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公开(公告)号：CN209121080U
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201821949466.6
申请日：2018-11-23
申请人： 安徽农业大学 , 安徽省农业科学院烟草研究所
IPC分类号： A01M7/00
摘要： 本实用新型公开了一种农药喷洒装置，包括水泵，所述水泵的外侧设有药箱，药箱内盛装有药液，水泵的出水口处连接有连接管的一端，连接管的另一端固定连接有喷头，连接管上安装有流量阀，药箱的顶部一侧焊接有放置板，药箱的顶部滑动安装有移动板，移动板与放置板之间焊接有多个弹簧，药箱的顶部开设有转动槽，转动槽内转动安装有转轴，转轴的外侧固定套设有凸轮；凸轮与移动板相接触，移动板远离放置板的一侧顶部焊接有固定板，流量阀的一侧开设有多个固定槽。本实用新型实用性好，能够定时喷洒农药，并且方便对喷洒量进行调节，满足人们的需求。
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公开(公告)号：CN114419439A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210049867.0
申请日：2022-01-17
申请人： 安徽农业大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 本发明公开了一种基于无人机遥感及深度学习的小麦幼苗监测方法，方法：步骤1、训练深度学习网络得到小麦幼苗检测模型；步骤2、使用小麦幼苗分级数据集训练深度学习网络得到小麦幼苗分级模型；步骤3、在小麦田间选择一个矩形区域作为取样块，在矩形的顶点处插上标签作为标记点，计算取样块面积S；步骤4、使用无人机采集取样块图像，利用小麦幼苗检测模型检测图像中所有幼苗的位置；步骤5、统计取样块内的小麦幼苗数量N，计算得到幼苗密度P=N/S；步骤6、利用小麦幼苗分级模型对取样块标记框中的所有幼苗个体进行分级，计算第i级别的幼苗数量Ni与幼苗数量N的比例Ri。本发明通过深度学习网络的训练和先验框的优化可以实现复杂场景下小麦幼苗的检测，大大提高了小麦幼苗检测的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN114419439B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202210049867.0
申请日：2022-01-17
申请人： 安徽农业大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 本发明公开了一种基于无人机遥感及深度学习的小麦幼苗监测方法，方法：步骤1、训练深度学习网络得到小麦幼苗检测模型；步骤2、使用小麦幼苗分级数据集训练深度学习网络得到小麦幼苗分级模型；步骤3、在小麦田间选择一个矩形区域作为取样块，在矩形的顶点处插上标签作为标记点，计算取样块面积S；步骤4、使用无人机采集取样块图像，利用小麦幼苗检测模型检测图像中所有幼苗的位置；步骤5、统计取样块内的小麦幼苗数量N，计算得到幼苗密度P=N/S；步骤6、利用小麦幼苗分级模型对取样块标记框中的所有幼苗个体进行分级，计算第i级别的幼苗数量Ni与幼苗数量N的比例Ri。本发明通过深度学习网络的训练和先验框的优化可以实现复杂场景下小麦幼苗的检测，大大提高了小麦幼苗检测的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN103955938A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410206856.4
申请日：2014-05-15
申请人： 安徽农业大学
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明公开了一种基于移动互联网模式和叶片颜色分析的小麦生长状态诊断方法，其特征是按如下步骤进行：1智能手机采集小麦叶片图像，并传输至后台服务器；2后台服务器将小麦叶片图像进行消除光照影响处理后获得预处理样本图像；3对预处理样本图像通过颜色分析方法获取小麦的生长状态信息和病害结果并反馈给所述智能手机；4所述智能手机接收所述生长状态信息和病害结果并进行显示。本发明能实时获取和分析小麦叶片信息，全面反应小麦作物生长情况和病虫害情况，并提高小麦生长状态诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN112131982A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010949092.3
申请日：2020-09-10
申请人： 安徽农业大学
摘要： 本发明提供一种基于卷积神经网络的茶树嫩芽识别方法，包括下列步骤：步骤1、使用图像采集设备进行目标茶树图像的连续采集；步骤2、对采集的茶树图像进行预处理得到待处理茶树图像；步骤3、构建用于嫩芽识别的卷积神经网络，使用不同场景条件下的训练输入图像对神经网络进行训练，建立茶树嫩芽识别模型；步骤4、利用所述茶树嫩芽识别模型识别待处理茶树图像中的嫩芽及其所在位置，并显示识别结果。其中，所用的卷积神经网络结构使用了多个池化窗口来提高对目标大小变化的适应能力。本发明的方法可以有效实现复杂场景下茶树嫩芽的准确识别，增强了对环境变化的适应能力，大大提高了嫩芽识别的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN103955938B
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201410206856.4
申请日：2014-05-15
申请人： 安徽农业大学
摘要： 本发明公开了一种基于移动互联网模式和叶片颜色分析的小麦生长状态诊断方法，其特征是按如下步骤进行：1智能手机采集小麦叶片图像，并传输至后台服务器；2后台服务器将小麦叶片图像进行消除光照影响处理后获得预处理样本图像；3对预处理样本图像通过颜色分析方法获取小麦的生长状态信息和病害结果并反馈给所述智能手机；4所述智能手机接收所述生长状态信息和病害结果并进行显示。本发明能实时获取和分析小麦叶片信息，全面反应小麦作物生长情况和病虫害情况，并提高小麦生长状态诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN221594733U
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202323096947.0
申请日：2023-11-16
申请人： 安徽农业大学
摘要： 本实用新型提供一种用于快速采集发芽麦粒图像的装置，包括载物台、设置在载物台上的柔性振动台、竖直固定在载物台上的承重支架以及自上而下套设在该承重支架上的夹具一和夹具二；所述柔性振动台上设置有用于放置麦粒的载物盒；所述夹具一滑动连接有工业相机，所述夹具二滑动连接有LED环形光源；所述柔性振动台、载物盒、工业相机以及LED环形光源在竖直方向上同轴布置。本实用新型提供了一种快速采集发芽麦粒图像的装置，该装置结构紧凑、操作简便、采集速度快，能够有效解决传统检测方法速度慢、效率低、图像中麦粒之间易粘连的问题，从而为后期的发芽麦粒的准确判断以及穗发芽表型的高通量检测提供清晰、稳定的图像数据。
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