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公开(公告)号：CN116584220A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310701201.3
申请日：2023-06-13
Applicant: 华南农业大学
IPC: A01C11/00
Abstract: 本发明公开一种缺苗检测方法，包括：获取插秧机的作业轨迹；构建插秧机插秧模型；计算得到理论秧苗地理坐标；采集插秧后的秧苗图像；通过深度学习目标检测模型，识别和定位秧苗图像中的秧苗，并获取秧苗像素坐标；把秧苗像素坐标转换为实际秧苗地理坐标；结合实际秧苗地理坐标，以理论秧苗地理坐标为原点，设定指定距离为区域半径，区域半径内不存在实际秧苗地理坐标点为缺苗区域；标记缺苗区域内的理论秧苗地理坐标为缺苗坐标。该方法能够适用于不规则的田块，也适用于非直线作业方向的场景，适用范围广；而且通过图像处理技术，结合基于插秧机相关参数构建的模型计算得到的理论秧苗地理坐标，进行综合判断是否缺苗，提高了缺苗识别准确率。
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公开(公告)号：CN116448642A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310320219.9
申请日：2023-03-28
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N15/08
Abstract: 本发明公开一种基于工业相机的土壤孔隙度原位检测装置及其使用方法，该检测装置包括光箱、土样推切机构、控制系统以及图像采集系统，该土样推切机构包括机架、推土机构以及切土机构；所述推土机构用于将环刀中的土样按照设定高度精准推出，所述切土机构用于将推出的土样进行切除；所述控制系统用于控制推土机构以及切土机构运动；所述图像采集系统用于采集土样的分层图像，结合计算机视觉和机器学习分析土样的土壤孔隙结构，获得土壤孔隙度的大小。该检测装置结构小巧紧凑，基于工业相机分层采集图像，消除单层随机误差，结合计算机视觉和机器学习可以快速准确地对土壤孔隙度进行检测，从而快速掌握土壤孔隙度的空间变异性，省时省力，且检测装置检测精度高。
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公开(公告)号：CN115900726A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202310112346.X
申请日：2023-02-10
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开一种基于作物地理坐标定位的导航路径生成方法，其特征在于，包括以下步骤:(1)基于无人机拍摄作物的遥感影像，通过识别算法和坐标转换，获取作物地理坐标点；(2)根据田块边界信息和农机作业相关参数，生成粗略作业路径；(3)根据所述作物地理坐标点、粗略作业路径，生成避苗的精确作业路径。该方法通过无人机遥感影像对农机作业进行导航，路径规划的操作过程十分简单，路径规划更加精确，农机在导航管理作业时，极大减少了农机车轮压苗、伤苗等情况。
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公开(公告)号：CN115597935A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211237363.8
申请日：2022-10-10
Applicant: 华南农业大学(CN)
Abstract: 本发明公开一种不同质地土壤的制备和样本数据库的构建方法，包括以下步骤：根据不同的采集条件进行土壤样本的采集；对采集的土壤样本进行预处理；将每种土壤样本分为两份，一份送至第三方权威检测机构检测土壤质地数据；另一份用于制备不同质地的土壤样本；通过获取的土壤质地数据，利用不同的质量对两种不同土壤质地数据的土壤样本进行混合，得到一种新的土壤样本；构建不同质地的土壤样本数据库。该方法利用尽可能少的土壤样本制备出丰富的土壤质地数据库，减少土壤样本采集的时间和成本，解决了土壤质地各含量分布不均匀的问题，同时可以丰富土壤质地数据，使土壤数据库拥有不同梯度占比的黏粒、粉粒和砂粒含量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115493906A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211205179.5
申请日：2022-09-29
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N1/28
Abstract: 本发明公开一种控制孔隙度的标准土样快速制备装置及其制样方法，该快速制样装置包括安装架、设置在所述安装架上的装土箱、设置在所述装土箱上用于压实装土箱内土样的压盖、设置在所述安装架上用于驱动压盖向下运动以压实装土箱内土样的压实驱动机构、用于驱动所述装土箱进行振动的振动机构以及用于向所述装土箱内进行喷水的给水机构；其中，所述压盖包括位于下端的压实部以及位于上端且向外凸出的限位凸起，所述压实部的侧壁与所述装土箱的内壁相互配合连接。该快速制样装置结构简单，在制备重塑土的过程中，操作简单，制样效率高，能够制备出指定孔隙度和含水率的土样，满足特定的研究需要；而且能够制备出均匀的饱和重塑土。
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公开(公告)号：CN116721287A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310637220.4
申请日：2023-05-31
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G01N33/24
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的土壤质地检测方法及装置，该方法包括：采集多种类型的土壤样本，将每个土壤样本平均分成两份；其中一份送至第三方权威机构进行土壤质地参数检测；另一份通过图像采集装置对其进行图像采集；提取图像中的感兴趣区域，获得只保存有土壤区域的土壤图像；提取土壤图像中的图像特征；划分和加载数据，将土壤图像与对应的土壤质地参数一一匹配，构建图像标签数据集，将所述图像标签数据集分为训练集和测试集；构建深度学习土壤质地检测模型；通过图像采集装置对待检测土壤进行图像采集，通过深度学习土壤质地检测模型计算出待检测土壤中的土壤质地参数。该方法检测过程简单，具有检测效率快、检测精度高的特点。
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公开(公告)号：CN116818629A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310647577.0
申请日：2023-06-01
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N15/08 , G01D21/02 , G06F18/25 , G06F18/27 , G06F18/211 , G06N3/0499 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06N3/006 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开一种基于多源数据融合和机器学习的土壤孔隙度原位检测方法，包括：将土壤孔隙度原位检测机器学习模型部署在土壤孔隙度原位检测装置的工控机中，采集待测土样；使用时域反射传感器探针插入获取附近土壤的土壤体积水含量、土壤温度及体积电导率；数据采集模块采集待测土样内部水平切面的分层图像及土壤阻力的变化曲线；数据处理模块对数据处理，分别得到图像特征、标准温度25℃时的体积电导率和土壤阻力平均值；将土壤体积水含量以及得到数据作为待测土样的特征数据，将特征数据代入训练好的土壤孔隙度原位检测机器学习模型中，计算出待测土样的土壤孔隙度。该方法可以快速地对土壤孔隙度进行检测，检测效率快，成本低廉，检测精度高。
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公开(公告)号：CN114698469A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210403384.6
申请日：2022-04-18
Applicant: 华南农业大学 , 岭南现代农业科学与技术广东省实验室
Abstract: 本发明公开了一种黑皮冬瓜采摘机及采摘方法，所述黑皮冬瓜采摘机包括履带轮、机架和收获装置，所述机架设置在履带轮上，所述收获装置设置在机架的内部，收获装置包括剪叉式伸缩机构、液压缸、夹持机构和四自由度剪切机构，所述液压缸与剪叉式伸缩机构连接，所述剪叉式伸缩机构的一端分别与夹持机构、四自由度剪切机构连接，剪叉式伸缩机构的另一端与机架连接。本发明能够克服现有技术中收获黑皮冬瓜需要较多的劳动力，劳动强度大的不足之处，可以有效降低劳动强度，节省劳动力，提高收获效率。
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公开(公告)号：CN115546550A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211250711.5
申请日：2022-10-12
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/771 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/12 , G06V10/54 , G06V10/56
Abstract: 本发明公开一种基于机器学习与图像处理的土壤质地检测方法及装置，该方法包括以下步骤：对土壤样本进行图像采集；获取土壤样本表面的图像特征数据；以8：2的比例将土壤样本的图像特征数据随机划分为训练集和测试集；对训练集和测试集的图像特征数据进行标准化处理；使用遗传算法对图像特征数据进行特征选择，得到最优的特征；利用BP神经网络，以土壤质地数据的准确值作为目标，对训练集进行训练得到土壤质地检测的回归模型；通过回归模型计算出待检测土壤的土壤质地数据。该方法基于图像处理对土壤表面的信息进行特征提取并使用遗传算法对特征进行筛选，基于机器学习建立土壤质地检测的回归模型，实现对土壤质地数据的快速检测，且检测效率高。
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