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[发明专利]一种基于叶片表型的茶树品种鉴定方法-CN202110174662.0在审
发明人：房婉萍;刘乐峰;李芳;周琳;朱旭君;马媛春;杨勇 -专利权人：南京农业大学
申请日： 2021-02-03 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G01N21/84 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于叶片表型的茶树品种鉴定方法，包括如下步骤：（1）构建常见茶树品种叶片表型参数的数据库；（2）待鉴定茶树品种的叶片表型参数的测量方法；（3）待鉴定茶树品种的叶片表型参数的计算方法；（4）待鉴定茶树品种的叶片表型参数的归纳总结方法。
一种基于叶片表型茶树品种鉴定方法

[发明专利]基于收割机的玉米高通量表型测量的方法及装置、收割机-CN201811147125.1在审
发明人：毕建权 -专利权人：北京瑞智稷数科技有限公司
申请日： 2018-09-29 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： G06T7/60 文献下载
摘要：本发明的实施例公开了一种基于收割机的玉米高通量表型测量的方法及装置、收割机，该方法通过机器学习得到的植株分割模型对玉米田中的玉米植株进行结构区域的分割，基于分割的结果进行表型参数的测量，降低了表型参数测量过程中对人工的依赖程度，提高了测量效率，同时植株分割模型通过大量样本训练得到，保证了测量的表型参数的准确性。结合分割了结构区域的彩色图像和点云模型进行表型参数的测量，在获取全面的表型参数基础上，提高了基于彩色图像和点云模型均能获取的表型参数的准确性。此外，在收割机作业过程中获取扫描数据和彩色图像，节省了时间成本，实现了对大面积试验田的玉米表型。
基于收割机玉米通量表型测量方法装置

[发明专利]基于双模式融合的水稻高通量表型组平台装置及使用方法-CN202310172365.1在审
发明人：杨万能;冯慧;宋鹏;黄成龙;段凌凤;翟瑞芳;刘建晓;叶军立;耿泽栋;李为坤;张俊;陈国兴;熊立仲 -专利权人：华中农业大学
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： A01G7/06 文献下载
摘要：本发明涉及基于双模式融合的水稻高通量表型组平台装置及使用方法。该平台装置实现了盆栽水稻顶视角度下冠层表型和侧视角度下植株表型的高通量兼容检测。轨道式表型组采集模块可用于获取水稻盆栽顶视图像及表型参数，流水线式表型组采集模块与所述轨道式表型组采集模块相邻，可用于获取单盆水稻盆栽植株的侧视图像及表型参数，起升转运模块用于完成植株在轨道式表型组采集模块和流水线式表型组采集模块之间的转运本发明不仅可通过轨道式采集模式和流水线式采集模式对盆栽植株进行高通量表型参数获取，还实现了通过目标小区的定期检测和关键阈值判断来及时启动全自动采集模式，全面精确获取作物关键生长期表型参数，大幅提高了自动化效率
基于双模融合水稻通量表型平台装置使用方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络的玉米表型参数提取方法-CN202210815376.2在审
发明人：杨琳琳;王建坤;常金攀;贺小梅;白振江;别书凡;徐振南;孙波;唐秀英;施杰;张鸿富 -专利权人：云南农业大学
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的玉米表型参数提取方法，使用工业相机采集玉米单株的俯视图和侧视图，人工采集玉米单株的株高，茎粗，干生物量，叶面积，叶绿素含量，含水量等数据，使用图像与表型数据构建玉米表型数据集，使用玉米表型数据集构建基于卷积神经网络的玉米表型参数回归模型。本发明可以自动提取图像特征，并根据特征进行分类和参数回归，准确率高，避免了人工提取表型参数，相比传统机器学习避免了人为设计特征的步骤，且在准确率上达到使用要求。
一种基于卷积神经网络玉米表型参数提取方法

[发明专利]农作物根果表型参数的提取与根果表型判别方法及系统-CN202010084914.6在审
发明人：马韫韬;柴宏红;王瑞利;邵科;随洋 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2020-02-10 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供的农作物根果表型参数的提取与根果表型判别方法及系统，包括：获取农作物根果的多视角图像序列；根据多视角图像序列，获取农作物根果的三维点云；对三维点云进行图像预处理，提取根果表型参数；将根果表型参数输入至预先训练完成的根果型判别模型，获取农作物根果的表型判别结果。本发明实施例提供的农作物根果表型参数的提取与根果表型判别方法及系统，一方面，通过获取的多视角图像序列，构建不同基因型甜菜根的三维点云模型，并自动获取根果表型参数；另一方面，通过构建根果型判别模型，实现了对甜菜根型的精准分类
农作物表型参数提取判别方法系统

[发明专利]基于植物表型信息的肥液配置系统、方法、水肥一体机-CN202310616193.2在审
发明人：许敏界;华珊;李双伟;赵泽能;徐志福;韩恺源 -专利权人：浙江省农业科学院
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： B01F35/221 文献下载
摘要：本发明属于灌溉技术领域，具体涉及一种基于植物表型信息的肥液配置系统、方法、水肥一体机。系统包括依次连接的表型信息采集模块、关键参数分析模块、控制模块、配置模块，还包括分别与控制模块、配置模块连接的实时检测模块；表型信息采集模块，用于采集植物表型信息；关键参数分析模块，基于采集得到的植物表型信息，分析得到该植物当前物候期所需的理论水肥参数值；配置模块，用于配置水肥溶液；实时检测模块，用于检测配置模块中水肥溶液的实时水肥参数值；控制模块，基于理论水肥参数值、实时水肥参数值，并通过麻雀搜索算法的模糊PID算法实时更新配置模块的配置控制参数。
基于植物表型信息配置系统方法水肥一体机

[发明专利]一种无接触式鱼类形态表型自动获取装置及方法-CN202010585968.0有效
发明人：刘海平;牟振波;肖世俊;胡宇松 -专利权人：西藏自治区农牧科学院水产科学研究所;武汉理工大学
申请日： 2020-06-24 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06V20/05 文献下载
摘要：本发明涉及鱼类表型提取技术领域，提供一种无接触式鱼类形态表型自动获取装置及方法。该装置包括CCD传感器组件、拍摄支架、图像处理装置。该方法包括：步骤1：工作准备；步骤2：使用CCD传感器组件获取三视图；利用图像处理装置执行步骤3至9：步骤3：判断三视图是否符合表型提取要求；步骤4：根据俯视图获取鱼的方位参数与宽度参数；步骤5：从主视图与左视图中选取用于表型提取的主图；步骤6：获取主图的主要颜色区间；步骤7：提取鱼类各个部位的boundingbox；步骤8：提取各个部位的特征点；步骤9：根据特征点计算全局表型参数。本发明能够无接触地自动、快速且精确获取鱼类的全局形态表型参数，不会对鱼类造成伤害。
一种接触鱼类形态表型自动获取装置方法

[实用新型]果蔬水肥调控装置-CN201921628754.6有效
发明人：孙伟;孔繁涛;曹姗姗;周向阳;沈辰;张洪宇;张晶;韩书庆;邱琴 -专利权人：中国农业科学院农业信息研究所
申请日： 2019-09-27 - 公布日： 2020-06-23 - 主分类号： G06Q50/02 文献下载
摘要：本实用新型涉及农业灌溉技术领域，特别是涉及一种果蔬水肥调控装置，包括：用于获取果蔬的实时表型参数数据的果蔬表型参数获取模块；用于确定果蔬的水肥缺失状况并确定水肥灌溉方案的处理模块，所述处理模块与所述果蔬表型参数获取模块电连接，以接收所述果蔬表型参数获取模块发送的参数数据；用于根据所述水肥灌溉方案调整当前的水肥灌溉方式的水肥调控模块，所述水肥调控模块与所述处理模块电连接，以接收所述处理模块发送的所述水肥灌溉方案。本实用新型至少能够实现可以根据果蔬表型和生长环境实时对灌溉量和施肥量进行动态调整。
水肥调控装置

[发明专利]一种作物表型高通量获取装置与气候舱-CN201911033677.4在审
发明人：傅秀清;姜东;丁艳锋;吴劼;周国栋;毛江美 -专利权人：南京农业大学
申请日： 2019-10-28 - 公布日： 2019-12-27 - 主分类号： A01G9/18 文献下载
摘要：一种作物表型高通量获取装置与气候舱。本发明在气候舱中设置有分别获取两种视角下作物表型特征的表型获取单元，并将设置于表型获取单元中间的根盒在工作平面上沿第一表型获取单元移动的第一方向排列为一条直线。本发明中，根盒表面平行于该直线的侧面设置为透明，以供对地下表型特征的拍摄。为获得重组的地下表型特征信息，根盒中头面的两侧还可相互接近，设置根盒为扁平长方体结构，压缩作物根系的生长空间，使其贴近透明侧壁，能够被表型获取单元拍摄。由此，本发明能够在气候舱中精确跟踪作物的表型参数，自动获取、分析作物表型数据与环境参数的关系。
获取单元表型作物表型表型特征气候扁平长方体结构表面平行表型参数侧面设置方向排列工作平面环境参数获取装置生长空间透明侧壁自动获取作物根系拍摄高通量地下视角透明压缩跟踪移动分析

[发明专利]基于深度学习融合多源图像的生菜表型参数估算方法-CN202210198303.3在审
发明人：孙霖;严霜;朱逢乐;郑增威 -专利权人：浙大城市学院
申请日： 2022-03-01 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习融合多源图像的生菜表型参数估算方法，包括步骤：采集得到RGB图像和Depth图像，人工测量每株生菜样本的表型参数，形成图像数据集；使用GrabCut算法进行生菜图像前景分割，使用Z‑Score方法对生菜图像数据进行归一化；构建并训练生菜表型参数估算深度学习多源数据融合模型。本发明的有益效果是：本发明的方法采用深度学习技术，融合可见光图像和深度图像特征，利用生菜表型参数估算深度学习多源数据融合模型通过多源图像信息对生菜表型参数进行准确估算；由实验结果可以看出，本发明能成功融合二维
基于深度学习融合图像生菜表型参数估算方法

[发明专利]一种基于点云信息的小麦表型参数变化率估测方法和装置-CN202310719552.7在审
发明人：杨宝华;潘明;李云龙 -专利权人：安徽农业大学
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V20/68 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于点云信息的小麦表型参数变化率估测方法和装置，该方法包括：1、获取两个不同时期的盆栽小麦的图像信息，得到多视角序列盆栽小麦RGB图像和深度图像数据，构建数据集；2、构建WheatMVS模型，包括金字塔特征融合模块、块匹配模块和深度图融合模块；3、模型训练完成后加载最优权重，利用WheatMVS模型重建盆栽小麦并进行点云预处理，得到盆栽小麦的比例尺信息、校正后的三维点云模型；4、利用表型提取方法对盆栽小麦表型参数进行提取，并利用参数变化率方法对盆栽小麦点云模型进行表型参数变化率估测。本发明能准确重建出盆栽小麦点云模型，同时能实现盆栽小麦的表型参数变化率准确估测。
一种基于信息小麦表型参数变化估测方法装置

[发明专利]一种基于玉米雄穗三维表型的玉米品种区分方法及系统-CN201810508702.9有效
发明人：杨贵军;杨浩;杨小冬;李振海;徐新刚;赵晓庆 -专利权人：北京农业信息技术研究中心
申请日： 2018-05-24 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于玉米雄穗三维表型的玉米品种区分方法及系统，其中方法包括：在目标玉米雄穗四周标注多个特征点，采集目标玉米雄穗在多个视角下的图像；根据多个视角下的图像构建目标玉米雄穗的三维模型；基于三维模型获取目标玉米雄穗的三维表型参数，三维表型参数包括外包络体积、分支垂直投影总面积、平面聚集度、空间聚集度、主轴变化系数、冠高比、头茎比和重心；根据三维表型参数对目标玉米雄穗的玉米品种进行区分。该方法及系统从三维角度科学地定义了玉米雄穗三维表型参数，并利用不同玉米品种三维表型参数的差异准确地实现了玉米品种的区分，有利于加速玉米育种进程，有效提升了育种效率和水平。
一种基于玉米三维表型品种区分方法系统

[发明专利]玉米节间表型参数获取方法及装置-CN201910405791.9有效
发明人：温维亮;郭新宇;王传宇;郭小东;王殿亮 -专利权人：北京农业信息技术研究中心
申请日： 2019-05-16 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种玉米节间表型参数获取方法及装置，属于农业信息化技术领域。包括：获取不同视角下玉米节间的图像，并基于图像构建玉米节间的三维网格模型；基于三维网络模型，获取玉米节间的表型参数。基于三维网络模型，获取玉米节间的表型参数。由于可以结合三维网络模型自动化地确定玉米节间的表型参数，从而能够提高测量结构的精度及效率。另外，还可以满足后续玉米结构功能分析和基因组‑表型组关联分析的需求。
玉米节间表型参数获取方法装置

[实用新型]一种作物表型高通量获取装置与气候舱-CN201921830696.5有效
发明人：傅秀清;姜东;丁艳锋;吴劼;周国栋;毛江美 -专利权人：南京农业大学
申请日： 2019-10-28 - 公布日： 2020-09-18 - 主分类号： A01G9/18 文献下载
摘要：一种作物表型高通量获取装置与气候舱。本实用新型在气候舱中设置有分别获取两种视角下作物表型特征的表型获取单元，并将设置于表型获取单元中间的根盒在工作平面上沿第一表型获取单元移动的第一方向排列为一条直线。本实用新型中，根盒表面平行于该直线的侧面设置为透明，以供对地下表型特征的拍摄。为获得重组的地下表型特征信息，根盒中头面的两侧还可相互接近，设置根盒为扁平长方体结构，压缩作物根系的生长空间，使其贴近透明侧壁，能够被表型获取单元拍摄。由此，本实用新型能够在气候舱中精确跟踪作物的表型参数，自动获取、分析作物表型数据与环境参数的关系。
一种作物表型通量获取装置气候

[发明专利]一种用于智慧农业种植生菜的表型参数计算方法-CN202210717194.1在审
发明人：陈垣毅;王德志;闫鹏全;郑增威 -专利权人：浙大城市学院
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于智慧农业种植生菜的表型参数计算方法，包括：采集生菜图像并进行通道像素预处理；将生菜图像分割为生菜信息与背景信息；设计多尺度卷积网络结构，将预处理后的生菜图像和分割后的生菜图像一起输入所述多尺度卷积网络结构得到生菜的表型参数本发明的有益效果是：本发明可以有效进行生菜的生长状态评估，不存在图像数据源单一的问题，此外，本发明估算的作物表型参数维度较多；并且本发明提供的多尺度卷积网络在作物表型参数估算上的性能较优。
一种用于智慧农业种植生菜表型参数计算方法

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