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公开(公告)号：CN115494868A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211163364.2
申请日：2022-09-23
Applicant: 华南农业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种植保无人机变间距作业航线规划方法及系统，该方法包括：获取农田信息和植保无人机参数；测量植保无人机喷施幅宽随载荷的变化情况，得到动态载荷参数；基于农田全覆盖原则，根据植保无人机参数和农田信息进行初步路径规划，得到初始路径；结合动态载荷参数对初始路径进行优化，得到最终作业航线。该系统包括：植保无人机模块、地面站模块和路径生成模块。通过使用本发明，能够降低植保无人机作业过程中的漏喷率和重喷率，提高农药利用率。本发明作为一种植保无人机变间距作业航线规划方法及系统，可广泛应用于植保无人机领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119274089A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411332210.0
申请日：2024-09-24
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/75 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/096
Abstract: 本申请涉及一种农业喷施雾滴检测跟踪方法、装置、设备及介质，方法包括：响应对农业喷施雾滴进行检测与跟踪的指令，获取无人机在农业喷施作业过程中的喷施雾滴图像帧；采用已训练至收敛状态的改进的YOLOv5s模型对喷施雾滴图像帧进行目标检测，以确定喷施雾滴图像帧中每个雾滴目标相对应的候选框；采用预设的DeepSORT模型对每个雾滴目标相对应的候选框进行目标跟踪，以确定每个雾滴目标相对应的目标跟踪结果，其中，目标跟踪结果包括每个雾滴目标的唯一标识符、位置、尺寸以及运动轨迹；根据每个雾滴目标的唯一标识符、位置、尺寸以及运动轨迹确定无人机的雾滴喷洒参数。本申请显著优化了无人机的喷洒性能，确保农业喷施的准确性和有效性。
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公开(公告)号：CN115995010B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202310282215.6
申请日：2023-03-22
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明涉及三维点云信息处理技术领域，提出一种基于植株群体点云的株高提取方法及系统，其中包括：采集植株在不同角度的图像序列；对所述图像序列通过运动恢复结构算法和多立体视觉算法进行三维点云重建，得到植株三维稠密点云模型；提取所述植株三维稠密点云模型中的水平感兴趣区域；对水平感兴趣区域进行地面分割，得到作物三维点云和地面三维点云；对所述作物三维点云进行预处理后，对其进行点云分割，确定作物单株所在的点云信息；根据作物单株所在的点云信息，对作物单株进行株高提取，得到株高测量结果。本发明将图像遥感技术与基于多视角几何三维重建相结合，基于柱体空间近似算法分割算法实现对田间尺度下的植株群体株高的提取测量。
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公开(公告)号：CN119905261A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510133779.2
申请日：2025-02-06
Applicant: 华南农业大学
IPC: G16H50/30 , G16H50/70 , G06N20/20 , G06N3/0442 , G06F18/2113 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林与LSTM神经网络的高血压预测方法，属于医疗数据处理技术领域，包括：获取患者的样本信息，建立信息收集库；对预处理后的样本信息通过随机森林进行特征重要性分析；通过注意力机制计算每个关键特征的权重，并生成加权后的特征表示；将加权后的特征表示输入到神经网络生成上下文向量；将上下文向量输入到多层感知机进行预测输出；根据预测输出和真实值优化多层感知机、注意力机制以及神经网络，以得到预测模型；向预测模型输入样本信息得到高血压预测结果。所述基于随机森林与LSTM神经网络的高血压预测方法解决了现有的预测方法难以实现对个体患病风险的精准预测的问题。
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公开(公告)号：CN119889724A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510133754.2
申请日：2025-02-06
Applicant: 华南农业大学
IPC: G16H50/70 , G16H10/60 , G16H20/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N5/022 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06F40/30 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种高血压管理系统，属于医疗数据处理技术领域，包括：数据获取模块，用于获取体征数据和文本数据；数据预处理模块，用于对数据获取模块获取到的数据进行清洗和处理；多模态数据融化模块，用于对体征数据进行时序特征提取得到体征特征向量；还用于对文本数据进行特征提取得到文本特征向量；还用于将体征特征向量和文本特征向量整合成联合向量；问答生成模块，用于通过大语言模型获取所述联合向量以理解患者的提问，然后从预构建的知识图谱中提取对应的信息并生成符合患者提问的回答。所述高血压管理系统解决了现有的智能随访系统难以进行多模态融合分析导致系统输出的结果的精准性和适应性不高的问题。
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公开(公告)号：CN115995010A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310282215.6
申请日：2023-03-22
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明涉及三维点云信息处理技术领域，提出一种基于植株群体点云的株高提取方法及系统，其中包括：采集植株在不同角度的图像序列；对所述图像序列通过运动恢复结构算法和多立体视觉算法进行三维点云重建，得到植株三维稠密点云模型；提取所述植株三维稠密点云模型中的水平感兴趣区域；对水平感兴趣区域进行地面分割，得到作物三维点云和地面三维点云；对所述作物三维点云进行预处理后，对其进行点云分割，确定作物单株所在的点云信息；根据作物单株所在的点云信息，对作物单株进行株高提取，得到株高测量结果。本发明将图像遥感技术与基于多视角几何三维重建相结合，基于柱体空间近似算法分割算法实现对田间尺度下的植株群体株高的提取测量。
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