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公开(公告)号：CN118447024A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410906025.1
申请日：2024-07-08
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于级联图特征的图像篡改检测方法及装置，方法包括：获取待检测图像并对待检测图像进行预处理；对预处理后的待检测图像进行特征提取，得到所述待检测图像的不同尺度的特征信息；对所述特征信息进行图特征学习，得到不同尺度的第一图特征;对所述特征信息和所述第一图特征进行图特征级联，得到级联后的第二图特征;获取所述第二图特征的篡改区域掩码，以实现图像篡改检测。利用本发明实施例，能够有效提升图像篡改检测性能。
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公开(公告)号：CN113973792B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202111319396.2
申请日：2021-11-09
Applicant: 安徽农业大学
IPC: A01M1/04 , A01M29/06 , A01M29/16 , A01M1/00 , G08B13/196
Abstract: 本发明公开了一种农林场景的危害监测预警装置，属于农林监测技术领域；一种农林场景的危害监测预警装置，包括：外壳、设置于外壳顶部的摄像头、设置于外壳内部的辅助动力机构、主动力机构、一级驱赶机构、灭虫机构、二级驱赶机构、蓄电池和控制器，所述的辅助动力机构与外壳活动连接，所述的辅助动力机构与主动力机构活动连接，辅助动力机构位于主动力机构上方，主动力机构与外壳固定连接，主动力机构与一级驱赶机构底端活动连接，蓄电池、摄像头、外壳、辅助动力机构、主动力机构、一级驱赶机构和灭虫机构均与控制器电连接，本发明功能多样，可很好的将昆虫消灭和驱离动物，有利于提高农林产量。
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公开(公告)号：CN114625136A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210238283.8
申请日：2022-03-10
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的机器人轨迹跟踪控制方法，属于机器人控制领域，包括：建立机器人的运动学模型、跟踪误差模型、动力学模型；建立基于长短时记忆神经网络LSTM和滑模控制SMC的控制器，所述控制器包括运动学控制器、基于SMC的动力学控制器和LSTM网络；基于所述机器人的运动学模型、跟踪误差模型、动力学模型，通过所述基于长短时记忆神经网络LSTM和滑模控制SMC的控制器对机器人跟踪轨迹进行控制。本发明提出的提出LSTM和SMC相结合的控制方法实现了LSTM网络对控制的补偿，提高收敛速度和控制的精度及稳定性；在不降低鲁棒性的情况下，LSTM和SMC相结合的方法可以有效抑制滑模控制的抖动现象。
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公开(公告)号：CN113686263B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110836175.6
申请日：2021-07-23
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G01B11/25
Abstract: 本发明公开了一种基于相移条纹投影的刚性运动物体三维测量方法，具体包括以下步骤：步骤S1：搭建条纹投影三维测量系统，包括投影仪和摄像机；步骤S2：投影仪依次投射N幅相移条纹图案投射到运动物体表面，摄像机同步采集运动物体调制后的变形的相移条纹图像；步骤S3：利用N步相移法求解相移条纹的截断相位φ1；构建组合相位；采用直方图均衡化处理组合相位得到校正的组合相位；步骤S4：构建样条插值函数f(φ1)，消除引入的离散性相位误差，则φ3＝f(φ1)表示优化的截断相位；步骤S5：针对优化的截断相位φ3进行相位展开，获得连续的绝对相位Φ3，将所述绝对相位Φ3转换为高度信息，重建出运动物体的三维形貌。
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公开(公告)号：CN117371466A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311333242.8
申请日：2023-10-16
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06K7/10 , G06K17/00 , G06Q10/087
Abstract: 本发明涉及射频识别技术领域，公开了一种基于无人机的产品包装智能识别与定位系统，包括智能识别与定位软件模块和远程监控模块；其中：所述智能识别与定位软件模块用于无人机巡航采集超高频标签信息和上位机对采集的数据进行分析判断，最终通过RSSI和相位混合的相对定位算法实现产品包装的定位；其包括导航实时处理单元、射频标签信息获取单元、产品包装智能识别与定位单元。本发明可在货物上贴附RFID标签，然后利用RFID读写器对货物进行识别和追踪，从而实现对货物的全程实时监控和管理。本发明利用无人机搭载RFID阅读器可初步实现智能仓储管理，例如仓库内货物的快速定位、货物的库存盘点、货物运输的安全性等。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115096954A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210688777.6
申请日：2022-06-17
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G01N27/12
Abstract: 本发明公开了介质干扰环境下基于无芯片射频识别的检测系统标定方法及系统，方法包括以下步骤：基于无芯片射频识别传感终端、数据读取处理终端、阻抗匹配模型，无芯片射频识别标签天线的辐射部分采用碳纳米管结构，分析乙烯在无芯片射频识别标签表面吸附、释放时，碳纳米管负载无芯片射频识别阻抗、介电常数、功率反射系数、谐振频率、回波损耗发生的变化，拟合不同乙烯浓度介质干扰环境中的反向散射信号数据，标定浓度识别的多项式函数模型参数。本发明在实际介质干扰环境针对不同乙烯浓度进行乙烯浓度识别模型的标定，可以使模型的标定更加准确。
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公开(公告)号：CN113973792A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111319396.2
申请日：2021-11-09
Applicant: 安徽农业大学
IPC: A01M1/04 , A01M29/06 , A01M29/16 , A01M1/00 , G08B13/196
Abstract: 本发明公开了一种农林场景的危害监测预警装置，属于农林监测技术领域；一种农林场景的危害监测预警装置，包括：外壳、设置于外壳顶部的摄像头、设置于外壳内部的辅助动力机构、主动力机构、一级驱赶机构、灭虫机构、二级驱赶机构、蓄电池和控制器，所述的辅助动力机构与外壳活动连接，所述的辅助动力机构与主动力机构活动连接，辅助动力机构位于主动力机构上方，主动力机构与外壳固定连接，主动力机构与一级驱赶机构底端活动连接，蓄电池、摄像头、外壳、辅助动力机构、主动力机构、一级驱赶机构和灭虫机构均与控制器电连接，本发明功能多样，可很好的将昆虫消灭和驱离动物，有利于提高农林产量。
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公开(公告)号：CN117371466B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202311333242.8
申请日：2023-10-16
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06K7/10 , G06K17/00 , G06Q10/087
Abstract: 本发明涉及射频识别技术领域，公开了一种基于无人机的产品包装智能识别与定位系统，包括智能识别与定位软件模块和远程监控模块；其中：所述智能识别与定位软件模块用于无人机巡航采集超高频标签信息和上位机对采集的数据进行分析判断，最终通过RSSI和相位混合的相对定位算法实现产品包装的定位；其包括导航实时处理单元、射频标签信息获取单元、产品包装智能识别与定位单元。本发明可在货物上贴附RFID标签，然后利用RFID读写器对货物进行识别和追踪，从而实现对货物的全程实时监控和管理。本发明利用无人机搭载RFID阅读器可初步实现智能仓储管理，例如仓库内货物的快速定位、货物的库存盘点、货物运输的安全性等。
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公开(公告)号：CN114625136B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210238283.8
申请日：2022-03-10
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/65 , G05D1/644 , G05D109/10
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的机器人轨迹跟踪控制方法，属于机器人控制领域，包括：建立机器人的运动学模型、跟踪误差模型、动力学模型；建立基于长短时记忆神经网络LSTM和滑模控制SMC的控制器，所述控制器包括运动学控制器、基于SMC的动力学控制器和LSTM网络；基于所述机器人的运动学模型、跟踪误差模型、动力学模型，通过所述基于长短时记忆神经网络LSTM和滑模控制SMC的控制器对机器人跟踪轨迹进行控制。本发明提出的提出LSTM和SMC相结合的控制方法实现了LSTM网络对控制的补偿，提高收敛速度和控制的精度及稳定性；在不降低鲁棒性的情况下，LSTM和SMC相结合的方法可以有效抑制滑模控制的抖动现象。
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