T5/73 , G06T5/70 , G06T5/60 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/0455
摘要： 本发明公开了一种基于非接触式测量的牲畜在栏判断方法及系统，涉及牲畜管理技术领域，首先获取放牧时牧群的深度图像和可见光图像，依次进行图像融合和图像分割，得到若干个分割区域；将分割区域的图像输入牲畜识别模型中，判断分割区域中的目标是否为牲畜，将判断结果为牲畜的分割区域作为牲畜所在区域；对每个牲畜所在区域依次进行中点测量、距离计算、三角测量，得到每个牲畜所在区域中点的地理坐标；基于每个牲畜所在区域中点的地理坐标以及虚拟电子围栏的位置，通过点线关系判断牲畜是否在虚拟电子围栏范围内。本发明采用非接触式测量技术，提高了牲畜的自由活动性，而且有效降低了牧场管理的成本和劳动强度，能够准确判断牲畜的在栏状态。
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公开(公告)号：CN111738165A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010587476.5
申请日：2020-06-24
申请人： 中国农业科学院农业信息研究所 , 新疆农业大学
摘要： 本发明公开一种从高分辨率无人机可见光遥感影像中提取单株植物冠层的方法，其包括以下内容：一、对获取的无人机遥感数据进行预处理，裁剪、清洗、标注数据集；二、利用深度卷积神经网络U-Net得到冠层初步分割结果，使用标注好的数据集对U-Net模型进行训练，用训练好的U-Net模型对图像进行分割，得到概率灰度图；三、基于标记控制分水岭算法对概率灰度图进行优化，得到最终单株植物冠层分割结果。本发明利用U-Net算法可以在一定程度上避免自然条件下原始图像背景复杂，光照强度不均对冠层分割的干扰，得到冠层的初始轮廓，标记控制分水岭算法能够较好的分割单株植物冠层，用于对U-Net提取的冠层结果进行优化，提取单株植物冠层信息、郁闭度精度更高、速度更快。
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公开(公告)号：CN110956187A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911186754.X
申请日：2019-11-28
申请人： 中国农业科学院农业信息研究所 , 新疆农业大学
摘要： 本发明提供了一种基于集成学习的无人机影像植物冠层信息提取方法，包括以下步骤：S1、获取无人机可见光遥感影像，进行数据预处理；S2、采用面向对象法进行影像分割完成对象特征提取；S3、采用Stacking集成学习模型实现对植物冠层信息的提取。本发明通过结合面向对象和Stacking集成机器学习的方法，一方面大大减少信息提取过程中的模型构建的参数消耗，极大地节省了人力物力和时间；另一方面打破了传统局限于使用单一分类器对于高分辨率遥感影像进行模式识别方式，够使充分发挥各个算法模型自身的优势，不仅具有更为优异的泛化性、稳定性和适用性，还极大提高了基于无人机影像对植物冠层信息提取的精准度和速度。
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公开(公告)号：CN113141941B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202110491861.4
申请日：2021-05-06
申请人： 新疆农业大学 , 中国农业科学院农业信息研究所 , 新疆林业科学院现代林业研究所
摘要： 本发明提供了一种果实霜冻预防方法，包括以下步骤：获取生长状况参数数据，识别当前果实的生长状态，获取果实生长环境温度参数数据，判断不同时段对霜冻伤害承受的温度阈值，决策预防霜冻目标方案，对霜冻预防方式进行调控，对霜冻预防控制指令结束时间进行选择。本发明还提供了基于上述方法的预防装置，包括果实的生长状态参数获取模块、生长环境温度获取模块以及环境温度调控模块。本发明能实时了解果实对霜冻预防的温度需求，辅助进行环境温度优化调控，提高了霜冻预防的高效性，解决现在果实霜冻预防方法果农难以把握的问题，提高果树结果率，节约了人力。
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公开(公告)号：CN113349020B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202110622884.4
申请日：2021-06-04
申请人： 中国农业科学院农业信息研究所 , 新疆农业大学
摘要： 本公开涉及一种设施蔬菜精准浇水的方法、装置和电子设备，该方法包括：获取设施蔬菜当前时刻发出的超声波频率数据；基于设施蔬菜在不同含水量时期发出的超声波频率数据的不同，判断当前时刻的设施蔬菜是否满足浇水条件；若满足浇水条件，则获取设施蔬菜当前时刻的客观自身参数和土壤可变参数；基于所述设施蔬菜当前时刻的客观自身参数和土壤可变参数，使用预先训练好的RBF神经网络算法预测需水量；根据所述预测的需水量对设施蔬菜进行浇水。
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公开(公告)号：CN113349020A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110622884.4
申请日：2021-06-04
申请人： 中国农业科学院农业信息研究所 , 新疆农业大学
摘要： 本公开涉及一种设施蔬菜精准浇水的方法、装置和电子设备，该方法包括：获取设施蔬菜当前时刻发出的超声波频率数据；基于设施蔬菜在不同含水量时期发出的超声波频率数据的不同，判断当前时刻的设施蔬菜是否满足浇水条件；若满足浇水条件，则获取设施蔬菜当前时刻的客观自身参数和土壤可变参数；基于所述设施蔬菜当前时刻的客观自身参数和土壤可变参数，使用预先训练好的RBF神经网络算法预测需水量；根据所述预测的需水量对设施蔬菜进行浇水。
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