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公开(公告)号：CN117218537A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311178242.5
申请日：2023-09-13
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于Transformer和非局部神经网络双分支架构的高光谱图像分类方法，包括：输入高光谱图像H；对输入的高光谱图像H进行双分支处理：将多个立方块Hsp作为空间子网络的输入，取H的光谱信息Hspe作为光谱子网络的输入；得到一维空间特征；得到一维光谱特征；构建多层感知器模块将提取的一维空间特征和一维光谱特征进行融合，得到分类结果。本发明通过对高光谱图像作为研究对象，用双分支策略以在充分保持计算效率的同时减少计算量和节约成本；本发明所提出的空间注意力机制探索中心像素和周围像素的相似性，提高了中心像素识别的准确性，增强了空间提取能力。
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公开(公告)号：CN117152234A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311119430.0
申请日：2023-09-01
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种多生育期小麦倒伏面积提取方法，包括：进行数据采集；进行图像预处理；进行数据扩增；对数据扩增后的图像进行筛选，剔除不存在倒伏的图像，在剔除后以4：1的比例将图像随机划分为训练集和验证集；对Mask2Former网络模型进行改进，将训练集输入改进的Mask2Former网络模型进行训练，筛选得到最优分割模型；将待检测的小麦图像输入最优分割模型中，计算出小麦倒伏的实际面积。本发明收集不同生育阶段的小麦倒伏数据，应用数据增强来模拟田间复杂自然环境，以提高模型的鲁棒性与泛化性。引入层级交互特征金字塔网络HI‑FPN改进了Mask2Former网络模型，实现了多尺度特征的提取与融合，提高倒伏区域分割的准确性，对小麦倒伏面积进行精确计算。
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公开(公告)号：CN116630223A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202211095048.6
申请日：2023-04-25
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本申请涉及农业图像处理的领域，并公开了一种基于深度卷积神经网络的水稻图像去雨方法，包括以下步骤：获取待去雨的水稻的有雨图像；将待去雨的水稻的有雨图像输入训练后的水稻图像去雨网络，并输出去雨后的水稻图像信息；将无雨的水稻图像信息进行远程传输后进行表型监测。本申请解决了现有技术中在农业水稻图像领域，雨痕易于重叠，水稻图像去雨痕较难的技术问题，实现了可以具有很好的去雨效果，并且可以使得图片雨线或者雨滴更容易去除。
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公开(公告)号：CN116453018A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310380999.6
申请日：2023-04-11
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种果园水果产量统计方法及系统。将果园水果视频逐帧传入到YOLOV7检测网络，得到每一帧图片中水果的检测框信息；当检测框的置信度大于第一置信度阈值时，对检测框进行追踪；当检测框的置信度大于第二置信度阈值时，判定检测框为高分检测框；当检测框的置信度小于或等于第二置信度阈值时，判定检测框为低分检测框；将高分检测框和低分检测框分别输入高分匹配单元和低分匹配单元，与轨迹保存模块中的轨迹进行匹配，得到匹配结果；根据匹配结果为每个轨迹上的水果赋予一个独立的ID；统计共分配ID的数量，得到水果的产量。本发明能够实现高精度的果实计数，有效减少错误检测，降低重复计数。
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公开(公告)号：CN116229454A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310025704.3
申请日：2023-01-09
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/26 , G06V10/30 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/10 , G06V10/34 , G06V10/56 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于多类型图像和U‑Net重组数据集的苹果真菌侵染种类鉴定方法，包括通过图像采集装置获取苹果样本的HSI图像，得到去噪后的HSI图像；转换成伪RGB图像；扩充数据集，训练U‑Net语义分割模型；得到第二二值图；将第二二值图与去噪后的HSI图像结合，提取真菌感染区域的光谱特征，选择出特征波长和对应的单色图像；将伪RGB图像和单色图像输入到VGG16卷积神经网络中，得到融合特征；将伪RGB图像和单色图像的融合特征输入到分类模型中，分类模型输出苹果真菌侵染种类。本发明充分调优U‑Net语义分割模型，准确分割出苹果真菌侵染的腐烂区域；特征更加多样，可以有效地鉴别真菌种类；实现了自动、无损化的检测，节约时间和人力成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115773449A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211443970.X
申请日：2022-11-18
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机用多角度采集装置，涉及无人机图像采集领域，本发明包括安装机构，包括安装板；采集机构，其设置于安装机构一侧，包括设于安装板一侧的调节组件以及设于调节组件一侧的采集组件，调节组件包括设于安装板一侧的两个限位板以及与限位板活动连接的丝杆；防护机构，其设置于是谁安装机构一侧，包括设于安装板上的防护板。本发明一种无人机用多角度采集装置，通过第一电机带动丝杆转动，使得移动板在水平方向上进行调节，再使用第二电机带动调节轴转动，使得摄像头在竖直方向上移动，从而完成摄像头多角度采集图像的目的，能够对作物的表型进行全面的收集，降低了无人机操控的难度，提高了采集效率。
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公开(公告)号：CN115494066A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211129757.1
申请日：2022-09-16
Applicant: 安徽大学
IPC: G01N21/88 , G06V20/68 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/764
Abstract: 本发明特别涉及一种融合结构光的果品表面损伤检测方法，包括如下步骤：利用投影仪向参考平面和被测水果表面投射正弦条纹图，并用摄像机采集调制后的形变条纹图；利用结构光四步相移法计算得到水果表面三维结构；提取水果表面三维结构的二值特征；采用基于贝叶斯理论的特征融合算法将均匀光照图像的特征与二值特征进行融合；采用支持向量机的方法对融合后的特征进行分类得到水果表面损伤情况。整个检测过程都是自动的，降低了人力成本，增加了检测的效率；采用无损检测技术，避免了由检测造成的损伤；整个装置只需要用到投影仪、摄像机以及计算机，实现低成本的工业要求；采用结构光和均匀光照融合的方法，提高了损伤检测的准确度。
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公开(公告)号：CN115358925A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210894642.5
申请日：2022-07-28
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明特别涉及一种基于任务解耦的双分支超分辨率网络的图像超分辨率方法，包括如下步骤：获取LR‑HR图像对作为训练样本；搭建由结构提取分支和颜色提取分支构成的双分支超分辨率网络，利用训练样本对网络进行训练得到训练后的双分支超分辨率网络；将待处理图像作为LR图像导入到训练后的双分支超分辨率网络中，网络输出的结果即为HR图像。通过构建双分支超分辨率网络，其中的结构提取分支可以方便的提取图像的结构特征，颜色提取分支在不断提取更深层次特征的同时，不断的增强其中的颜色信息，最后混合这两种信息，得到更加优秀的超分辨率图像，通过对图像中的结构信息和颜色信息作有针对性的处理，实现了在多种超分辨率任务下的优异表现。
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公开(公告)号：CN109904319B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN201910083459.5
申请日：2019-01-29
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种钙钛矿层的制备方法，包括以下步骤：1)配置第一前体溶液，将溶液旋涂于基底上形成湿膜，退火冷却；2)配置第二前体溶液，在冷却后基底湿膜上采用多滴涂层的方法，滴加第二前体溶液，进行连续热处理，得到钙钛矿层；还提供了太阳能电池的制备方法，包括以下步骤：1)导电玻璃基底清洗，在基底上制备电子传输层；2)在电子传输层上制备钙钛矿层；3)在钙钛矿层上制备空穴传输层以及制备金属电极。本发明提供的方法增加了钙钛矿晶体尺寸，晶体直径主要分布在(1.4‑2.8)μm，最大可达5μm，由钙钛矿晶体形成的钙钛矿层表面平整无针孔，从而能够提高基于此钙钛矿晶体的太阳能电池的功率转化效率(PCE)和长期稳定性。
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公开(公告)号：CN113240697B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202110519829.2
申请日：2021-05-13
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种生菜多光谱图像前景分割方法，与现有技术相比解决了多镜头多光谱相机各通道之间存在偏差以及传统方法无法精确提取生菜前景区域的缺陷。本发明包括以下步骤：生菜多光谱图像的获取和预处理；行边缘提取操作；生菜多光谱图像的配准；图像分割模型的建立；图像分割模型的训练；待分割图像的获取和处理；待分割图像结果的获得。本发明能够对田间生菜多光谱图像进行各个通道的精确配准并实现前景分割，其单张图像的配准时间为0.92s，配准精确度达到99％。
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