-
公开(公告)号：CN112023816A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010960867.7
申请日：2020-09-14
Applicant: 中国科学院合肥物质科学研究院 , 西部电子商务股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种具有种植环境自我分析功能的复合肥精准配比装置及其控制方法，与现有技术相比解决了不同地区水质环境影响水肥混合配比精准度的缺陷。本发明中箱体的侧部安装有第一滑动模块，第一电导率探头安装在第一滑动模块的滑块上且第一电导率探头位于复合水溶肥前置配比盒上方，第一电导率探头的前端安装有震动套筒，进水管连接在液体驱动泵的入口上，液体驱动泵的出口通过出水管安装在复合水溶肥前置配比盒上方。本发明针对复合肥料与当地温湿度和水质，通过现场自动化做复合肥配比的标准曲线，得到当地当时的拟合曲线模型，实现根据种植环境的自我分析，以达到复合肥精准配比的效果。
-
公开(公告)号：CN109784294A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910071932.8
申请日：2019-01-25
Applicant: 中国科学院合肥物质科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于粗糙集理论候选框选择技术的枸杞图像识别定位方法，与现有技术相比解决了复杂环境下枸杞图像识别定位精准度低的缺陷。本发明包括以下步骤：训练样本的获取；设定卷积神经网络；卷积神经网络的训练；待识别图像的获取；枸杞的识别定位。本发明改进了传统Faster-RCNN中候选框选择的方法，降低候选框被误删或者漏删的情况，增强了数据的可靠性，从而保证了对枸杞图像识别和定位的精准度。
-
公开(公告)号：CN111523511B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010384652.5
申请日：2020-05-08
Applicant: 中国科学院合肥物质科学研究院 , 西部电子商务股份有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/56 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06T7/73 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种用于枸杞采收夹持装置的视频图像枸杞枝条检测方法，与现有技术相比解决了难以识别枸杞枝条位置的缺陷。本发明包括以下步骤：训练样本的获取和预处理；构建并训练枸杞树叶及其关键点检测网络；构建并训练枸杞枝条定位模型；待检测枸杞枝条视频图像的收集和预处理；枸杞枝条检测结果的获得。本发明优化了传统Mask‑RCNN中ROIAlign输入特征图的选取方法；同时根据枸杞树叶形状，改进对目标区域的描述，利用倾斜的带方向框来代替常用的矩形框，从而保证数据可靠性的基础上，减少内存空间，提高其枝条识别与定位的准确性和效率。
-
公开(公告)号：CN111553806B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202010380788.9
申请日：2020-05-08
Applicant: 中国科学院合肥物质科学研究院 , 西部电子商务股份有限公司
IPC: G06Q50/02 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06K9/62 , G06F16/2458 , G06F16/2455 , G06F16/22 , G01D21/02 , H04N7/18
Abstract: 本发明涉及基于低功耗传感器和Boost模型的自适应作物管理系统及方法。该自适应作物管理系统包括作物生长环境数据实时采集设备、实时数据分析处理设备和作物管理决策执行设备。作物生长环境数据实时采集设备包括低功耗土壤传感器、光谱相机和作物生长协变量数据采集设备。实时数据分析处理设备包括预处理服务器、建模计算服务器、经验知识库、模型库和数据传输通讯网络。作物管理决策执行设备包括用户交互设备、生产决策支持服务器和决策执行机构。本发明能够解决现有的农业数据建模和决策方法无法根据数据的变化实时更新、模型构建和评估依赖人工干预、模型和方法在不同地区和背景泛化不足的缺陷。
-
公开(公告)号：CN111523511A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010384652.5
申请日：2020-05-08
Applicant: 中国科学院合肥物质科学研究院 , 西部电子商务股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种用于枸杞采收夹持装置的视频图像枸杞枝条检测方法，与现有技术相比解决了难以识别枸杞枝条位置的缺陷。本发明包括以下步骤：训练样本的获取和预处理；构建并训练枸杞树叶及其关键点检测网络；构建并训练枸杞枝条定位模型；待检测枸杞枝条视频图像的收集和预处理；枸杞枝条检测结果的获得。本发明优化了传统Mask‑RCNN中ROIAlign输入特征图的选取方法；同时根据枸杞树叶形状，改进对目标区域的描述，利用倾斜的带方向框来代替常用的矩形框，从而保证数据可靠性的基础上，减少内存空间，提高其枝条识别与定位的准确性和效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111189888A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN202010035146.5
申请日：2020-01-14
Applicant: 中国科学院合肥物质科学研究院 , 西部电子商务股份有限公司
IPC: G01N27/08 , G01N27/07 , G05B19/042
Abstract: 本发明涉及一种基于两级水肥稀释处理系统的水肥氮磷钾元素浓度分析方法，与现有技术相比解决了水肥浓度分析未考虑水质硬度影响的缺陷。本发明包括以下步骤：复合肥氮磷钾元素比例标准化数据库的建立；水肥氮磷钾元素浓度与电导率关系式的建立；水肥氮磷钾元素浓度的测定。本发明根据当地水质硬度对肥料的融合度，先建立水肥浓度关系式，再基于水肥浓度关系式分析出水肥氮磷钾元素的含量。
-
公开(公告)号：CN111476843B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010380789.3
申请日：2020-05-08
Applicant: 中国科学院合肥物质科学研究院 , 西部电子商务股份有限公司
IPC: G06T7/73 , A01D46/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及基于注意力机制和改进PV‑RCNN网络的枸杞枝条识别定位方法，与现有技术相比解决了由于枸杞枝条被遮挡、断点、重叠等原因致使二维图像难以精准识别的缺陷。本发明包括以下步骤：训练样本的收集和预处理；三维点云的体素化处理；构建枸杞枝条及其关键点检测网络；训练枸杞枝条及其关键点检测网络；待识别枸杞枝条图像的收集和预处理；枸杞枝条的识别和定位。本发明能够补充在体素化和稀疏3D卷积网络中进行卷积运算丢失的大量定位信息，同时依据注意力网络获得相关点对于目标检测的贡献程度和精修网络中特征增强来提高枸杞枝条和枝条末端关键点检测的精准性，实现了枸杞枝条的准确识别定位。
-
公开(公告)号：CN111476843A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010380789.3
申请日：2020-05-08
Applicant: 中国科学院合肥物质科学研究院 , 西部电子商务股份有限公司
Abstract: 本发明涉及基于注意力机制和改进PV-RCNN网络的枸杞枝条识别定位方法，与现有技术相比解决了由于枸杞枝条被遮挡、断点、重叠等原因致使二维图像难以精准识别的缺陷。本发明包括以下步骤：训练样本的收集和预处理；三维点云的体素化处理；构建枸杞枝条及其关键点检测网络；训练枸杞枝条及其关键点检测网络；待识别枸杞枝条图像的收集和预处理；枸杞枝条的识别和定位。本发明能够补充在体素化和稀疏3D卷积网络中进行卷积运算丢失的大量定位信息，同时依据注意力网络获得相关点对于目标检测的贡献程度和精修网络中特征增强来提高枸杞枝条和枝条末端关键点检测的精准性，实现了枸杞枝条的准确识别定位。
-
公开(公告)号：CN109784294B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201910071932.8
申请日：2019-01-25
Applicant: 中国科学院合肥物质科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于粗糙集理论候选框选择技术的枸杞图像识别定位方法，与现有技术相比解决了复杂环境下枸杞图像识别定位精准度低的缺陷。本发明包括以下步骤：训练样本的获取；设定卷积神经网络；卷积神经网络的训练；待识别图像的获取；枸杞的识别定位。本发明改进了传统Faster‑RCNN中候选框选择的方法，降低候选框被误删或者漏删的情况，增强了数据的可靠性，从而保证了对枸杞图像识别和定位的精准度。
-
公开(公告)号：CN111189888B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010035146.5
申请日：2020-01-14
Applicant: 中国科学院合肥物质科学研究院 , 西部电子商务股份有限公司
IPC: G01N27/08 , G01N27/07 , G05B19/042
Abstract: 本发明涉及一种基于两级水肥稀释处理系统的水肥氮磷钾元素浓度分析方法，与现有技术相比解决了水肥浓度分析未考虑水质硬度影响的缺陷。本发明包括以下步骤：复合肥氮磷钾元素比例标准化数据库的建立；水肥氮磷钾元素浓度与电导率关系式的建立；水肥氮磷钾元素浓度的测定。本发明根据当地水质硬度对肥料的融合度，先建立水肥浓度关系式，再基于水肥浓度关系式分析出水肥氮磷钾元素的含量。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
12
records
(took 0.047 seconds)
