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公开(公告)号：CN113767920A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111235538.7
申请日：2021-10-22
申请人： 中国烟草总公司郑州烟草研究院 , 福建中烟工业有限责任公司
摘要： 本发明属于杀菌剂领域，具体涉及一种纳米硫复配药剂及其应用。该纳米硫复配药剂的有效成分由双苯菌胺、氟啶胺中的一种和纳米硫组成；双苯菌胺和纳米硫的质量比为1：(20‑80)；氟啶胺和纳米硫的质量比为1:40。本发明的纳米硫复配药剂，双苯菌胺、氟啶胺具有氧化磷酸化解偶联活性，纳米硫具有颗粒小、渗透性强、扩散性高等特点，两者以一定的比例复配，经证实在青枯病防治方面具有增效作用。
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公开(公告)号：CN113767920B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202111235538.7
申请日：2021-10-22
申请人： 中国烟草总公司郑州烟草研究院 , 福建中烟工业有限责任公司
摘要： 本发明属于杀菌剂领域，具体涉及一种纳米硫复配药剂及其应用。该纳米硫复配药剂的有效成分由双苯菌胺、氟啶胺中的一种和纳米硫组成；双苯菌胺和纳米硫的质量比为1：(20‑80)；氟啶胺和纳米硫的质量比为1:40。本发明的纳米硫复配药剂，双苯菌胺、氟啶胺具有氧化磷酸化解偶联活性，纳米硫具有颗粒小、渗透性强、扩散性高等特点，两者以一定的比例复配，经证实在青枯病防治方面具有增效作用。
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公开(公告)号：CN112616842A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202110031951.5
申请日：2021-01-11
申请人： 中国烟草总公司郑州烟草研究院 , 福建中烟工业有限责任公司
摘要： 本发明属于杀菌组合物领域，具体涉及一种用于防治青枯病的杀菌组合物、杀菌剂及应用。该杀菌组合物由氟啶胺和增效杀菌剂组成，所述增效杀菌剂选自春雷霉素、噻霉酮中的一种；氟啶胺和春雷霉素的质量比为1:80；氟啶胺和噻霉酮的质量比为1：(55‑80)或4:1。本发明的用于防治青枯病的杀菌组合物，氟啶胺具有氧化磷酸化解偶联活性，氟啶胺与春雷霉素、噻霉酮按一定比例复配时，在青枯病防治方面具有增效作用。
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公开(公告)号：CN113767921A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111235550.8
申请日：2021-10-22
申请人： 中国烟草总公司郑州烟草研究院 , 福建中烟工业有限责任公司
摘要： 本发明属于杀菌组合物领域，具体涉及用于防治青枯病的杀菌组合物、杀菌剂及应用。该杀菌组合物由氟啶胺和增效杀菌剂组成，所述增效杀菌剂为春雷霉素；氟啶胺和春雷霉素的质量比为1:80。本发明的用于防治青枯病的杀菌组合物，氟啶胺具有氧化磷酸化解偶联活性，氟啶胺与春雷霉素按一定比例复配时，在青枯病防治方面具有增效作用。
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公开(公告)号：CN113767922A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111235554.6
申请日：2021-10-22
申请人： 中国烟草总公司郑州烟草研究院 , 福建中烟工业有限责任公司
摘要： 本发明属于杀菌组合物领域，具体涉及一种用于防治青枯病的杀菌组合物、杀菌剂及应用。该杀菌组合物由氟啶胺和增效杀菌剂组成，所述增效杀菌剂为噻霉酮；氟啶胺和噻霉酮的质量比为1：(55‑80)或4:1。本发明的用于防治青枯病的杀菌组合物，氟啶胺具有氧化磷酸化解偶联活性，氟啶胺与噻霉酮按一定比例复配时，在青枯病防治方面具有增效作用。
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公开(公告)号：CN112772655A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110031333.0
申请日：2021-01-11
申请人： 中国烟草总公司郑州烟草研究院 , 福建中烟工业有限责任公司
摘要： 本发明属于杀菌剂领域，具体涉及一种纳米硫复配药剂及其应用。该纳米硫复配药剂的有效成分由双苯菌胺、氟啶胺中的一种和纳米硫组成；双苯菌胺和纳米硫的质量比为1：(20‑80)；氟啶胺和纳米硫的质量比为1:40。本发明的纳米硫复配药剂，双苯菌胺、氟啶胺具有氧化磷酸化解偶联活性，纳米硫具有颗粒小、渗透性强、扩散性高等特点，两者以一定的比例复配，经证实在青枯病防治方面具有增效作用。
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公开(公告)号：CN118411615A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410810200.7
申请日：2024-06-21
申请人： 中国烟草总公司郑州烟草研究院
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/17 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06N3/045
摘要： 本发明提供一种适用于烟草生长全过程的烟草植株识别方法以及装置，包括以下步骤：使用无人机拍摄烟草种植区域在多个生长时期的航拍图像；对航拍图像进行预处理，得到图像数据集；以YOLOv7模型为基础模型，引入SimAM无参数注意力机制，将主干网络第二层的特征层加入特征融合网络中，作为增加的小目标检测层；并用引入Focus模块的F‑MPConv模块替换YOLOv7模型的MPConv模块，用YOLOv7模型的骨干网络中的E‑ELAN模块中引入DSConv模块，利用WIoU损失函数替换YOLOv7模型中的CIoU损失函数；利用图像数据集训练改进后的YOLOv7模型，得到训练后的改进YOLOv7模型；使用改进YOLOv7模型对待识别的无人机航拍图像进行识别，获得烟草植株识别结果。
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公开(公告)号：CN117915180A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311731784.0
申请日：2023-12-15
申请人： 中国烟草总公司郑州烟草研究院
摘要： 本发明属于烟叶烘烤过程图像采集技术领域，具体涉及一种烟叶烘烤过程信息图像采集装置及方法，包括摄像装置，所述摄像装置包括用于采集烟叶图像的摄像部件和用于将采集到的烤房内实时温湿度传输给摄像部件的温湿度传感部件，所述摄像装置将温度和湿度标注在摄制的烟叶图像中。本发明的技术方案可实时获取烟叶烘烤过程中的标注了温湿度等信息的烟叶图像并实时监测烘烤工艺执行曲线，以更客观、准确地判断烟叶状态，优化烘烤工艺。
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公开(公告)号：CN117319572A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311242506.9
申请日：2023-09-25
申请人： 中国烟草总公司郑州烟草研究院
摘要： 本发明属于烘烤过程图像采集技术领域，具体涉及一种烟叶烘烤过程图像色彩调优方法，包括S1：在烟叶烤房中放置色卡，抓取补光灯开启下色卡raw数据，获取其对应的RGB值；S2：建立色卡的每个色块RGB值到该色块对应的标准RGB值的映射关系；S3：使用带权重最小二乘法进行最优化求解得到适用于烟叶图像的加权颜色校验矩阵的最优优化参数；S4：将求得的加权颜色校验矩阵作用到采集的RGB色彩模式的烟叶图像上，对烟叶图像进行颜色调优。本发明通过加大与烟叶相近的黄色、绿色或黄绿色色块的权重，得到加权颜色校验矩阵的最优优化参数，并基于此，对烟叶图像进行调优，使烟叶的不同状态更易于被分辨和识别。
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公开(公告)号：CN116452830A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310299459.5
申请日：2023-03-24
申请人： 中国烟草总公司郑州烟草研究院 , 河南省烟草公司平顶山市公司
IPC分类号： G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/0464
摘要： 本发明涉及一种鲜烟叶素质识别方法，属于鲜烟叶素质识别领域，利用校正后的烟叶数据构建卷积神经网络模型，对卷积神经网络模型进行训练，利用训练好的卷积神经网络模型对待识别的鲜烟叶的烟叶素进行识别。利用卷积神经网络捕捉烟叶图像数据中的叶片颜色、纹理和局部斑点等特征，根据提取的特征来识别烟叶的成熟度、发育程度、含水率和烟叶部位。利用卷积神经网络能够更加准确地识别烟叶的素质，利用本发明的识别方法，不再需要人为识别，节省了人力且提高了效率。
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