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公开(公告)号：CN118135440A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410320449.X
申请日：2024-03-20
申请人： 河北农业大学
摘要： 本发明提供了一种低成本无人机复杂生长环境下大白菜根肿病检测方法，属于蔬菜病害检测技术领域，包括：利用无人机成像设备采集多个试验基地的大白菜遥感图像；将采集的多个遥感图像进行预处理，随后生成数字正射影像，并分别对其进行分割及患病信息标注；利用循环一致生成对抗网络模型对预处理后不同地块的图像进行训练，生成得到模拟图像；选取目标检测最优模型，分别对模拟图像与源数据集进行训练，并对比最优模型下的评判指标，获得模型的性能评估结果。本发明采用上述提供的检测方法，可实现不同地块及不同生长环境下大白菜生长情况检测，且该方法低成本的同时还可及时和针对性的原位检测大白菜根肿病，以减少病害带来的经济损失。
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公开(公告)号：CN117898113A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410254907.4
申请日：2024-03-06
申请人： 河北农业大学
摘要： 本发明公开了一种大白菜收获机，包括与拖拉机相连的机架，所述机架的两侧对称的转动设置有两个走轮，所述机架的上部一端固定设置有收菜箱，所述机架的上部另一端固定设置有放菜框，并在所述收菜箱和所述放菜框之间设置有支撑架，所述支撑架上设置有输送带；所述收菜箱的内部中间固定设置有竖直的隔板，所述隔板上转动设置有水平的转轴，所述转轴的一端延伸至所述收菜箱的外部并与拖拉机的驱动轴传动连接，所述转轴在位于所述隔板一侧的部位固定套设有第一曲柄，所述第一曲柄的端部与第二曲柄的一端铰接连接。本发明能够实现对大白菜的夹持固定、自动切根分离以及拨动运送，有效提高大白菜的收获效率和收获作业的稳定性。
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公开(公告)号：CN114022389A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111361311.7
申请日：2021-11-17
申请人： 河北农业大学
摘要： 本发明公开了一种基于数码相机进行植物叶色等级判别的方法，利用高清数码相机采集植物样本的叶片图像；根据背景差值法对叶片图像进行去背景处理；以叶片图像的中心为圆心，以30°为分割角度，将图像均匀分割为12个区间；分别提取叶片图像每个区间的R、G、B波段色阶值，并计算所有区间的R、G、B三个颜色通道像素色阶平均值；利用偏最小二乘算法构建图像色阶与图像颜色水平值的回归方程，以颜色水平值描述样本颜色；将每幅图像的颜色水平值与测定的标准范围比较，即能判定每个植株颜色的等级，得出植物样本叶色类别。本发明采用图像识别技术区分植物叶色细微差别进行叶色分类，有效避免了人工叶色判别的误差，保证试验数据的科学性和准确性。
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公开(公告)号：CN114022389B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202111361311.7
申请日：2021-11-17
申请人： 河北农业大学
摘要： 本发明公开了一种基于数码相机进行植物叶色等级判别的方法，利用高清数码相机采集植物样本的叶片图像；根据背景差值法对叶片图像进行去背景处理；以叶片图像的中心为圆心，以30°为分割角度，将图像均匀分割为12个区间；分别提取叶片图像每个区间的R、G、B波段色阶值，并计算所有区间的R、G、B三个颜色通道像素色阶平均值；利用偏最小二乘算法构建图像色阶与图像颜色水平值的回归方程，以颜色水平值描述样本颜色；将每幅图像的颜色水平值与测定的标准范围比较，即能判定每个植株颜色的等级，得出植物样本叶色类别。本发明采用图像识别技术区分植物叶色细微差别进行叶色分类，有效避免了人工叶色判别的误差，保证试验数据的科学性和准确性。
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公开(公告)号：CN114240253A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202210028555.1
申请日：2022-01-11
申请人： 河北农业大学
摘要： 本发明公开了一种蔬菜数字化育种方法，属于蔬菜育种技术领域，所述蔬菜数字化育种方法包括性状数据采集及管理系统、蔬菜叶色量化、蔬菜理化参数的无损定量获取、蔬菜叶片卷曲与叶球抱合方式的定量获取、基于形态学特征提取的蔬菜表型定量分析和基于无人机多光谱成像技术的蔬菜表型定量分析等步骤，蔬菜数字化育种方法实现了育种过程的信息化、表型参数量化和无损快速高通量，最终此方法实现了实验样本到蔬菜各种检测模型，实现对蔬菜各种性状以及表型参数的快速无损测量，形成更加规范的数字化模型。
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公开(公告)号：CN112907261A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110164039.7
申请日：2021-02-05
申请人： 河北农业大学
摘要： 本发明涉及溯源系统技术领域，涉及一种基于区块链的种子质量溯源系统。其包括种子质量溯源平台，种子质量溯源平台包括账户申请单元、账户审核单元、二维码生成单元和存储单元；账户申请单元用于向种子质量溯源平台发送账户申请信息，并生成账户；账户审核单元用于对账户申请单元生成的账户进行审核；二维码生成单元用于上传种子特征信息，并生成二维码；存储单元用于对二维码生成单元上传的种子特征信息进行存储。本发明中通过以太坊平台搭建种子质量溯源系统的私有链，通过其专用加密货币以太币提供去中心化的以太虚拟机来处理种子信息的上链、存储与查询，从而解决种子数据库中心化问题严重问题。
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公开(公告)号：CN118549392A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410551006.1
申请日：2024-05-07
申请人： 河北农业大学
IPC分类号： G01N21/64 , G06F18/23 , G06F18/24 , G06T7/00 , G06F18/2135 , G06F18/27 , G06T7/136 , G06T7/11 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06T7/40 , G06T5/80 , G06T5/70 , G06T7/194 , G06N3/048 , G06N3/08 , G01N21/359 , G01N21/3563 , G01N21/84
摘要： 本发明公开了一种基于多种指标与多光谱纹理结合的耐盐品种鉴定方法，具体涉及品种鉴定领域，本发明通过使用多功能植物光合表型测量系统PlantExplorer Pro+对待测植株进行荧光淬灭动力学曲线的全面测量；采用皮尔逊相关系数分析指标间的相关性；利用主成分分析法对数据进行降维，将PCA结果与指标权重结合通过隶属函数计算综合耐盐系数，使用VideometerLab 4采集多光谱图像，利用MATLAB对多光谱图像进行阈值分割，提取感兴趣区域的多光谱图像，采用OTSU算法实现图像的二值化，获取二值化图像，计算二值化图像中像素值不为0的区域的光谱平均反射率；最后构建基于AlexNet框架多光谱数据的1D‑CNN和2D‑CNN，将两者结合并提出双输入多模态卷积神经网络模型。
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公开(公告)号：CN118408894A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410540454.1
申请日：2024-04-30
申请人： 河北农业大学
IPC分类号： G01N21/25 , G06T7/00 , G06V10/54 , G06V10/60 , G06V10/25 , G06V20/10 , G06V10/771 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于多光谱图像技术的辣椒疫霉病早期检测方法，采用光谱成像技术和机器学习相结合的方式来实现辣椒疫霉病的早期检测，包括如下步骤：(1)采集辣椒叶片的多光谱图像，提取光谱反射率和图像纹理特征；(2)求目标区域各波段反射率的均值得到平均光谱反射率；(3)对光谱特征和图像纹理特征数据进行预处理；(4)对光谱特征和图像纹理特征进行有效特征选择；(5)进行模型的建立。本发明采用上述一种基于多光谱图像技术的辣椒疫霉病早期检测方法，多光谱技术的应用为辣椒疫霉病早期检测提供了高效、准确、非破坏性的方法，有助于对辣椒植株及时采取措施防治辣椒疫霉病，从而降低疫霉病对辣椒产生的损失。
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公开(公告)号：CN115880593A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211552410.8
申请日：2022-12-05
申请人： 河北农业大学
IPC分类号： G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/24 , G06T7/62 , G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提出了基于无人机多光谱成像结合高分辨率的白菜表型研究方法，包括：通过无人机带动摄像机对自然生长环境中的白菜进行图像采集，并得到第一图像信息，所述第一图像信息包括为.jpg、.png后缀的图片；使用Pix4D软件并根据图像POS点将图像进行拼接，从而得到总体白菜地块的图像信息；通过深度学习方法，将总体白菜的图像信息中单个白菜进行识别并定位；采用SRGAN模型实现图像的分辨率提升，对各个单个的白菜的表型信息预测。基于无人机多光谱成像结合高分辨率的白菜表型研究方法，取代人工耗时耗力的人为表型判定方法；利用无人机成像实现大批量样本的获取；基于机器飞行的GSD计算白菜的幅宽等信息可以提高准确率；实现单株白菜表型信息的获取。
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公开(公告)号：CN112858187A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110076372.2
申请日：2021-01-20
申请人： 河北农业大学
摘要： 本发明公开了一种基于光谱技术的茄子花青素测量系统及方法，系统包括：计算机、遮光罩、光源、待检测样品放置台和便携式地物光谱仪，遮光罩罩设在待检测样品放置台上方，待检测样品放置台用于放置茄子果皮样品，遮光罩的内部设置光源和便携式地物光谱仪，光源设置在遮光罩的顶部用于照射茄子果皮样品，遮光罩的顶部设置便携式地物光谱仪；便携式地物光谱仪通过数据线与计算机连接，便携式地物光谱仪用于采集茄子果皮样品在特征波段的反射光谱数据。本发明可以达到无损、快速、准确的鉴定茄子表皮花青素含量，同时本发明对于使用者要求较低，使用者可以直接使用光谱扫描即可得到茄子果皮花青素含量，操作简单，使用方便。
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