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[发明专利]一种基于线性回归的特征扩增的多源遥感数据融合方法-CN202310698170.0在审
发明人： 马韫韬;费帅鹏;徐德敏;朱晋宇;李保国 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：一种基于线性回归的特征扩增的多源遥感数据融合方法，属于遥感数据融合领域。本发明通过线性回归和交叉验证方法将来自多光谱、RGB、热红外和3D结构中不同类型的特征进行随机融合并生成新特征，在经过多次循环后得到大量结合多种传感器信息的特征集，该方法有效地提高了训练模型的性能和鲁棒性。通过实验表明，该方法能够获得比传统数据融合方法更高的植物表型评估精度。该方法能够提高数据的表达能力和模型性能，同时能够实现更为全面的遥感数据融合和分析，具有计算量小、模型精度高、抗噪能力强等特点，可以为定量遥感应用领域提供更为优质的数据支持和决策分析。
一种基于线性回归特征扩增遥感数据融合方法

[发明专利]一种基于动态图卷积和迁移学习的作物器官点云分割方法-CN202310704100.1在审
发明人： 马韫韬;蔡智博;朱晋宇;郭焱;李保国 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：一种基于动态图卷积和迁移学习的作物器官点云分割方法，属于三维点云实例分割技术领域。所述方法首先基于图卷积操作设计了一个全新的点云实例分割网络PointDGCNet。然后，采用迁移学习方法微调预训练分割模型的参数，得到适用于单子叶植株点云的实例分割模型，有效提高了单子叶植物点云的分割准确率(平均准确率68.98％，平均交并比66.53％)，同时极大的缩短了模型的训练时间，并避免了过拟合情况的发生。训练后，采用重采样方法进一步提高了分割的准确率(平均准确率72.10％)。最后，通过进一步实验证明，该方法对于单子叶植物点云，如玉米、小麦等均具有一定的泛化能力。
一种基于动态图卷迁移学习作物器官分割方法

[发明专利]一种对比无人机航线图像利用率的方法-CN202310719132.9在审
发明人： 马韫韬;徐德敏;肖顺夫;朱晋宇;郭焱;李保国 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：一种对比无人机航线图像利用率的方法，属于遥感数据处理技术领域。所述方法为：无人机获取图像的标记，图像标记目的在于选定目标区域，基于目标区域对图像进行分类；经过筛选后图像被划分为三类：不含目标信息的无关图像、包含目标信息的有效图像以及目标信息被遮挡的无效图像；定义图像利用率评价指标，所述评价指标包括总利用率TU、有效利用率EU和遮挡率OR；总利用率TU表示不考虑遮挡的图像利用率，有效利用率EU代表考虑遮挡的图像利用率；计算图像利用率。本发明可有效地量化无人机所拍摄图像的利用率，为进一步飞行航线规划、提升建模精度以及降低作业成本提供技术支撑。
一种对比无人机航线图像利用率方法

[发明专利]一种用于日光温室空中多功能作业平台-CN202310734630.0在审
发明人： 马韫韬;徐德敏;朱晋宇;李保国 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： A01G9/14 文献下载
摘要：一种用于日光温室空中多功能作业平台，所述平台包括空中自走装置、表型获取装置、雾化喷药装置以及运输装置；所述空中自走装置包括两条主运输轨道和两条次运输轨道，所述两条主运输轨道分别固定于温室骨架以及温室后墙上，所述两条次运输轨道横跨于主运输轨道之上；所述次运输轨道上搭载表型获取装置、雾化喷药装置和运输装置。本发明结构能够在不影响蔬菜生产前提下，快速获取叶面积指数等植物表型信息，并可配合农业物联网装备实现数据的远程传输。本发明能够有效地提高蔬菜生产过程中机械化作业率，搭载的悬挂轨道运输极大程度降低农户工作强度并提高温室过道空间利用率。
一种用于日光温室空中多功能作业平台

[发明专利]植物三维结构的重建方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310357130.X在审
发明人： 马韫韬;肖顺夫;徐德敏;朱晋宇;李保国 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种植物三维结构的重建方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取待重建区域的地理信息；根据所述地理信息绘制所述待重建区域的交叉环绕航线，以使无人机按照所述交叉环绕航线执行图像采集任务，得到所述待重建区域处的植物多视角图像集合；其中，所述交叉环绕航线包括多个单圈环绕航线，相邻两个单圈环绕航线之间重叠；根据所述植物多视角图像集合，对所述待重建区域内种植的植物进行三维结构重建处理，得到所述待重建区域对应的植物三维结构。本发明可以高效、灵活、低成本、精准地构建植物三维结构。
植物三维结构重建方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于数码图像和半监督学习的玉米雄穗分支计数方法-CN202310329989.X在审
发明人： 马韫韬;王璐;朱晋宇;李保国 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：一种基于数码图像和半监督学习的玉米雄穗分支计数方法，属于植物表型测量领域。所述方法为：玉米雄穗分支识别模型YOLOv5‑C3CA的构建：基于YOLOv5构建新网络模型YOLOv5‑C3CA，用于玉米雄穗分支识别；基于YOLOv5‑C3CA模型并引入半监督学习的玉米雄穗分支识别模型；玉米雄穗识别和分支数提取：应用基于半监督学习的YOLOv5‑C3CA检测模型识别玉米雄穗；识别雄穗后继续应用基于半监督学习的YOLOv5‑C3CA训练模型，提取玉米雄穗分支数。本发明的玉米雄穗识别及雄穗分支识别较为精准，表明所提出的基于半监督学习的玉米雄穗分支计数方案可行，不仅保证了模型的检测性能，还节省了数据标注工作量。
一种基于数码图像监督学习玉米分支计数方法

[发明专利]一种蔬菜壮苗判断模型确定方法和系统-CN202211561857.1在审
发明人：曹玲玲;马韫韬;田雅楠;曹彩红;张松阳;张敬锁;赵立群;王忠义;徐娜 -专利权人：北京市农业技术推广站
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种蔬菜壮苗判断模型确定方法和系统，所述方法包括：获取蔬菜幼苗的多视角图像序列；对所述蔬菜幼苗的多视角图像序列进行三维点云重建和校正，得到幼苗三维数据模型；基于所述幼苗三维数据模型提取幼苗类型对应的表型数据；根据各类幼苗的壮苗数据和幼苗类型对应的表型数据进行定量回归分析，得到蔬菜壮苗判断模型。结合机器学习技术，以温室植株为研究对象，采集每个植株多个视角RGB图像，基于三维重建技术获取植株三维模型，再将其和壮苗指数相结合做回归和判别分析，最后构建蔬菜壮苗判断模型，从而高效准确评价幼苗质量，减少人为肉眼判断的误差。
一种蔬菜壮苗判断模型确定方法系统

[发明专利]一种基于改进型SSD算法的大田玉米雄穗检测方法-CN202211434486.0在审
发明人：刘云玲;王莹;马韫韬;岑朝君 -专利权人：中国农业大学;三亚中国农业大学研究院
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明提出一种基于改进型SSD算法的大田玉米雄穗检测方法，提出一种标注信息更新策略以减少标注工作量，通过分析无人机图像中玉米雄穗的宽高分布特点，改进了一阶段深度学习模型SSD，保留原模型前两层预测框，舍弃之后的卷积操作，在保证精度的前提下简化模型的结构和参数，该发明能够有效地提取图像特征，实现大田中玉米雄穗的高精度实时检测任务，具有较高的应用价值和较广的应用前景。
一种基于改进型 ssd 算法大田玉米检测方法

[发明专利]植物三维点云的处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211111268.3在审
发明人： 马韫韬;陈浩翀;谢子文;肖顺夫;朱晋宇 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2022-09-13 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提供一种植物三维点云的处理方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：获取植物光谱三维点云图；将植物光谱三维点云图输入至分类网络，得到分类网络输出的植物病害点和植物非病害点；分类网络用于从植物光谱三维点云图中提取植物病害点和植物非病害点；将植物病害点和植物非病害点输入至分割网络，得到分割网络输出的病害区域分割图；病害区域分割图用于表征植物光谱三维点云图中的病害区域和非病害区域，分割网络用于基于植物病害点和植物非病害点，从植物光谱三维点云图中分割出病害区域和非病害区域，得到病害区域分割图。相较于相关技术中通过人工目视评估植物病害，本发明实施例可以有效提高评估植物病害的准确性。
植物三维处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]用于植株识别的网络模型和装置、电子设备-CN202210989456.X在审
发明人： 马韫韬;束美艳;朱晋宇;郭焱;李保国 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2022-08-17 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及农业生产技术领域，尤其涉及一种用于植株识别的网络模型和装置、电子设备。网络模型用于提取多个不同尺度的第一植株特征图，对多个不同尺度的第一植株特征图所包括的植株特征进行特征融合，得到多个不同尺度的第二植株特征图，采用滑动窗口扫描第二植株特征图，得到包括植株特征信息的多个不同尺度的预选框区域，对多个不同尺度的预选框区域采用双线性插值法进行处理，得到多个尺度相同的第三植株特征图；对多个尺度相同的第三植株特征图进行特征识别和分类，得到包括植株特征的目标特征图，经过对比测试，采用本申请的网络模型提取的植株的目标特征图更加精确，且特征信息更加丰富，有助于对作物表型的研究。
用于植株识别网络模型装置电子设备

[发明专利]基于指纹函数的叶片同源特征自动匹配方法及装置-CN202211059220.2在审
发明人： 马韫韬;钟培阁;朱晋宇 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：本申请提供一种基于指纹函数的叶片同源特征自动匹配方法及装置，该方法包括：根据蓝本叶片对应的第一叶片图像获取所述蓝本叶片的轮廓特征点；根据所述第一叶片图像获取所述蓝本叶片的指纹函数，并根据目标叶片对应的第二叶片图像获取所述目标叶片的指纹函数，所述目标叶片和所述蓝本叶片具有亲缘关系或同源关系；根据所述蓝本叶片的指纹函数和所述目标叶片的指纹函数，确定所述蓝本叶片和所述目标叶片的对应关系；根据所述蓝本叶片的轮廓特征点，以及所述对应关系，确定所述目标叶片的轮廓特征点。实现了同源叶片轮廓特征点的自动匹配。
基于指纹函数叶片同源特征自动匹配方法装置

[发明专利]作物精准灌溉方法及装置-CN202211021876.5在审
发明人： 马韫韬;束美艳;郭焱;李保国 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2022-08-24 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： A01G25/16 文献下载
摘要：本发明涉及农业信息化领域，尤其涉及一种作物精准灌溉方法及装置。方法包括：采集目标区域的高光谱数据；将所述目标区域的高光谱数据输入水分参数反演模型，得到所述水分参数反演模型输出的目标区域的作物冠层水分参数的预测值；基于所述目标区域的作物冠层水分参数的预测值，确定所述目标区域的目标灌溉量；其中，所述水分参数反演模型是通过样本区域的作物冠层水分参数和所述样本区域的高光谱数据训练得到的，所述作物冠层水分参数标签集是基于作物冠层覆盖度确定的。本发明可以实时预测作物水分盈亏状态，计算出每个目标区域的灌溉推荐量，可实现作物精准灌溉。
作物精准灌溉方法装置

[发明专利]稀疏点云的获取方法、装置、设备、介质及产品-CN202210892506.2在审
发明人： 马韫韬;蔡智博 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明提供一种稀疏点云的获取方法、装置、设备、介质及产品，该方法包括：获取目标对象的原始点云；原始点云是在对目标对象进行三维点云采集之后得到的；在原始点云中确定骨架特征点云和轮廓特性点云；获取原始点云中的非关键点云；非关键点云分别与骨架特征点云和轮廓特性点云不重叠；基于骨架特征点云、轮廓特性点云和非关键点云，确定目标对象的稀疏点云。本发明提供的稀疏点云的获取方法、装置、设备、介质及产品能够用于提高稀疏点云的准确性。
稀疏获取方法装置设备介质产品

[发明专利]作物长势预测方法、装置、设备及介质-CN202210635874.9在审
发明人： 马韫韬;车荧璞;李保国 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本申请提供一种作物长势预测方法、装置、设备及介质，其中方法包括：基于图像回溯算法确定原始三维点云数据集的无损二维图像数据集；将原始三维点云数据集、无损二维图像数据集和气象因素数据进行融合，以及结合不同作物的生长参数时空特异性进行反演，得到最优作物生长参数多维深度学习模型，以对不同作物的生长参数信息进行评估，得到不同作物的生长参数的时空分布。本申请根据图像回溯算法确定原始三维点云数据集的无损二维图像数据集，以得到更准确的特征，再通过原始三维点云数据集、无损二维图像数据集和气象因素数据，构建最优作物生长参数多维深度学习模型，以得到不同作物的生长参数的时空分布，提高作物的长势参数预测结果的准确性。
作物长势预测方法装置设备介质

[发明专利]低气压实验装置-CN202110420311.3有效
发明人： 马韫韬 -专利权人：济南昆仲信息科技有限公司;马韫韬
申请日： 2018-11-27 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： A61G10/02 文献下载
摘要：本申请公开了一种低气压实验装置，包括：密闭观察容器；氧气检测器，与密闭观察容器连接；贮氧容器；单向电磁阀，分别与密闭观察容器和贮氧容器连接；压力检测器，与密闭观察容器连接；抽气机，与密闭观察容器连接；控制器，分别与单向电磁阀和抽气机连接；处理器，分别与控制器、氧气检测器和压力检测器连接，用于基于气体压力值和氧气浓度值计算抽气机的运行时间和单向电磁阀的开启和关闭时间，并将计算结果发送给控制器；和控制面板，与处理器连接。该装置能够实现抽气后不再出现低气压缺氧状态，在保持低气压的同时，氧气含量也满足实验要求，从而使测试结果更加准确。
气压实验装置

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