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公开(公告)号：CN111766239A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010606348.0
申请日：2020-06-22
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 植物光合作用一直是植物学研究的重要内容。现有光合速率测量装置难以实现大量盆栽样本光合速率的高通量自动测量。针对此现象，本发明设计了一种盆栽植物光合速率高通量测量机器人。该机器人主要包括自动移动平台、光合速率测量、光照自动调节、盆栽识别、供电装置等部分。通过自动移动平台自主移动至目标盆栽处，实现批量盆栽植株的准确定位和高通量逐盆自动检测。检测过程，本机器人还可自动识别植株冠层位置并调节植株冠层光照强度大小，大大提高了盆栽植物光合速率的检测效率和精度。
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公开(公告)号：CN114140691B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202111471472.1
申请日：2021-11-25
Applicant: 华中农业大学
IPC: G06V20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机可见光图像预测作物倒伏角度和形态的方法。本发明基于无人机获取的高时序性遥感图像提取倒伏期内持续动态的株高，模拟作物倒伏形态并构建模型，从而计算并预测作物倒伏角度；与此同时，基于实测数据构建若干种可能符合倒伏形态的数学模型，然后由无人机模拟的植株长度与所有模型中模拟的植株长度比较，筛选出模型中最优表达模型作为该样本点的最佳形态表达模型，从而直观反应作物倒伏的几何形态。最后整合数据构建倒伏模型查找表。结果表明，预测的作物倒伏角度精度R2大于0.65，RMSE小于10°；构建的倒伏模型查找表精度R2大于0.7。该方法为无人机预测作物倒伏角度和模拟倒伏形态提供了理论依据。
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公开(公告)号：CN114140691A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111471472.1
申请日：2021-11-25
Applicant: 华中农业大学
IPC: G06V20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机可见光图像预测作物倒伏角度和形态的方法。本发明基于无人机获取的高时序性遥感图像提取倒伏期内持续动态的株高，模拟作物倒伏形态并构建模型，从而计算并预测作物倒伏角度；与此同时，基于实测数据构建若干种可能符合倒伏形态的数学模型，然后由无人机模拟的植株长度与所有模型中模拟的植株长度比较，筛选出模型中最优表达模型作为该样本点的最佳形态表达模型，从而直观反应作物倒伏的几何形态。最后整合数据构建倒伏模型查找表。结果表明，预测的作物倒伏角度精度R2大于0.65，RMSE小于10°；构建的倒伏模型查找表精度R2大于0.7。该方法为无人机预测作物倒伏角度和模拟倒伏形态提供了理论依据。
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公开(公告)号：CN119876248A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510316742.3
申请日：2025-03-18
Applicant: 华中农业大学
IPC: C12N15/82 , C12N15/29 , C07K14/415 , A01H5/00 , A01H6/46 , C12Q1/6895 , C12N15/11
Abstract: 本发明涉及水稻中QT12基因在大田自然高温环境下协同改良稻米品质和产量的应用。图位克隆发现了QT12基因，高温下高表达量等位基因破坏胚乳储藏物质的稳态，而负向调控稻米品质耐热性。大规模田间高温试验表明无功能或弱功能QT12不仅赋予水稻籽粒低垩白、高储藏蛋白、低直链淀粉等品质性状更强的耐热性，还显著提高结实率和小区产量。QT12在籼稻内的G/A变异和籼粳间的6bp插入缺失变异解释了籼稻内和籼粳间耐热性差异的遗传基础，使得籼稻内A变异相对于G有较低表达量和较高耐热性，或籼稻内缺失6bp相对于粳稻内插入6bp有较低表达量和较高耐热性，对于打破作物抗性与生长、产量与品质矛盾的育种瓶颈具有重要意义。
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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：CN114061483A
公开(公告)日：2022-02-18
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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公开(公告)号：CN111766239B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202010606348.0
申请日：2020-06-22
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 植物光合作用一直是植物学研究的重要内容。现有光合速率测量装置难以实现大量盆栽样本光合速率的高通量自动测量。针对此现象，本发明设计了一种盆栽植物光合速率高通量测量机器人。该机器人主要包括自动移动平台、光合速率测量、光照自动调节、盆栽识别、供电装置等部分。通过自动移动平台自主移动至目标盆栽处，实现批量盆栽植株的准确定位和高通量逐盆自动检测。检测过程，本机器人还可自动识别植株冠层位置并调节植株冠层光照强度大小，大大提高了盆栽植物光合速率的检测效率和精度。
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公开(公告)号：CN112147078A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011001086.1
申请日：2020-09-22
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明提供一种农作物表型信息多源遥感监测方法，包括：通过遥感传感器采集待监测区域的低空遥感多源数据，所述的多源数据是可见光图像、多光谱图像和热红外图像的组合；对所采集的多源数据按照以下方法进行图像处理；根据处理后得到的图像信息做数据提取各类图形谱表型信息并进行统计分析，最终得到农作物表型信息低空遥感监测结果。本发明的监测方法能够在大田环境下实现高精度的作物长势相关指标的快速提取。
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公开(公告)号：CN114140692B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202111471473.6
申请日：2021-11-25
Applicant: 华中农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机遥感和深度学习的鲜食玉米成熟度预测方法。该方法利用深度学习技术识别玉米雌穗，并结合无人机遥感数据提取的植被指数和地面人工样本实测值构建鲜食玉米雌穗的含糖量和含水量估算模型，用于预测整块田间植株鲜食玉米的成熟度。本发明建立的随机森林模型具有较强的鲁棒性，可以适应于多种田间状况。本发明对传感器的要求不高，大幅降低了用户购买传感器的成本。
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公开(公告)号：CN118629491A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410794374.9
申请日：2024-06-19
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明提供了一种融合多环境因子预测新环境材料表型的方法，首先根据材料的种植环境和种植时期，获得整个生育期以天为单位的25类环境数据；然后针对每种环境数据、经过不同大小窗口的滑窗，求得每个窗口内环境数据的均值，将环境均值和表型关联，挑选具有最大相关性的窗口代表该环境数据；在单环境下使用GBLUP预测已知环境新材料表型；最后利用三个地点的环境数据和表型数据构建模型，一个地点的环境数据和表型数据挑选环境因子，实现了预测新环境表型的功能。本发明帮助育种家无需种植就得到目标材料在新环境的表型，进而辅助遗传改良和材料选育，以及为特定生态环境培育具有优秀表现的品种提供了建议。
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