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公开(公告)号：CN105021617A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510413257.4
申请日：2015-07-14
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱成像的整株水稻叶绿素含量测量装置及方法，测量装置包括暗室、第一光源、第二光源、光源控制器、工作站计算机、高光谱相机、第一接近开关、第二接近开关、平移台以及平移台控制器等；测量方法建立高光谱成像系统；使用所述的高光谱成像系统采集每盆水稻的光谱数据；人工测量每盆水稻的叶绿素含量；对叶绿素和光谱指数进行建模等步骤。本发明利用高光谱成像的方法，用数据分析和图像处理技术处理所拍摄的光谱数据，经过分析得到整株水稻的叶绿素含量，将采集、提取、计算等步骤集成到同一个系统中，具有在线无损、测量结果准确可靠、操作简单等优点。
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公开(公告)号：CN105009731A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510374598.5
申请日：2015-06-30
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明公开了一种玉米考种方法及其系统，该方法包括玉米果穗图像处理分析和玉米籽粒图像处理分析等步骤；该系统包括玉米果穗传送装置110、玉米果穗图像采集装置120、用于控制玉米果穗传送装置110传送进程的第一PLC装置130、玉米果穗称重装置140、第一计算机150、玉米果穗条码扫描仪160、玉米果穗位置检测装置170等。本发明具有同时测量多个玉米果穗的多个性状，大大提高了检测速度等优点。
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公开(公告)号：CN102809357B
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201210293496.7
申请日：2012-08-17
Applicant: 华中农业大学
IPC: G01B11/28
Abstract: 本发明公开了一种农业科研人员对于农作物的总叶面积、绿叶面积、黄叶面积和绿叶指数的高精度快速测量分析和记录的设备。本发明提供的农作物叶面积信息测量分析仪包括：叶片传送装置、图像采集装置、PLC控制器以及计算机系统。本发明利用机器视觉技术动态获取农作物叶片颜色信息，可以同时并快速测量多片农作物叶片，克服了目前的测量手段中无法快速并高效测量农作物叶片总叶、黄叶、绿叶面积的缺陷；测量过程采用流水喂入作业模式，操作简单方便；软件兼容性好，能自动去杂并识别黄叶部分和绿叶部分，获取叶片颜色信息，不需要对叶片黄、绿叶部分进行修剪等前期处理，只需要剪下叶片后直接送入仪器测量分析即可。
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公开(公告)号：CN118710849B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202410909457.8
申请日：2024-07-08
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明公开了一种高通量水培作物3D时序成像系统及应用方法。该成像系统集成悬架导轨、悬架、成像装置、水培装置和换液装置；应用方法包括成像方法、作物3D重建、表型提取和作物生长可视化预测。本发明提出的换液装置可实现根系构型不变，便于分析根系生长变化；成像装置可以自动、高效采集作物多视角图像，实现高通量、包括地上和地下部分整株作物的三维分析；同时，本发明设计的水培装置便于多视角成像以实现三维表型分析。在方法上，本发明设计了一种作物3D重建、表型提取及可视化生长预测的技术流程，实现了作物三维表型分析及未来形态预测的直观展示。该发明灵活可扩展，能够满足不同应用场景的需求。
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公开(公告)号：CN119048936A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411104451.X
申请日：2024-08-13
Applicant: 华中农业大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/25 , G06V10/26
Abstract: 本发明公开了一种融合环境感知与无人机图像的大田水稻水肥智能管控方法，方法的主要内容为：在环境感知方面，是指在水稻的种植区域，通过搭建气象站与部署多源传感器的方式，可以实时地获取到每个田块的气象、环境信息，并基于深度学习方法对气象、环境信息进行早期预测，结合水稻种植地的高程差地势信息建立水稻大田智能灌溉管控模型；在无人机图像方面，是指使用无人机对水稻大田进行正射图像拍摄，整个图像采集过程覆盖水稻全生育周期，在水稻生长的各个关键阶段都有对应的可见光与光谱图像，从无人机图像中提取水稻表型信息，以植被指数VI作为关键表型特征，进行特征选择后构建水稻长势‑VI数学关系式和水稻缺肥量‑长势数学关系式，结合专家建议标准值建立水稻大田智能施肥管控模型；最后将智能灌溉管控模型和智能施肥管控模型部署于水肥一体化设备的控制系统，通过实时监测、数据获取与远程传输的方式实现对大田间的自动化、智能化管控。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118172796B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410266131.8
申请日：2024-03-08
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维跟踪的小鼠行为检测方法及系统，方法包括以下步骤：采集饲养箱中小鼠的若干图像，所述图像包括：RGB图像和深度图像，对所述RGB图像和所述深度图像进行预处理，得到三维点云图像；对所述RGB图像中的小鼠进行定位跟踪，得到单只小鼠的位置信息；基于所述位置信息，从所述三维点云图像中裁剪出单只小鼠的小点云图像，并基于所述小点云图像提取分割出的部位的特征点；基于所述特征点判断小鼠的体型数据和行为。本发明实现对小鼠身体状况的检测，为小鼠相关实验比如医药实验提供有力的技术支持。同时本系统采用智能存储形式，有选择的存储数据，降低存储成本。
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公开(公告)号：CN118482728A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410831005.2
申请日：2024-06-26
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于地空协同的表型机器人的田间导航方法，通过配备有实时运动补偿RTK技术和相机模块的无人机，对目标作物区域，构建数字正射影像DOM，结合人工智能技术，通过语义分割模型获取作物行主体语义分割图，通过图像处理方法对图像进行预处理，结合Skeletonize算法、Douglas‑Peucker算法、Shi‑Tomasi方法以及线性外推的方式，获取关键点，将关键点按照合适的策略进行分组和排序，而后导入到导航系统中，生成一条连贯导航路径，利用纯追踪算法控制器进行追踪路径，完成导航任务。本发明用于田间作物表型的自动化采集和生长过程连续监测，更加精细地覆盖整个作业区域，提升了操控可视化水平，有助于提高作物表型数据采集的精度和效率。
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公开(公告)号：CN118120548A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410277627.5
申请日：2024-03-12
Applicant: 华中农业大学
IPC: A01G18/00 , B65G47/22 , B65G43/08 , G06V20/68 , G06V10/12 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/46 , G06V10/62 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种培养期香菇菌棒菌落生长速度测量系统及方法，包括：菌棒传送模块，用于将香菇菌棒传输至目标位置；图像采集模块，用于采集传输至目标位置后的香菇菌棒的香菇菌棒图像；测量模块，用于构建PP‑LiteSeg模型，基于PP‑LiteSeg模型对香菇菌棒图像进行处理，通过处理后的香菇菌棒图像，获取香菇菌棒菌落的生长速度；其中，菌棒传送模块、图像采集模块和测量模块依次连接。本发明能够快速准确的获取菌落表型，进而获取菌落的生长速度，易于学习操作，为香菇育种工作者选育优良品种提供数据支持，对推动香菇产业智能化具有重要意义。
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公开(公告)号：CN117333400B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311464307.2
申请日：2023-11-06
Applicant: 华中农业大学 , 中国科学院遗传与发育生物学研究所 , 中国科学院遗传与发育生物学研究所农业资源研究中心
IPC: G06T5/77 , G06T7/10 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种根盒培养作物根系图像断根修复及表型提取方法。其包括根盒图像采集；通过语义分割、掩膜和畸变矫正，获得根盒玻璃面区域二值图；通过去噪、语义分割，获得根系二值图；使用目标检测模型检测断根，根据目标框裁剪局部图像，输入根系修复模型进行修复，并自适应迭代修复；修复后通过图像处理，提取根系表型信息。其中，本发明设计了先检测，再局部修复的流程，并设计了自适应重复修复，使模型针对性地修复根系断裂区域，且不限制待修复图像尺寸；在训练根系修复模型时，使用了水培作物的根系图像，降低人工成本，同时多尺度局部图像训练，提高模型鲁棒性；本发明还使用图像去噪模型，降低土壤对根系的遮挡，提高图像修复精度。
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公开(公告)号：CN117929269A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410058099.4
申请日：2024-01-16
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于边缘计算和透射成像的作物产量全自动智能测量系统。作物产量性状测量是进行品种审定和优良品种选育的重要评判依据，为实现多品种作物籽粒全过程、自动化的参数测量，本发明主要包括全自动放样、传输、收样装置，背光透射成像模块、多品种作物深度学习自适应测量模块、自动化震动铺开及称重模块。全自动放样、传输、收样装置用于实现将多个样品盘依次放置到窄带传输线、传输到成像模块及收集处码放整齐，主要包括多个透明样品盘、4套可旋转样品盘支撑机构、2套顶升机构、1套双列窄带传输线。背光透射成像模块用于获取高对比对作物角果（穗）、籽粒的背光透射图像，主要包括LED透射光源、高分辨可见光相机、边缘端图像采集及处理器。多品种作物深度学习自适应测量模块用于实现对不同品种作物如水稻、小麦、玉米、油菜等的自适应识别，进行作物籽粒饱瘪粒计数、粒型参数测量，主要包括基于改进的YoloV7作物目标识别模型及粒型参数识别算法。自动化震动铺开及称重模块用于将样品盘中的作物籽粒震动铺开以及获取样品中籽粒的重量从而计算出千粒重，主要包括4个微型震动马达、高精度压力传感器、及可编程逻辑控制器。本发明克服了多品种作物产量性状获取困难、步骤繁杂的问题，实现多品种作物籽粒高精度、高效率的产量性状获取。
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