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公开(公告)号：CN115812612B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202211587793.2
申请日：2022-12-08
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明涉及一种多目标小鼠全生育期高通量表型获取和分析系统及方法。本发明构建了适用于多目标实验小鼠生活的鼠笼系统，采用两个深度相机从鼠笼顶面的两个矩形孔对实验小鼠进行观测，获取RGB图像数据和深度图像数据，同时采用RGB相机从鼠笼顶面的圆角矩形孔向下观测，获取实验小鼠的视频数据。基于深度学习网络和多目标跟踪算法实时识别小鼠并准确跟踪每只小鼠，提取每只小鼠的鼻子、耳朵、脖子、背部中心点、尾巴根部等关键点，根据关键点估算单只小鼠的行为及小鼠之间的社交行为，确定各行为发生的时刻、时长、频次等行为参数并根据这些行为参数分析小鼠的健康状态。本发明能准确提取全生命周期多目标小鼠的表型，成本低，操作方便快捷。
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公开(公告)号：CN118502442B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410674082.1
申请日：2024-05-28
Applicant: 华中农业大学
IPC: G05D1/43 , G01N21/25 , G01N21/64 , G01N21/84 , G01N33/00 , A01G9/02 , A01G9/08 , G05D1/249 , G05D1/622
Abstract: 本发明涉及一种设施盆栽表型智能检测系统及应用方法。系统包括表型检测流水线式平台、盆栽自动化调度系统和智能搬运移动机器人。系统能够自动化完成盆栽的表型数据获取、保存及搬运任务。表型检测流水线式平台集成多种成像装置，实现盆栽的精准检测；盆栽自动化调度系统集成Web操作界面、MQTT服务、智能表型检测任务规划模块，用户可进行设备任务调配与设备管理；智能搬运机器人则通过双轮差速驱动、激光雷达和深度相机等技术，实现设施场景环境建图、目标检测与精准搬运。系统通过可调尺寸抱夹装置，确保对不同尺寸盆栽的灵活抓取与搬运。整体系统提升了设施盆栽表型检测的自动化与智能化水平。
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公开(公告)号：CN118502442A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410674082.1
申请日：2024-05-28
Applicant: 华中农业大学
IPC: G05D1/43 , G01N21/25 , G01N21/64 , G01N21/84 , G01N33/00 , A01G9/02 , A01G9/08 , G05D1/249 , G05D1/622
Abstract: 本发明涉及一种设施盆栽表型智能检测系统及应用方法。系统包括表型检测流水线式平台、盆栽自动化调度系统和智能搬运移动机器人。系统能够自动化完成盆栽的表型数据获取、保存及搬运任务。表型检测流水线式平台集成多种成像装置，实现盆栽的精准检测；盆栽自动化调度系统集成Web操作界面、MQTT服务、智能表型检测任务规划模块，用户可进行设备任务调配与设备管理；智能搬运机器人则通过双轮差速驱动、激光雷达和深度相机等技术，实现设施场景环境建图、目标检测与精准搬运。系统通过可调尺寸抱夹装置，确保对不同尺寸盆栽的灵活抓取与搬运。整体系统提升了设施盆栽表型检测的自动化与智能化水平。
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公开(公告)号：CN117935250A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410121299.X
申请日：2024-01-29
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明涉及一种对自然形态的稻穗进行表型提取的方法。通过在水稻植株后放置黑色背景板，使用移动终端采集稻穗图像，通过深度学习模型对图像进行预处理，获得稻穗主体图像。通过两组参数的籽粒检测网络模型，分别获取稻穗所有籽粒的计数结果和无遮挡及轻微遮挡的籽粒的位置信息。结合Skeletonize算法、Astar算法和适用于穗长提取的端点选取策略，计算穗长。进一步，通过识别稻穗主体图像获取穗型指数PMI，并利用PMI对籽粒计数结果进行补偿，得到最终的稻穗籽粒数量。根据籽粒的位置信息，通过裁剪得到无遮挡以及遮挡轻微的籽粒图像，提取粒长和粒宽，计算其均值作为稻穗的粒长和粒宽。该技术方案准确提取稻穗表型特征，为稻谷产量预测和育种研究提供有力支持。
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公开(公告)号：CN114061483B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202111335981.1
申请日：2021-11-08
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的作物全表型组高通量检测系统和方法。检测系统包括电动移动大棚、根盒、滴灌系统、全自动数据采集装置、无人机和数据处理模块。根盒采用两块特制的面板与密封条连接设计，能够实现根盒标准化，适应不同植株的种植。全自动数据采集装置采用不同灯管异步开启，拍摄有着不同反光位置的根系图片，后期通过图像合成算法进行图像拼接，获得高清无反光的根系图片，实现根部表型性状参数的高精度提取。结合无人机采集地上植株表型，检测系统能够实现植株的高通量全表型组数据采集。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116171758A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310172365.1
申请日：2023-02-27
Applicant: 华中农业大学
IPC: A01G7/06 , B65G35/00 , B65G43/08 , B65G13/06 , B65G17/06 , B65G47/90 , B66D1/12 , A01G9/02 , G06V20/10
Abstract: 本发明涉及基于双模式融合的水稻高通量表型组平台装置及使用方法。该平台装置实现了盆栽水稻顶视角度下冠层表型和侧视角度下植株表型的高通量兼容检测。轨道式表型组采集模块可用于获取水稻盆栽顶视图像及表型参数，流水线式表型组采集模块与所述轨道式表型组采集模块相邻，可用于获取单盆水稻盆栽植株的侧视图像及表型参数，起升转运模块用于完成植株在轨道式表型组采集模块和流水线式表型组采集模块之间的转运。本发明不仅可通过轨道式采集模式和流水线式采集模式对盆栽植株进行高通量表型参数获取，还实现了通过目标小区的定期检测和关键阈值判断来及时启动全自动采集模式，全面精确获取作物关键生长期表型参数，大幅提高了自动化效率。
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公开(公告)号：CN113240001B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202110509530.9
申请日：2021-05-11
Applicant: 华中农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01N21/84
Abstract: 本发明公开了一种棉花花药开裂状态识别方法及系统。该方法包括：以黑色幕布为拍摄背景，采集棉花花药RGB图像；获取所述棉花花药RGB图像的标签，构建训练集、测试集和验证集；获取改进后的YOLOv5深度学习网络；通过所述训练集对改进后的YOLOv5深度学习网络进行训练；通过训练后的YOLOv5深度学习网络对棉花花药开裂状态进行识别。本发明采用改进后的YOLOv5深度学习网络能够提高识别精度和速度，并且改进后的YOLOv5深度学习网络模型轻量化，可以植入到可嵌入式系统和移动设备中。
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公开(公告)号：CN115639194A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202210830253.6
申请日：2022-07-06
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明涉及一种便携式田间玉米叶片气孔检测设备，本发明由带有微型暗室的夹具固定玉米叶片，由ProScope HR+400倍镜头构成图像采集放大单元，由触摸屏作为操作显示界面，由树莓派4b对所得图像进行处理，得到玉米叶片开闭气孔数、开闭比和气孔密度，同时与远程服务器进行通信，可以进行孔隙分割并计算气孔孔隙长度、气孔孔隙宽度、气孔孔隙开度、孔隙离心率、气孔孔隙面积、气孔孔隙周长。本发明将气孔识别算法部署在树莓派4b上，将气孔分割算法部署在远程服务器上，同时通过远程服务器进行气孔识别算法的更新。本发明设计了一款操作软件，该软件可以调节摄像头参数，控制摄像头拍照并识别，控制与远程服务器的通信，同时显示得到的结果。
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公开(公告)号：CN115060261A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210335512.8
申请日：2022-03-23
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明涉及一种用于表型检测无人车的自主导航方法及装置。现有表型检测无人车的导航以行或列作为区分单元，由于作物生长的无序性，其既无法保证无人车行驶过程中表型检测传感器处于单株目标植株的正上方，也无法保证一致的成像物距，导致数据稳定性较差。本发明提供了一种用于表型检测无人车的自主导航方法及装置，采用三维视觉导航，采用改进型Faster RCNN目标识别算法处理图像，识别单株植株的冠层中心并获取其相对于表型检测传感器的三维坐标，对无人车行进进行精准纠偏，对表型检测传感器的高度进行微调，确保从正上方以恒定物距检测单株冠层，并利用深度相机识别行末实现自主换行作业。本发明的检测精度和智能化程度显著优于现有技术。
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公开(公告)号：CN114946439A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210335469.5
申请日：2022-03-23
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明涉及一种田间棉花智能精准打顶装置。现有的棉花打顶装置在田间环境下打顶作业时难以完全兼顾打顶效率和打顶精度，常常存在打不准和漏打的情形。本发明的打顶装置通过一个深度相机进行田间环境棉花顶芽识别并控制机械臂完成打顶作业，并通过另一个深度相机对已作业区域进行二次检测和打顶作业，降低漏打棉花顶芽数量。与此同时，根据所检测的棉花顶芽数量和三维空间位置，自动实时调整棉花打顶装置的运行速度并对打顶机械臂位置进行补偿校准，按X轴坐标顺序挨个进行打顶作业，实现动态作业过程的棉花顶芽精准打顶作业，大大提高棉花顶芽打顶精度和效率。
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