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公开(公告)号：CN110149600A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910402739.8
申请日：2019-05-15
申请人： 青岛农业大学 , 青岛希玛机器人有限公司
摘要： 本发明提出了一种基于北斗系统进行通讯的方法，包括：步骤(a)，在变尺度下将数据源传感数值转换为三位十六进制的压缩代码；步骤(b)，采用多模态方式进行数据帧装配。本发明的方法采用压缩算法来实现数据压缩，为了满足渔业观测中对数据观测频度的差异性需求，采用基于检测频度的数据装配算法来实现对不同检测频度数据的装配，同时借助多模态融合下的优化装配算法，在满足检测频度的情况下，提高短报文的单次数据发送效率。
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公开(公告)号：CN110149600B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN201910402739.8
申请日：2019-05-15
申请人： 青岛农业大学 , 青岛希玛机器人有限公司
摘要： 本发明提出了一种基于北斗系统进行通讯的方法，包括：步骤(a)，在变尺度下将数据源传感数值转换为三位十六进制的压缩代码；步骤(b)，采用多模态方式进行数据帧装配。本发明的方法采用压缩算法来实现数据压缩，为了满足渔业观测中对数据观测频度的差异性需求，采用基于检测频度的数据装配算法来实现对不同检测频度数据的装配，同时借助多模态融合下的优化装配算法，在满足检测频度的情况下，提高短报文的单次数据发送效率。
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公开(公告)号：CN110166959B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201910406688.6
申请日：2019-05-15
申请人： 青岛农业大学 , 青岛希玛机器人有限公司
摘要： 本发明提出了一种用于北斗短信息进行大数据通讯的压缩方法，包括：步骤(a)，将当前时刻对应数据源Si的数值Di(k)取出，并与k‑1时刻的数值Di(k‑1)进行比较；步骤(b)，当Zi＝1时，判断Ni∈[+127，‑127]条件是否为真，如果为真，Ni即为有效值，可以直接采用，否则将尺度变换因子增大为Zi＝Zi+1(1≤Zi≤8)，再次判断条件是否为真，并记录当前的Zi数值；步骤(c)，将Ni加上128，换算成十六进制，即得2位数的十六进制编码，然后与尺度变换因子构成3位数的压缩代码。本发明的压缩方法在变尺度下将数据源传感数值转换为三位十六进制的压缩代码，从而实现了数据源各型精度的自适应匹配化和数据位数的标准化。
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公开(公告)号：CN110166959A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910406688.6
申请日：2019-05-15
申请人： 青岛农业大学 , 青岛希玛机器人有限公司
摘要： 本发明提出了一种用于北斗短信息进行大数据通讯的压缩方法，包括：步骤(a)，将当前时刻对应数据源Si的数值Di(k)取出，并与k-1时刻的数值Di(k-1)进行比较；步骤(b)，当Zi＝1时，判断Ni∈[+127，-127]条件是否为真，如果为真，Ni即为有效值，可以直接采用，否则将尺度变换因子增大为Zi＝Zi+1(1≤Zi≤8)，再次判断条件是否为真，并记录当前的Zi数值；步骤(c)，将Ni加上128，换算成十六进制，即得2位数的十六进制编码，然后与尺度变换因子构成3位数的压缩代码。本发明的压缩方法在变尺度下将数据源传感数值转换为三位十六进制的压缩代码，从而实现了数据源各型精度的自适应匹配化和数据位数的标准化。
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公开(公告)号：CN104646311A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510092652.7
申请日：2015-03-02
申请人： 青岛有田农业发展有限公司 , 青岛大谷农业信息有限公司 , 青岛农业大学
IPC分类号： B07C5/34
摘要： 本发明公开了一种具有旋转果托的胡萝卜智能分选机，将机械装置与计算机视觉技术相结合对胡萝卜等长杆状蔬果进行自动分级。所述胡萝卜智能分级机主要由偏置式活动果托输送分级装置、活销式锁合装置以及数据分析采集装置组成。其中所述偏置式活动果托的固定部分安装在输送链条上，活动部分转动的辊轴使胡萝卜旋转进入机器视觉系统的CCD相机视场中，通过图像处理手段将获取的图片进行分析处理，得到胡萝卜形状、大小、青头、开裂等信息。分级时，通过气动元件控制用于固定活动果托的活动销锁动作，使其在重力作用下翻转卸料。果托回位时，活销式锁合装置靠斜坡和弹簧的配合，将其重新固定于输送链上。本发明提供的分选设备能高效的进行胡萝卜分级分选，解放了大量的劳动力，结构简单且操作方便，填补了国内长杆状果蔬分级机的空白。
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公开(公告)号：CN114820568B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202210549842.7
申请日：2022-05-20
申请人： 青岛农业大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/194 , G06V10/25 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种玉米叶片病害识别模型搭建的方法、设备及存储介质，其中搭建方法包括以下步骤：首先获取若干类玉米病害的叶片图像集，包括自然环境下的和实验室环境下的；然后分别对图像数据集进行扩增处理；然后基于Sparse R‑CNN模型搭建LS‑RCNN模型作为玉米叶片检测模型；利用搭建的LS‑RCNN模型对获得的自然环境的叶片图像进行叶片提取分割，得到去除复杂背景后的自然环境的叶片图像数据集；分别利用实验室环境下的叶片图像数据集和处理后的自然环境下的叶片图像数据集对ResNet50模型进行两阶段迁移训练并测试，得到玉米叶片病害图像识别模型CENet。利用该识别模型，对玉米叶片病害的总体识别率达到99.03％，高于大多数人类专家和传统的神经网络模型。
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公开(公告)号：CN111080696B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN201911021894.1
申请日：2019-10-25
申请人： 青岛农业大学 , 莱州明波水产有限公司
摘要： 本发明提出一种基于计算机视觉的水下海参识别及定位方法，包括获取水下海参图像，图像预处理，边缘检测，膨胀操作，轮廊增强，海参刺轮廓填充，海参刺质心提取，椭圆拟合，获得椭圆中心坐标，将椭圆中心坐标作为海参的捕捞点坐标等步骤，其中对图像预处理过程中提出十位精度的灰度转换方法，在保证运行效率的情况下实现海参的精准定位。
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公开(公告)号：CN114742822A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210549839.5
申请日：2022-05-20
申请人： 青岛农业大学
摘要： 本发明提供了一种草莓识别计数模型的搭建方法及应用，其中搭建方法包括以下步骤：首先，获取草莓图像集，草莓图像集来源于田间环境中拍摄的若干张草莓图像；然后对获取的草莓图像集进行预处理并构建数据集；所述预处理过程包括图像的大小调整、扩增与图像标注；基于Faster RCNN模型并进行改进，搭建草莓识别计数模型；所述草莓识别计数模型包括特征提取、区域建议、边框回归与分类和草莓计数4个主要模块；最后将数据集划分并分别定义为训练集、验证集和测试集，对搭建的草莓识别计数模型进行训练并完成测试。本发明提出的草莓识别计数模型具有良好的检测性能和计数能力，可为草莓自动采摘和产量估算提供理论依据和技术支持。
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公开(公告)号：CN114820568A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210549842.7
申请日：2022-05-20
申请人： 青岛农业大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/194 , G06V10/25 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种玉米叶片病害识别模型搭建的方法、设备及存储介质，其中搭建方法包括以下步骤：首先获取若干类玉米病害的叶片图像集，包括自然环境下的和实验室环境下的；然后分别对图像数据集进行扩增处理；然后基于Sparse R‑CNN模型搭建LS‑RCNN模型作为玉米叶片检测模型；利用搭建的LS‑RCNN模型对获得的自然环境的叶片图像进行叶片提取分割，得到去除复杂背景后的自然环境的叶片图像数据集；分别利用实验室环境下的叶片图像数据集和处理后的自然环境下的叶片图像数据集对ResNet50模型进行两阶段迁移训练并测试，得到玉米叶片病害图像识别模型CENet。利用该识别模型，对玉米叶片病害的总体识别率达到99.03％，高于大多数人类专家和传统的神经网络模型。
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公开(公告)号：CN112307910A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011108896.7
申请日：2020-10-16
申请人： 山东省烟台苹果大数据有限公司 , 青岛农业大学
摘要： 一种基于深度学习的果园病虫害检测系统及其检测方法，检测系统包括检测装置和检测云端；检测装置包括底座、摄像机、伸缩运动模块、旋转运动模块、5G传输模块、感光模块、供电模块和控制器。本发明将图像采集装置、传输装置、发电装置相结合，将采集到的叶片病虫害信息及时的发送给云端，进行病虫害的识别，决策的结果发送到客户端，将深度学习的方法运用于果园的病虫害识别，通过对后台接收到的数据进行图像识别，有效的解决了果园里人工手持设备拍摄不便捷等问题，并且能够拍到叶片的上下两个面，对果园进行有效的病虫害的监控检测，节省了劳动力，大大提高了检测的效率，具有广阔的市场应用前景。
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