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公开(公告)号：CN118865501A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410937628.8
申请日：2024-07-12
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06T7/10 , G06N20/10 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种设施环境下农事生产姿态识别方法及装置，其中方法包括：对目标图像中的人体目标进行分割，得到人体目标图像；基于OpenPose模型对人体目标图像进行全身姿态估计和关键点检测，得到人体目标的关节点和关节连通区域，并确定人体目标的关键关节点信息；基于支持向量机，从多个生产姿态类型中确定与关键关节点信息匹配的目标姿态类型。通过针对农事作业过程中身体和手势动作能够协同表征作业环节，考虑了躯干和手势的关键关节点信息，提升了后续农事生产姿态识别的准确性。使用支持低样本评测的SVM分类方法，并将农事生产过程的多个生产姿态类型与关键关节点信息匹配，实现农事作业过程的智能化分析与采集。
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公开(公告)号：CN118314443A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410270843.7
申请日：2024-03-11
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06V10/84 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/22 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本申请提供一种露地蔬菜无人拖拉机作业垄间路径提取方法及装置，涉及路径提取技术领域。所述方法包括：基于语义分割网络，确定垄间路径图像的目标分割概率图；所述目标分割概率图表示所述垄间路径图像包含的各像素点属于垄间路径的概率；基于所述目标分割概率图，确定目标参数的值；所述目标参数表示所述垄间路径图像包含的各像素点的权重系数；所述目标参数用于活动轮廓模型；基于所述活动轮廓模型、所述目标分割概率图与所述目标参数的值，对露地蔬菜无人拖拉机作业过程中的垄间路径进行提取。本申请提供的露地蔬菜无人拖拉机作业垄间路径提取方法及装置，可以提高垄间路径的提取精度。
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公开(公告)号：CN117744966A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311430366.8
申请日：2023-10-31
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06Q10/0631 , A01G25/00 , A01C21/00 , G06F18/2415 , G06N3/0499 , G06N3/042 , G06Q50/02 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供一种融合农业经验知识的设施番茄水肥智能管理方法及装置，所述方法包括：将待识别目标参数输入作物系数预测模型，得到作物系数预测模型输出的作物系数；作物系数预测模型是基于训练集和知识函数对极限学习机模型进行训练得到的；知识函数是基于损失函数和冲突函数确定的；冲突函数是基于输出结果和领域经验知识确定的；基于作物系数，对设施番茄进行水肥管理。本发明提供的融合农业经验知识的设施番茄水肥智能管理方法，通过结合目标参数以及领域经验知识确定知识函数，并对极限学习机模型进行训练，从而得到作物系数预测模型，并根据作物系数预测模型输出的作物系数对设施番茄进行水肥管理，提高了灌溉精度。
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公开(公告)号：CN116541924A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310374652.0
申请日：2023-04-10
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06F30/13 , G06F30/20 , G06F113/14 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供的一种无人农场沟渠修筑和管道铺设方案生成方法及装置，属于地理信息技术领域，包括：获取目标地块的高程数据；根据高程数据，确定目标地块的地势走向信息；根据地势走向信息、目标地块的种植区域宽度、历史气象信息和灌溉类型，生成目标地块上无人农场的修筑方案。本发明提供的无人农场沟渠修筑和管道铺设方案生成方法及装置，通过对地块的高程数据进行分析，从目标地块的地形地势着手，以灌溉排涝设计为核心，设计起垄、沟渠修筑、水肥管道铺设等支持无人化连续作业的农场设计方案，能够有效解决大面积无人农场场景下灌溉排涝规划问题，能够有效避免涝灾对无人农场种植造成的危害。
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公开(公告)号：CN116089708B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202211611047.2
申请日：2022-12-12
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种农业知识推荐方法及装置，所述方法包括：将所述目标用户的知识获取请求信息以及属性信息输入至农业知识推荐模型，得到所述农业知识推荐模型输出的与所述目标用户关联的目标反馈知识以及目标推荐知识类别；根据所述目标推荐知识类别，从农业知识数据集中确定出目标推荐知识。本发明的农业知识推荐方法，通过确定目标用户的属性信息，利用农业知识推荐模型确定出准确的目标推荐知识类别，并从构建的农业知识数据集中确定出目标推荐知识以推送至目标用户，能够针对目标用户的属性信息精准确定推送信息，以便于知识平台开展精准化的知识推荐服务，以向不同用户推送精准的农业知识。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117828075A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311722817.5
申请日：2023-12-14
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06F40/284 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06Q50/02
Abstract: 本申请实施例提供一种农情数据的分类方法、装置及存储介质，所述方法包括：基于农业文本数据中的维度标签对所述农业文本数据进行分类获取农情数据；获取所述农情数据的文本语义特征和文本主题特征，并确定农情文本特征；基于所述农情文本特征、所述维度标签和注意力权重对所述农情数据进行分类确定分类结果。本申请实施例提供的农情数据的分类方法、装置及存储介质，可以根据维度标签对农业文本数据进行初步分类，再根据农情文本特征和注意力权重进行细化分类，可以减少噪声数据的干扰，节省计算资源和时间，提高处理效率，进而提高文本分类的精确性。
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公开(公告)号：CN117786208A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311754583.2
申请日：2023-12-19
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06F16/9535 , G06F16/906 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种农业知识推荐方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：基于用户访问农业知识资源的访问记录信息和农业知识资源分类信息，确定目标嵌入向量组信息；目标嵌入向量组信息包括访问记录信息对应的用户信息嵌入向量、农业知识资源分类信息对应的资源信息嵌入向量，以及用户信息嵌入向量与资源信息嵌入向量之间的度量分解矩阵；将目标嵌入向量组信息输入至农业知识推荐模型，得到农业知识推荐模型输出的农业知识推荐结果；农业知识推荐模型是基于目标嵌入向量组信息样本及对应的农业知识资源类型标签训练得到的。本发明可以有效实现个性化和精准化的农业知识推荐，提升农业知识获取效率以及用户体验。
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公开(公告)号：CN116186210A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211610910.2
申请日：2022-12-14
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06F16/332 , G06Q50/02 , G06F16/33 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种面向农技知识问答的用户画像构建方法及装置，该方法包括：基于目标农业用户的基本信息和行为信息，生成用户标签集合；基于目标农业用户的问答信息，生成问答标签集合；利用用户标签集合和问答标签集合进行匹配，生成目标农业用户的用户画像。本发明提供的面向农技知识问答的用户画像构建方法及装置，实现对农技服务驿站的农技知识问答用户进行多维度立体的分析，刻画出了农技服务驿站知识问答用户的基本属性特征以及农技问答行为特征，可用于指导农技问答中用户画像的精准构建。
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公开(公告)号：CN113902673A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111028687.6
申请日：2021-09-02
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供一种番茄灰霉病程度识别方法及装置方法及装置，该方法包括：获取番茄叶片待检测区域多个特征波段的光谱数据；将所述多个特征的波段光谱数据输入预设的极限学习机ELM模型，输出番茄灰霉病程度的检测结果；其中，所述极限学习机模型，根据多个已知番茄灰霉病程度的样本，以灰霉病程度作为标签相同的多个特征波段作为输入训练后得到。该方法通过多个特征波段光谱数据输入预设的ELM模型，输出番茄灰霉病程度的检测结果，无需在肉眼能观察到病斑以后进行实验，可实现灰霉病潜育期的快速诊断。
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公开(公告)号：CN118314443B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202410270843.7
申请日：2024-03-11
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06V10/84 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/22 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本申请提供一种露地蔬菜无人拖拉机作业垄间路径提取方法及装置，涉及路径提取技术领域。所述方法包括：基于语义分割网络，确定垄间路径图像的目标分割概率图；所述目标分割概率图表示所述垄间路径图像包含的各像素点属于垄间路径的概率；基于所述目标分割概率图，确定目标参数的值；所述目标参数表示所述垄间路径图像包含的各像素点的权重系数；所述目标参数用于活动轮廓模型；基于所述活动轮廓模型、所述目标分割概率图与所述目标参数的值，对露地蔬菜无人拖拉机作业过程中的垄间路径进行提取。本申请提供的露地蔬菜无人拖拉机作业垄间路径提取方法及装置，可以提高垄间路径的提取精度。
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