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公开(公告)号：CN113656600A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110969609.X
申请日：2021-08-23
Applicant: 东北农业大学
Abstract: 一种基于知识图谱的DHI报告解读方法、系统及存储介质，属于畜牧养殖技术领域。为了解决目前尚没有一种针对于DHI报告的自动解读方法，从而导致DHI报告解读不仅效率低，而且不能客观、准确、有效的利用DHI报告的信息的问题。本发明基于获取牧场的DHI数据对DHI指标数据进行分析，并结合DHI领域知识图谱对动态分析的结果进行问题诊断，问题诊断的过程包括问题定位，即基于DHI领域知识图谱，将动态分析的事实描述作为“性能指标/症状”实体，计算得到事实描述是由某种影响因素影响而发生的概率，DHI领域知识图谱包含“性能指标/症状”、“影响因素”、“解决措施”三类实体及实体关系。主要用于DHI报告解读。
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公开(公告)号：CN109892831A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910076450.1
申请日：2019-01-26
Applicant: 东北农业大学
IPC: A47B21/04 , A47B21/013 , A47B3/00
Abstract: 无人机多功能集成地面控制装置。本发明涉及一种无人机多功能集成地面控制装置。所述的底部支撑板（3）的上表面固定设置梯形支架（8），所述的梯形支架（8）的内设置电池箱（9），所述的梯形支架（8）的顶端设置控制箱（10），所述的控制箱（10）的上表面设置方形凹槽（11），所述的方形凹槽（11）的后端设置连接轴Ⅰ（12）与连接轴Ⅱ（13），所述的连接轴Ⅰ（12）上连接屏幕Ⅰ（14），所述的连接轴Ⅱ（13）上连接屏幕Ⅱ（15）。本发明集控制、收集信息，且适合多人一起工作。
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公开(公告)号：CN109866914A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910081881.7
申请日：2019-01-28
Applicant: 东北农业大学
Abstract: 固定翼无人机滑跑起飞辅助装置。本发明涉及一种固定翼无人机滑跑起飞辅助装置。固定翼无人机本体（1），其特征是：所述的固定翼无人机本体（1）的尾端设置电机盒（2），所述的电机盒（2）呈圆形，所述的电机盒（2）的环形外表面的外端设置一组转轴（3），每个所述的转轴（3）连接一个桨叶（4），所述的桨叶（4）的尾端还连接弹簧（5）的一端，所述的弹簧（5）的另一端连接凹槽（6）的底端，所述的凹槽（6）开在电机盒（2）的环形外表面。本发明帮助固定翼无人机快速起飞，减少起跑的地面长度，起飞拉力成倍增长。
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公开(公告)号：CN117408829A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311408679.3
申请日：2023-10-27
Applicant: 东北农业大学
IPC: G06Q50/02 , G06Q10/0639 , G06F18/23213 , G06F18/22
Abstract: 耕地保护分区及特征自动归纳、障碍因子诊断方法，属于农业工程技术领域。为了解决现有的耕地质量分区方案都是按照行政区划、局部空间自相关方法进行划分存在不能根据耕地的客观情况进行分区，导致同一分区内的土地可能存在相似性差异大的问题，使得分区内的特征及障碍因子并不是基于具有相似特征的耕地提取的，从而存在提取的障碍因子与实际情况差异较大的问题。本发明根据预先建立的耕地质量评价指标体系，首先获取研究区域中典型样地的耕地质量评价指标数据，并采用对研究区域内的采样单元进行聚类，得到若干个采样单元集合，得到耕地的若干个分区；然后针对每个区域，获得分区的耕地特征，同时采用指标障碍度识别每个分区的障碍因子。
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公开(公告)号：CN117322358A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311164399.2
申请日：2023-09-11
Applicant: 东北农业大学
IPC: A01K29/00 , G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0442
Abstract: 本发明属于智慧畜牧业领域，具体涉及基于超宽带与惯性测量单元的奶牛行为识别的数字孪生系统及其数字孪生方法。所述数字孪生系统包括项圈(1)，所述项圈(1)佩戴在牛颈上，在牛舍的侧墙一端上方设置多个摄像头(7)，在牛舍的侧墙设置多个锚点(2)，牛舍的侧墙设置串口服务器(4)，所述串口服务器(4)通过双绞线(5)与牧场服务器(6)相连接，所述牧场服务器(6)通过无线网络将实时数据传输至客户端。本发明用以实现精准识别和监测奶牛的行为，构建数字影子，从而为畜牧业提供全新的养殖管理方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109866914B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910081881.7
申请日：2019-01-28
Applicant: 东北农业大学
Abstract: 固定翼无人机滑跑起飞辅助装置。本发明涉及一种固定翼无人机滑跑起飞辅助装置。固定翼无人机本体（1），其特征是：所述的固定翼无人机本体（1）的尾端设置电机盒（2），所述的电机盒（2）呈圆形，所述的电机盒（2）的环形外表面的外端设置一组转轴（3），每个所述的转轴（3）连接一个桨叶（4），所述的桨叶（4）的尾端还连接弹簧（5）的一端，所述的弹簧（5）的另一端连接凹槽（6）的底端，所述的凹槽（6）开在电机盒（2）的环形外表面。本发明帮助固定翼无人机快速起飞，减少起跑的地面长度，起飞拉力成倍增长。
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公开(公告)号：CN109878744A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910105506.1
申请日：2019-02-01
Applicant: 东北农业大学
IPC: B64D35/00 , B64C27/12 , F16H57/023 , F16H55/17 , H02K7/116
Abstract: 无人自转旋翼机预旋传动机构。本发明涉及一种无人自转旋翼机预旋传动机构。所述的无人自转旋翼机（27）的机舱内装入支架（28），所述的支架（28）上固定传动箱（26），所述的传动箱（26）伸出连接轴Ⅲ（11）通过联轴器Ⅰ（23）连接螺旋桨（25）的连接轴Ⅵ（24），所述的传动箱（26）内的齿轮Ⅰ（4）的中心穿过连接轴Ⅰ（5），所述的齿轮Ⅰ（4）与连接轴Ⅰ（5）紧固连接。本发明可以手动可以电动，利用惯性实现对螺旋桨的预旋，减少跑道长度，增加拉力。
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公开(公告)号：CN115563286B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202211404120.9
申请日：2022-11-10
Applicant: 东北农业大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于知识驱动的奶牛疾病文本分类方法，包括以下步骤：获取奶牛病情描述文本的疾病特征，并将所述疾病特征转化为词向量；基于卷积神经网络和长短期记忆网络，构建疾病文本分类模型；将所述词向量输入到所述疾病文本分类模型中进行处理，获得奶牛疾病文本的最终疾病特征；基于所述最终疾病特征对奶牛疾病文本进行分类。本发明捕捉了奶牛疾病文本的隐性特征和显性特征，为奶牛疾病文本分类提供了更多的鉴别性特征。(56)对比文件Xiaomeng Li 等.Self-SupervisedFeature Learning via Expoiting Multi-Modal Data for Retinal DiseaseDiagnosis.IEEE Transactions on MedicalImaging.2020,第39卷(第12期),4023-4033.董丽丽 等.融合知识图谱与深度学习的疾病诊断方法研究.计算机科学与探索.2019,第14卷(第05期),815-824.
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公开(公告)号：CN112630810A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011552490.8
申请日：2020-12-24
Applicant: 东北农业大学
Abstract: 本发明一种测试CORS定位精度的试验装置及方法，包括发送模块，用于采集CORS定位数据作为第一位置信息，并将第一位置信息发送给数据处理模块；发送模块，用于采集CORS定位装置的实时数据作为第二位置信息，并将第二位置信息发送给数据处理模块；发送模块，用于采集监测区域内的环境数据，并将环境数据发送给数据处理模块；数据处理模块，用于根据第一位置信息、第二位置信息和环境数据，本发明，对CORS定位装置的实时位置进行测量，并通过数据处理模块与预先建立的位置信息模型进行比对，便于观察到CORS定位装置出现误差的原因，通过数据处理模块确定误差结果，便于对CORS定位装置进行精度调试。
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公开(公告)号：CN116795952A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310792256.X
申请日：2023-06-30
Applicant: 东北农业大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/338 , G06F16/35 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/0455
Abstract: DHI解读报告中异常分析文本的自动生成方法、系统及设备，属于养殖技术与数据文本生成技术交叉领域。为了解决目前DHI解读报告中人工撰写异常分析文本存在的工作量大、效率低的问题，本发明首先获取DHI关键性能指标数据，定位本月数据值在对应的异常程度类型数组中的位置，将性能指标名称与其对应的异常程度值直接拼接，得到性能指标静态异常的描述文本；同时对本月数据和历史数据进行全局移动、局部移动和标准化处理，采用一个单层双向GRU网络作为编码器进行处理，并利用注意力层对输出的所有时间步的隐藏状态、解码器第t‑1步的隐藏状态进行处理，同时采用一个LSTM长短期记忆网络作为解码器生成性能指标动态趋势检测的描述文本。
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