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公开(公告)号：CN118246594A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410334831.6
申请日：2024-03-22
Applicant: 东北林业大学 , 国家林业和草原局生物灾害防控中心
Abstract: 一种基于ArcGIS的落叶松枯梢病传播预测及其防治方法，属于落叶松枯梢病的预防技术领域。为解决解决落叶松枯梢病传播扩散的监测、预测以及防治方法比较缺乏的问题，本发明采集落叶松枯梢病历史发生数据构建落叶松枯梢病数据集，进行研究区域的提取，然后对落叶松枯梢病数据集进行划分处理，划分为多个训练集和评估集；利用最大熵原理构建MaxENT生态位模型，利用ArcGIS中的空间分析工具和统计学方法构建基于历史数据的统计学落叶松枯梢病预测模型，通过最小二乘拟合后得到基于ArcGIS的落叶松枯梢病的预测模型，对落叶松枯梢病的高风险发生地区进行预测。本发明提高了病害预测的准确性及稳定性，为防治决策提供科学依据。
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公开(公告)号：CN113011355B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202110321019.6
申请日：2021-03-25
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/30 , G06V10/56 , G06V10/774 , G06V10/147
Abstract: 本发明属于松材线虫病图像识别检测技术领域，具体涉及一种松材线虫病图像识别检测方法及装置，通过设置采用深度学习的目标检测技术对松材线虫病进行检测，能有效提高受病木的识别效率且具有较高的检测精度；采用图像智能识别定位方法采用统一的判别标准，有效提高了识别结果的覆盖率，泛化能力强。综合上述优点，松材线虫病图像识别检测方法能及时发现染病松树并确定其分布情况，有效监测松材线虫病疫情的发展动态，为松林管理人员和森林防护人员提供及时准确的信息。
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公开(公告)号：CN109213150B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201810891125.6
申请日：2018-08-01
Applicant: 东北林业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 一种树木缺陷无损检测系统的天线控制平台，属于树木无损检测技术领域。本发明为了得到更加准确的树木内部缺陷无损检测结果，克服发射天线位置和接收天线位置固定不变导致检测结果不准确的缺陷，设计了一种树木缺陷无损检测系统的天线控制平台。包括运动部分和支撑部分，运动部分包括两辆自动循迹小车和两个天线搭载部分，支撑部分包括升降支架和轨道平面：轨道平面上设置有圆环状的循迹轨道，两辆自动循迹小车沿循迹轨道运动，每辆自动循迹小车上设置有天线搭载部分，发射天线和接收天线安装在天线搭载部分上；天线搭载部分用于放置发射天线和接收天线；所述轨道平面的下端面上设置有至少两个升降支架。本发明用于树木缺陷无损检测系统中。
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公开(公告)号：CN108796185A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201710285623.1
申请日：2017-04-27
Applicant: 东北林业大学
CPC classification number: C21D1/64 , C21D9/0062 , C21D11/005
Abstract: 一种用同轴冷却管路冷却循环水的自动淬火装置，它涉及金属零件淬火用装置，本发明为解决目前工厂用于金属淬火工艺的水资源利用率低下，循环水冷却耗能大，水中铁磁性杂质多，人工操作效率低的问题。本装置包括安装在淬火水箱上的进料轨道、推板、网格平台等组成的推送装置、由同轴水管和变频泵组成的冷却装置和自动控制总成，淬火用的循环水在变频泵的作用下通过同轴冷却管路的外套内套里的冷却液进行热交换从而得到冷却，淬火水箱底部装有电磁铁用于电磁除杂。金属零件自动淬火装置自动化程度高；利用同轴冷却管路对循环水进行冷却，减少冷却循环水所需的能耗；利用电磁铁的吸附作用，吸附铁磁性杂质从而净化循环水，减少了环境污染。
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公开(公告)号：CN102490172B
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201110398633.9
申请日：2011-12-05
Abstract: 室内智能清洁机器人，涉及一种清洁机器人，本发明的目的是为解决现有的清洁机器人需要人工辅助充电后才能使用，因此存在定期充电，使用不方便的问题。室内智能清洁机器人，它包括电源模块、主控制模块和执行模块，电源模块用于对主控制模块及执行模块进行供电；主控制模块用于向执行模块发送控制命令，其中控制命令包括移动命令和执行命令；执行模块包括行走模块和清洁模块，所述行走模块用于接收主控制模块发送的移动命令并按照移动命令移动至目的位置，所述清洁模块用于接收主控制模块发送的执行命令并按照执行命令清洁地面。本发明用于清洁室内地面。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118246595B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202410334835.4
申请日：2024-03-22
Applicant: 东北林业大学 , 国家林业和草原局生物灾害防控中心
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F16/29 , G06F17/15 , G06F18/15 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 一种美国白蛾病虫害发生概率预测方法、电子设备及存储介质，属于美国白蛾病虫害预测技术领域。为高效、准确的预测美国白蛾病虫害，本发明采集美国白蛾病虫害的历史发生数据、森林生态环境数据以及气象数据，进行数据清洗和归一化处理；利用皮尔逊相关系数分析预处理后的数据对美国白蛾病虫害的影响力以及数据间的相关性，提取与国白蛾病虫害的影响力相关性最大的相关变量，构建训练数据集和测试数据集；基于Transformer神经网络构建美国白蛾病虫害发生概率预测模型；设置美国白蛾病虫害发生概率预测准确率评价指标；实时获取监测数据，利用美国白蛾病虫害发生概率预测模型进行模拟实验，对美国白蛾病虫害发生概率进行预测。
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公开(公告)号：CN118333231A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410589324.7
申请日：2024-05-13
Applicant: 东北林业大学 , 国家林业和草原局生物灾害防控中心
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/02 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 一种松材线虫病害传播预测方法、电子设备及存储介质，属于松材线虫病害预测技术领域。为提高松材线虫病害预测的准确性，本发明包括数据收集，包括疫木分布地区的历史病害发生数据和疫木分布地区的气象数据和地理信息数据；进行预处理，然后构建训练集、验证集和测试集；构建基于Kalman‑LSTM‑NGO组合的松材线虫病害传播预测模型，利用得到的训练集进行模型训练，利用验证集对模型进行验证调优和测试，利用测试集对模型进行预测，得到松材线虫病害传播预测结果进行可视化处理，用于帮助决策者根据可视化处理结果分析施肥、疏伐、采伐方面的措施，提出包括松树疫情监测、控制手段和资源分配的优化建议。本发明预测准确。
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公开(公告)号：CN118246596A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410334837.3
申请日：2024-03-22
Applicant: 东北林业大学 , 国家林业和草原局生物灾害防控中心
Abstract: 本发明提出一种松材线虫病扩散蔓延预测方法，属于森林保护学技术领域。包括以下步骤：S1.收集松材线虫病历史发生数据，并存储为栅格数据，再将栅格数据转换为矢量数据；S2.获取松材线虫病的影响因子历史发生数据并对影响因子的相关性进行分析；S3建构基于松材线虫病的传染病动力学模型；S4.建构PGNN物理引导神经网络混合模型；S5.将松材线虫病历史发生数据和相关度强的影响因子数据输入至PGNN物理引导神经网络混合模型中，输出松材线虫病扩散蔓延情况。S6.基于遗传优化算法对PGNN物理引导神经网络模型参数进行优化，返回至S5；解决现有技术中存在的缺乏高效、准确的预测方法的技术问题。
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公开(公告)号：CN118246595A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410334835.4
申请日：2024-03-22
Applicant: 东北林业大学 , 国家林业和草原局生物灾害防控中心
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F16/29 , G06F17/15 , G06F18/15 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 一种美国白蛾病虫害发生概率预测方法、电子设备及存储介质，属于美国白蛾病虫害预测技术领域。为高效、准确的预测美国白蛾病虫害，本发明采集美国白蛾病虫害的历史发生数据、森林生态环境数据以及气象数据，进行数据清洗和归一化处理；利用皮尔逊相关系数分析预处理后的数据对美国白蛾病虫害的影响力以及数据间的相关性，提取与国白蛾病虫害的影响力相关性最大的相关变量，构建训练数据集和测试数据集；基于Transformer神经网络构建美国白蛾病虫害发生概率预测模型；设置美国白蛾病虫害发生概率预测准确率评价指标；实时获取监测数据，利用美国白蛾病虫害发生概率预测模型进行模拟实验，对美国白蛾病虫害发生概率进行预测。
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公开(公告)号：CN109696446B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN201711002854.3
申请日：2017-10-24
Applicant: 东北林业大学
IPC: G01N22/02
Abstract: 本发明提供了一种树木内部虫致缺陷无损检测仪，该仪器包括：检测仪外部封装模块、主芯片处理模块、电磁波产生模块、电磁波接收模块、收发一体化天线、显示模块、电源管理模块、数据分析模块。另外为了提高检测仪应用范围、预防电子设备呼吸效应的发生，在检测仪内部各个集成模块之间我们采用了齿形橡胶圈密封防水结构。在主芯片处理模块的控制下，通过其他各个功能模块的共同作用，检测仪可以完成电磁波的发射与接收，再经过数据分析模块的分析处理，从而完成树木内部缺陷的检测。由于本检测仪利用在自由空间中传播的电磁波进行检测，该过程不会对树木、周围环境和人等产生伤害，实现了真正意义上的无损检测。
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