公开(公告)号：CN109187552A

公开(公告)日：2019-01-11

申请号：CN201810999005.8

申请日：2018-08-30

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 许高建 ,  沈杰 ,  李绍稳 ,  吴国栋 ,  涂立静 ,  林晨 ,  吴云志 ,  傅运之 ,  冯宇翔 ,  王帅 ,  张蕴

IPC: G01N21/88

Abstract: 本发明属于农作物病害监测技术领域，具体涉及一种基于云模型的小麦赤霉病害等级判定方法，包括病害区域的提取、颜色特征的构造、生成小麦赤霉菌颜色特征云模型、建立综合评价模型以及评价模型的分析；利用小麦赤霉病在逐渐病变过程中，病害区域的颜色变化与小麦病穗率等级的关系，结合云模型三个数字特征得出病害区域的颜色特征云，利用云模型对小麦赤霉病等级实现非硬性划分，实现综合评价。

公开(公告)号：CN109189869A

公开(公告)日：2019-01-11

申请号：CN201810755422.8

申请日：2018-07-11

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 许高建 ,  李绍稳 ,  黄超 ,  傅运之 ,  冯宇翔 ,  黎慧 ,  金秀 ,  饶元

IPC: G06F16/29 ,  G06F16/25 ,  G06Q50/16

Abstract: 本发明属于信息管理系统技术领域，具体涉及一种基于GIS的不动产登记数据提取方法，包括GIS数据获取系统，所述GIS数据获取系统包括用户登录模块和查询GIS数据模块，所述查询GIS数据模块包括用于前端展示的网页展示前台数据模块和用于生成文档的统计数据生成文档模块。本发明相比现有技术具有以下优点：通过使用B/S架构模式下的多层结构、注解开发、调用框架DAO实现查询数据、采用ajax异步请求的方式展示GIS信息功能以及shp文件转换为sql文件之后再导入数据库，在GIS中把数据整合到数据库中，然后根据特定的格式要求，自动从数据库中获取数据，输出到文档中指定的位置，灵活性高，便于打印归档管理。

公开(公告)号：CN109117743A

公开(公告)日：2019-01-01

申请号：CN201810805980.0

申请日：2018-07-20

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 李绍稳 ,  金秀 ,  许高建 ,  傅运之 ,  王帅 ,  朱娟娟 ,  方向

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积的小麦赤霉病的检测方法，包括如下步骤：S1、采集小麦麦穗高光谱图像像元，并对高光谱图像像元进行样本欠采样，以解决数据集不平衡的问题，从而得到目标数据；S2、对目标数据进行二维图像的重塑得到灰度图像，并基于灰度图像进行预处理；S3、基于预处理的数据运用深度卷积神经网络对数据进行训练；S4、基于训练的结果来分析深度卷积神经网络模型的分类效果；本发明利用高光谱成像技术对小麦赤霉病进行早期的快速和无破坏检测，提高了对被测小麦区域分类结果的准确性。

公开(公告)号：CN109035231A

公开(公告)日：2018-12-18

申请号：CN201810805085.9

申请日：2018-07-20

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 李绍稳 ,  金秀 ,  许高建 ,  傅运之 ,  王帅 ,  朱娟娟 ,  方向

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

CPC classification number: G06T7/0002 ,  G06K9/6268 ,  G06N3/0454 ,  G06T7/0012 ,  G06T2207/20081 ,  G06T2207/20104

Abstract: 本发明公开了一种基于深度循环的小麦赤霉病的检测方法，包括如下步骤:S1、采集小麦麦穗高光谱图像像元，并对高光谱图像像元进行样本欠采样，以解决数据集不平衡的问题，从而得到目标数据；S2、对目标数据进行二维图像的重塑来作为灰度图像，并基于灰度图像进行预处理；S3、基于预处理的数据运用深度循环神经网络对数据进行训练；S4、基于训练的结果来分析深度循环神经网络模型的分类效果；本发明利用高光谱成像技术对小麦赤霉病进行早期的快速和无破坏检测，提高了对被测小麦区域分类结果的准确性。

公开(公告)号：CN109187552B

公开(公告)日：2021-07-09

申请号：CN201810999005.8

申请日：2018-08-30

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 许高建 ,  沈杰 ,  李绍稳 ,  吴国栋 ,  涂立静 ,  林晨 ,  吴云志 ,  傅运之 ,  冯宇翔 ,  王帅 ,  张蕴

IPC: G01N21/88

Abstract: 本发明属于农作物病害监测技术领域，具体涉及一种基于云模型的小麦赤霉病害等级判定方法，包括病害区域的提取、颜色特征的构造、生成小麦赤霉菌颜色特征云模型、建立综合评价模型以及评价模型的分析；利用小麦赤霉病在逐渐病变过程中，病害区域的颜色变化与小麦病穗率等级的关系，结合云模型三个数字特征得出病害区域的颜色特征云，利用云模型对小麦赤霉病等级实现非硬性划分，实现综合评价。

公开(公告)号：CN108985237A

公开(公告)日：2018-12-11

申请号：CN201810805095.2

申请日：2018-07-20

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 李绍稳 ,  金秀 ,  许高建 ,  傅运之 ,  王帅 ,  朱娟娟 ,  方向

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于深度混合的小麦赤霉病的检测方法，包括如下步骤：S1、采集小麦麦穗高光谱图像像元，并对高光谱图像像元进行样本欠采样，以解决数据集不平衡的问题，从而得到目标数据；S2、对目标数据进行二维图像的重塑得到灰度图像，并基于灰度图像进行预处理；S3、基于预处理的数据运用深度卷积循环混合神经网络对数据进行训练；S4、基于训练的结果来分析深度卷积循环混合神经网络模型的分类效果；本发明利用高光谱成像技术对小麦赤霉病进行早期的快速和无破坏检测，提高了对被测小麦区域分类结果的准确性。