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公开(公告)号：CN119678891A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202510058554.5
申请日：2025-01-15
Applicant: 安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
IPC: A01M1/02
Abstract: 本发明涉及昆虫测报技术领域，具体的是一种昆虫诱捕拍摄设备及方法，本发明的诱捕拍摄设备包括壳罩，壳罩两端分别设有吊装座和托座，壳罩内侧顶端固定设有多个连接条，多个连接条之间固定安装有灯管，吊装座底部固定安装有红外探测器；壳罩内部固定设有对昆虫进行低温处理的冷冻机构，且壳罩内部位于冷冻机构的下方设有对昆虫进行逐次清理的接料机构和用于对低温处理后不再活跃的昆虫进行多方位拍摄的图像采集机构；壳罩与托座之间设有用于将托座可拆卸安装于壳罩底端的扣合机构，本发明的诱捕拍摄方法包括引诱昆虫；冷冻处理；昆虫清理，本发明可以实现对诱捕的昆虫进行自然状态下的无损拍摄采集。
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公开(公告)号：CN118975524A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410920722.2
申请日：2024-07-10
Applicant: 安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种肉牛养殖场圈舍环境智能清理系统，属于养殖场领域，一种肉牛养殖场圈舍环境智能清理系统，包括养殖棚、设于养殖棚内的至少一个由定位模块和活动模块构成的养殖区域以及至少一个控制模块，它通过设置定位模块和活动模块来划定养殖区域，由于养殖区域通常会给予内部肉牛足够的活动空间，可利用控制模块控制活动模块移动来使得养殖区域压缩暴露部分以便于打扫，同时在活动模块上设置清理模块，随着活动模块的移动利用清理模块将养殖区域内的废弃物集中处理，为了打扫时保证肉牛在养殖区域内不易妨碍，从养殖区域两侧分别先后暴露养殖区域，从而分两次实现对养殖区域整体的清理。
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公开(公告)号：CN115131662A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210716513.7
申请日：2022-06-22
Applicant: 安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于注意力特征融合的轻量级农作物病害图像识别方法。针对基于卷积神经网络的农作物病害识别模型参数量大，计算量高的问题，提出了一种基于轻量级注意力特征融合网络的农作物病害识别模型。该模型以ResNet18为基础网络模型，使用轻量级残差块(DSGResNet block)和倒残差替换基础网络模型ResNet18中的残差块，再使用注意力特征融合模块替换模型中的特征融合模块，相对于现有技术中的ResNet18模型大大降低了模型的参数量和计算量，同时提高了模型的农作物病害识别能力。
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公开(公告)号：CN113239947B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110264082.0
申请日：2021-03-10
Applicant: 安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于细粒度分类技术的害虫图像分类方法，与现有技术相比解决了害虫细粒度识别效果差的缺陷。本发明包括以下步骤：训练图像的获取；害虫识别网络的构建；害虫识别网络的训练；待识别害虫图像的获取；害虫识别结果的获得。本发明使用特征过滤融合和设计损失函数达到了最高性能，能同时适用于相近害虫和粗类害虫的分类，均能获得理想效果。同时，针对背景非常复杂，且害虫颜色和形态与背景较为接近的害虫，也能关注到了目标本身，可准确识别，进一步拓宽农业害虫自动分类的害虫类别数量。
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公开(公告)号：CN113907009A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111282174.8
申请日：2021-11-01
Applicant: 安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种养殖场用圈舍环境质量智能监控系统，属于养殖领域，一种养殖场用圈舍环境质量智能监控系统，包括养殖棚以及分别设于养殖棚内的至少一组隔断墙和至少一个温湿度监测模块；任一一组所述隔断墙均包括第一墙体和多个第二墙体，且第一墙体和多个第二墙体沿着养殖棚长度方向依次排列。本方案通过第一墙体和第二墙体结构的设置，配合动力模块和锁门模块，利用控制器设定开门次数，定时转动阻隔门对养殖空间内的家畜进行转移，利用备用空间将使用中的养殖空间依次空出以便于细扫，结合温湿度监测模块，当温度或湿度超出设定范围，对开门次数进行增加或减少，从而减少有害细菌在温湿度较差的环境中滋生，进而保证养殖生存环境。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113239947A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110264082.0
申请日：2021-03-10
Applicant: 安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于细粒度分类技术的害虫图像分类方法，与现有技术相比解决了害虫细粒度识别效果差的缺陷。本发明包括以下步骤：训练图像的获取；害虫识别网络的构建；害虫识别网络的训练；待识别害虫图像的获取；害虫识别结果的获得。本发明使用特征过滤融合和设计损失函数达到了最高性能，能同时适用于相近害虫和粗类害虫的分类，均能获得理想效果。同时，针对背景非常复杂，且害虫颜色和形态与背景较为接近的害虫，也能关注到了目标本身，可准确识别，进一步拓宽农业害虫自动分类的害虫类别数量。
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公开(公告)号：CN112889636A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110041671.2
申请日：2021-01-13
Applicant: 安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明公开了基于北斗定位和物联网技术的农业水肥一体化系统，属于农业领域，基于北斗定位和物联网技术的农业水肥一体化系统，通过纺锤体式转管的设置，可以有效避免该处被土壤堵塞的情况发生，有效保证灌溉均匀连续进行，进而有效保证农作物的生长，在溢水凹盘的作用下，配合下落液滴的重力，导液动球处于动态，有效避免液滴在该处的聚集，从而有效保证滴灌的水或者液体肥的连续均匀性的灌溉，同时配合预脱彩块的作用，在半滴水孔处发生堵塞情况后，预脱彩块处在聚集的液滴作用下产气并脱落，既能对预脱彩块产生一定的疏通作用，也能使半滴水孔裸露，辅助液滴的溢出，进而有效保证灌溉的连续性，使农作物生长更好。
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公开(公告)号：CN109945784B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201910219713.X
申请日：2019-03-22
Applicant: 安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于图像Exif元数据的植保图像病虫害尺寸测算方法，与现有技术相比解决了在无长度标尺等参照物的情况下，无法测算出图像中病虫害尺寸的缺陷。本发明包括以下步骤：植保图像的获取；Exif元数据的获取；读取数码相机和微距镜头的参数数据；病虫害尺寸的测算。本发明利用植保图像Exif元数据实现了图像中病斑及昆虫个体大小的测量，为农业图像识别算法提供了尺寸特征，提高了农业病虫害图像自动识别的准确率。
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公开(公告)号：CN115100148A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210733236.0
申请日：2022-06-23
Applicant: 安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于轻量型卷积神经网络的农作物害虫检测方法，通过以YOLO‑L ite模型为基础网络模型，将轻量型沙漏块并嵌入至所述YOLO‑L ite模型，将坐标注意力块分别嵌入经典残差块和轻量型沙漏块中，以生成YOLOLite‑CSG模型；其中，所述轻量型沙漏块包括分组卷积层和通道混洗层；获取待检测农作物图像，基于YOLOLite‑CSG模型对所述农作物图像执行害虫检测。通过基于轻量型卷积神经网络的农作物害虫检测模型YOLOL ite‑CSG，模型以YOLOv3为基础，并优化残差块数量和输出通道数，同时，采用k‑means++生成先验框，并替换部分残差块为轻量型沙漏块，最后引入坐标注意力机制，实现检测精度的大大提高，且参数量和计算量大幅下降，适合部署于农业环境中。
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