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公开(公告)号：CN116616215A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310783179.1
申请日：2023-06-29
Applicant: 灵璧县唯农牧业有限责任公司 , 安徽大学
IPC: A01K43/00 , A01K43/08 , A01K43/06 , A01K43/04 , A01K31/16 , B65G15/30 , B65G13/06 , B65G47/22 , B65G43/08
Abstract: 本发明涉及鸡蛋自动化技术领域，具体是涉及一种全自动化鸡蛋收集、检测、分级一体化装置，包括收集装置，装置还包括检测装置和分级装置，检测装置和收集装置之间设置有运输鸡蛋的运输装置，检测装置包括两个镜像设置的传送杆，传送杆能够将鸡蛋进行夹持，传送杆的上方设置有工业相机，传送杆的两端分别抵接运输装置和分级装置。通过设置检测装置和分级装置，检测装置和收集装置之间通过运输装置连接，检测装置包括和分级装置抵接的传送杆，从而鸡蛋能够从鸡舍出来之后分别经过收集装置、运输装置、检测装置上的传送杆和分级装置，形成了鸡蛋收集、检测、分级的一体化，减少了搬运的过程，降低了损耗，提高了工作的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116616216B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202310783136.3
申请日：2023-06-29
Applicant: 灵璧县唯农牧业有限责任公司 , 安徽大学
IPC: A01K45/00
Abstract: 本发明涉及一种散养鸡健康监测项圈系统，包括安装环，安装环上设有用于监测散养鸡健康的传感机构和中央处理芯片，安装环的外部套设有一个防水机构，防水机构的两端分别设有第一连接板和第二连接板，第一连接板的末端插接设有一个用于固定第二连接板的锁紧装置，通过第一连接板上的锁紧装置与第二连接板的相互配合，所以当第二连接板移动时，从而能够改变第一连接板和第二连接板与防水机构之间形成用于套在鸡颈部的空间的大小去适配不同散养鸡的鸡颈部，然后再直接通过第一连接板上的锁紧装置来固定第二连接板的位置，这样便于工作人员的操作，这样便于工作人员的操作，提升工作人员的体感，进而提升实用性。
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公开(公告)号：CN116751082A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310845615.3
申请日：2023-07-11
Applicant: 灵璧县唯农牧业有限责任公司 , 安徽大学
IPC: C05F17/95 , C05F17/964 , C05F17/60 , C05F15/00
Abstract: 本发明涉及鸡粪发酵技术领域，具体是涉及一种鸡粪生物有机肥自动生产装置。包括有发酵罐和设置在发酵罐上的搅拌机构、清洗机构、加热机构和感应机构，发酵罐的顶部一侧开设有进料口，发酵罐的底部开设有出料口，搅拌机构设置在发酵罐的顶部，清洗机构设置在发酵罐的顶部一侧，加热机构设置在发酵罐的外部，感应机构设置在发酵罐的外部一侧，本申请通过搅拌机构的设置，不仅能够对鸡粪、秸秆等原料进行搅拌，同时也能避免原料粘附在发酵罐的内壁上，通过加热机构和感应机构的配合，使发酵罐的发酵物始终处于最佳的发酵温度，通过清洗机构的设置，进而可对发酵罐的内部和搅拌机构进行清洗，减轻了工作人员的工作量。
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公开(公告)号：CN116616216A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310783136.3
申请日：2023-06-29
Applicant: 灵璧县唯农牧业有限责任公司 , 安徽大学
IPC: A01K45/00
Abstract: 本发明涉及一种散养鸡健康监测项圈系统，包括安装环，安装环上设有用于监测散养鸡健康的传感机构和中央处理芯片，安装环的外部套设有一个防水机构，防水机构的两端分别设有第一连接板和第二连接板，第一连接板的末端插接设有一个用于固定第二连接板的锁紧装置，通过第一连接板上的锁紧装置与第二连接板的相互配合，所以当第二连接板移动时，从而能够改变第一连接板和第二连接板与防水机构之间形成用于套在鸡颈部的空间的大小去适配不同散养鸡的鸡颈部，然后再直接通过第一连接板上的锁紧装置来固定第二连接板的位置，这样便于工作人员的操作，这样便于工作人员的操作，提升工作人员的体感，进而提升实用性。
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公开(公告)号：CN117636170A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311659394.7
申请日：2023-12-06
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及基于Re‑UNet模型的梨树种植区遥感提取方法，与现有技术相比解决了遥感影像梨树种植区提取方面存在的分类结果不准确、效率低的缺陷。本发明包括以下步骤：遥感影像数据集的获取；梨树种植区提取模型Re‑UNet的构建；梨树种植区提取模型Re‑UNet的训练；获取待分割的梨树种植区遥感影像并进行预处理；梨树种植区遥感提取结果的获得。本发明基于UNet语义分割模型，解决了小数据集中容易出现的过拟合问题，同时加入了空间、通道注意力机制与残差模块，进一步增强了高分辨率遥感影像中梨树种植区的特征传递和累积整合特性，有效减少了“椒盐现象”和错分情况，提高了整体的分割精度。
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公开(公告)号：CN110889394A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911267940.6
申请日：2019-12-11
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明特别涉及一种基于深度学习UNet网络的水稻倒伏识别方法，包括如下步骤：S1、拍摄待检测稻田图像并进行分块处理，分块处理后的图像宽度和高度为32的倍数；S2、提取分块后图像的像元值或计算植被指数输入到训练好的UNet网络模型中；S3、将UNet网络模型输出的图像依次进行二值化处理、滤波处理得到分割结果图；S4、计算分割结果图中倒伏区域占总区域的比值即可得到倒伏占比。这里通过对无人机进行拍摄得到的图像进行处理得到田块的倒伏占比，其机动性强，受云层和雾的影响小，图像的分辨率很高，识别起来也更加精准；同时，利用UNet深度学习框架，此模型可以自主地学习到数据中的各种浅层、深层特征，具有泛化性高的优点，非常容易扩展到其他特征的识别上。
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