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公开(公告)号：CN118038035A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410029902.1
申请日：2024-01-08
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及小麦植株点云器官分割、解析方法、装置、设备及介质。本发明提供的小麦植株点云器官分割方法，通过构建小麦植株点云器官分割模型，同时对小麦植株点云数据进行语义分割和实例分割，再根据点云数据语义掩码和实例掩码，得到单株小麦的麦穗、叶片和茎秆的单个实例器官分割结果，通过将语义分割与实例分割相结合，能够降低表型数据和真实值之间的误差，从而为后续进行植物生长状态和生理特征的分析提供了基础。
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公开(公告)号：CN117475110B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311820797.5
申请日：2023-12-27
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心 , 农芯科技(北京)有限责任公司
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，提供一种叶片的语义三维重建方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：以作物叶片三维点云数据为输入，基于三维点云数据生成作物的叶片初始网格、对叶片初始网格重新网格化、将三维叶片网格参数化到二维空间、对二维叶片网格的叶面语义特征点的确定以及基于叶面语义特征点在三维叶片网格中的对应点进行三维语义重建，得到作物叶片的语义三维网格模型。本发明提供的叶片的语义三维重建方法、装置、电子设备及存储介质，通过点云数据，自动实现作物叶片的语义三维网格模型的高精度重建，并使得重建后的语义三维网格模型包含了语义信息，无需大量人工操作，提升了重建的精度以及重建效率。
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公开(公告)号：CN115656438A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211328737.7
申请日：2022-10-27
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种植物表型信息检测装置，涉及植物表型信息检测技术领域。其包括轨道、行走机构、支撑机构及连接架，两行走机构与两轨道一一对应设置，每一行走机构与一支撑机构相连，支撑机构包括第一支撑杆及第二支撑杆，第一支撑杆与行走机构相连，第二支撑杆可伸缩安装于第一支撑杆，连接架的相对两端与两个第二支撑杆一一对应连接，第二支撑杆和连接架中的至少一个设有拓展板，拓展板用于安装检测元件。其中，轨道更便于铺设与拓展，适合大规模的育种以及植物表型信息的获取，且比传统的传送带更便于维护，降低了成本；拓展板便于拓展安装各种检测元件，灵活性及多样性高；第一支撑杆和第二支撑杆可伸缩连接，能适应不同种类的植物。
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公开(公告)号：CN115035327B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210971923.6
申请日：2022-08-15
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06V10/762 , G06V10/74 , G06V10/26 , G06V10/147 , G06V10/141 , G06T17/20 , G06V10/80 , G06V10/82 , H04N5/247
Abstract: 本发明提供一种植物流水线表型采集平台及植物表型融合解析方法，属于植物信息采集技术领域，采集平台包括：表型采集装置包括传动结构、成像箱体和植物载具，由传动结构带动植物载具进行切换，通过成像箱体内的传感器获取不同角度和不同光谱的植物样本图片；控制系统用于控制表型采集装置的信号通信和预设高通量植物表型数据的传送；数据采集系统采集不同类型的预设高通量植物表型数据。所述表型融合解析方法基于所述采集平台。本发明提出的植物流水线表型采集平台，用于作物表型自动化采集和生长过程连续检测，并采用表型数据自动化融合数据解析方法，有效解决了植物表型性状高通量采集解析问题。
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公开(公告)号：CN114581626A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210051281.8
申请日：2022-01-17
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种植物三维表型解析方法及装置，该方法包括：对目标植物的点云数据进行点云分割，分割得到包括茎秆和叶片的植株点云；对植株点云提取器官点云骨架，得到目标植物包括每个叶片骨架的骨架模型；根据骨架模型每个叶片的骨架信息，在叶片网格模板库中分别选出相似度最高的叶片网格模板；根据每个叶片的骨架和对应的叶片网格模板，对目标植物进行三维重建，生成目标植物的网格模型；基于网格模型计算目标植物的表型参数。该方法由于涵盖了多个网格模板，从而根据骨架信息便可还原叶片的表型信息，可避免叶片褶皱导致的还原精度低进一步引起叶面积计算误差大，以及点云缺失导致叶长、叶面积等表型参数解析误差大等问题，具有较强的适用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119229302A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411757836.6
申请日：2024-12-03
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06V20/10 , G06V20/13 , G06V20/68 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/46 , G06V10/56 , G06V10/58 , G06V10/82 , G06N3/084 , G06N10/60
Abstract: 本发明提供一种作物品种识别方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，该方法包括：获取待识别作物时空对齐后的每一目标维度的植物表型参数值，作为待识别作物对应的每一表型特征数据；对待识别作物对应的各表型特征数据进行量子态特征表示，获取待识别作物对应的各表型特征数据的量子叠加态表示，作为待识别作物对应的量子态表型特征数据；将待识别作物对应的量子态表型特征数据输入作物品种识别模型，获取作物品种识别模型输出的待识别作物的品种识别结果。本发明提供的作物品种识别方法、装置、电子设备及存储介质，能利用作物品种识别模型更准确地辨识同一种类不同品种之间差异性，提高了作物品种识别的准确性。
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公开(公告)号：CN118731017A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410779932.4
申请日：2024-06-17
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种田间原位玉米根系表型数据获取系统及其控制方法，该系统包括：第一传感器数据采集装置、第二传感器数据采集装置和表型数据获取装置；表型数据获取装置分别与第一传感器数据采集装置、第二传感器数据采集装置连接；第一传感器数据采集装置设置于地下土壤中靠近玉米根系的位置，采集地下玉米根系的第一表型传感器数据；第二传感器数据采集装置设置于玉米植株茎秆上，采集地上玉米地中茎和玉米支持根的第二表型传感器数据；表型数据获取装置基于获取的第一表型传感器数据和第二表型传感器数据，生成并获取地上玉米地中茎和支持根的表型数据以及地下玉米根系的表型数据。本发明可以实现对玉米根系不同部位表型数据的全方位同步获取。
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公开(公告)号：CN118715958A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410665667.7
申请日：2024-05-27
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心 , 农芯科技(北京)有限责任公司
IPC: A01C21/00 , G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F18/213
Abstract: 本发明提供一种农作物的水肥决策确定方法、装置、电子设备及存储介质，属于农业数据处理技术领域，所述方法包括：基于水肥决策模型，获取农作物的作物模型拟合参数；其中，水肥决策模型是在预设融合模型的基础上，基于样本农作物的样本基础数据和样本标签训练得到的，基于作物模型拟合参数和预设参数获取农作物的追氮调控量和灌溉量；基于追氮调控量和灌溉量确定农作物的水肥决策。本发明通过水肥决策模型，获取农作物的作物模型拟合参数，考虑了更多的影响因素，提高了确定作物模型拟合参数的效率和准确性，进而提高了确定农作物的追氮调控量和灌溉量的准确性，有利于提高农作物的水肥决策的准确性。
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公开(公告)号：CN116756921B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202310524588.X
申请日：2023-05-10
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种基于冠层光合模型的高光效株型特征确定方法及系统，包括：基于Beta分布模型确定多组不同株型的玉米分别对应的平均叶倾角概率分布、多组玉米冠层叶氮含量垂直分布数据和多组玉米冠层叶面积指数分布函数；基于平均叶倾角概率分布、玉米冠层叶氮含量垂直分布数据和玉米冠层叶面积指数分布函数，模拟多种玉米冠层结构，构建冠层光合模型；基于冠层光合模型确定多种玉米冠层结构分别对应的光能利用效率；基于多种玉米冠层结构分别对应的光能利用效率确定高光效株型对应的冠层结构特征。本发明提供的基于冠层光合模型的高光效株型特征确定方法，可以确定高光效株型对应的冠层结构特征，为提升玉米冠层的光能利用效率提供参考依据。
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公开(公告)号：CN113989352B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202111088873.9
申请日：2021-09-16
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06T7/60 , G06V10/762
Abstract: 本发明提供的叶片点云骨架提取方法及装置，包括：获取叶片初始点云中每个点的法向信息，并基于法向信息对叶片初始点云进行聚类，获取多个点云子集；建立每个点云子集的距离场，并按照预设步长确定多个垂直于叶片伸长方向的截面，以根据每个截面所在的距离场确定每个截面的相关点集；利用自适应加权算子，确定每个相关点集的骨架约束点，以构建骨架约束点集；获取骨架约束点集的主曲线，作为叶片点云骨架。本发明提供的叶片点云骨架提取方法及装置，能够从叶片点云数据中准确地提取出叶片骨架，能较好的反映叶片的三维形状结构，对缺失的点云数据具有较好的鲁棒性，且无需后期手动调整，能够为表型大数据处理、自动化表型解析等提供技术支持。
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