一种基于城市管理网格化拆违专项系统及方法

    公开(公告)号:CN112328720A

    公开(公告)日:2021-02-05

    申请号:CN202011234223.6

    申请日:2020-11-07

    Abstract: 本发明一种基于城市管理网格化拆违专项系统,属于智慧城市技术领域包括数据库、GIS服务软件、移动端、前台网页端、分布式文件管理软件五部分,目的是高效完成拆违工作,解决拆违工作流程繁琐,拆违类型冗杂,审批核查时间长,成本高的问题。数据库中存储拆违专项业务流程审批数据,GIS服务软件提供基础地形及网格化服务,移动端进行拆违专项业务数据的上报及处理,前台网页端完成对业务数据审批核查及统计分析,分布式文件管理软件对拆违专项中图片及视频的存储及下载。本发明有效的解决了在拆违工作中各部门职责分配不明确、工作流程复杂、财力及时间的成本,实现了市城管局科学统筹、落实责任、强化督导,充分发挥各区政府拆违主体作用。

    一种基于处方图的水田离心施肥变量作业系统及其工作方法

    公开(公告)号:CN117426188A

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202311538452.0

    申请日:2023-11-17

    Abstract: 一种基于处方图的水田离心施肥变量作业系统及其工作方法,属于农业智能装备技术领域。为增加施肥决策科学化程度有效提升施肥效果,本发明处方图解译模块连接变量施肥控制模块,变量施肥控制模块连接人机交互模块;处方图解译模块、变量施肥控制模块、人机交互模块集成于组态型多功能工业一体机中;组态型多功能工业一体机通过控制装置连接作业执行装置;处方图解译模块用于进行变量施肥处方图解译,将当前栅格目标施肥量发送给变量施肥控制模块;变量施肥控制模块用于接收目标施肥量控制作业执行装置改变排肥口的大小进行施肥作业;控制装置安装测速模块;作业执行装置为离心施肥机,在离心施肥机的排肥口安装调速电机。本发明有效提升施肥效果。

    基于多参数的地块风险评估方法

    公开(公告)号:CN113487439A

    公开(公告)日:2021-10-08

    申请号:CN202110772520.4

    申请日:2021-07-08

    Abstract: 本发明属于科学评估领域,更具体的说是基于多参数的地块风险评估方法。具体方法步骤如下:步骤一:针对所选地区进行耕地地块圈画;步骤二:通过遥感卫星获取地区多年地块影像数据;步骤三:用步骤二获得的多年地块影像数据进行地块数据信息,利用遥感影像对地块农作物长势进行生长状况及其变化的宏观监测、地块经济等条件以及对地块周边排水设施的监测;步骤四:基于解析的多年地块遥感影像数据,利用地块产量参数、地块灾情参数、排水条件参数、地块经济等参数进行综合对比统计分析,综合评估地块风险,为地块承保提供数据支持。所述步骤一中需要保证地块划分清晰、准确,并且每个地块进行编号,输入基本信息。

    一种基于城市老旧小区改造的违建采集分类方法

    公开(公告)号:CN112348708A

    公开(公告)日:2021-02-09

    申请号:CN202011223803.5

    申请日:2020-11-05

    Abstract: 本发明涉及一种基于城市老旧小区改造的违建采集分类方法,属于智慧城市技术领域,目的是解决采集标准不明确,没有明确指导过程以及违建案件处理难度大的问题,本发明包括将城市老旧小区违建进行分类,定义违建属性信息,并对违建属性进行填报,根据城市老旧小区改造规范定义违建指标,设置逾期未完成数,为截止规定拆除时间内仍未按照要求拆除的违建案件数量,进行数据采集,包括定义待确认数和其他录入信息项,最终完成违建采集分类过程。本发明实现了城市违建信息精细化采集分类,指导一线人员规范化采集,统一标准统一录入,为城市数据治理打下基础,为相关人员提供数据支撑,指导城市拆违工作、老旧小区改造工作的进行与发展。

    一种改进鲸鱼优化算法优化RF模型的水稻产量预估方法

    公开(公告)号:CN119849676A

    公开(公告)日:2025-04-18

    申请号:CN202411751411.4

    申请日:2024-12-02

    Abstract: 本发明公开了一种改进鲸鱼优化算法优化RF模型的水稻产量预估方法,属于水稻产量预估技术领域。解决了现有技术中传统的水稻产量预估方法预测结果精度较低的问题;本发明利用无人机获取水稻不同生育期的多光谱影像数据,测算水稻生长参数和水稻成熟期后的平均产量;对多光谱影像数据进行归一化预处理,构建样本数据集;对鲸鱼优化算法进行改进,构建改进后的鲸鱼优化算法对RF模型进行优化,设置模型参数,得到WOA‑RF模型,将样本数据集输入至WOA‑RF模型进行训练,筛选得到最优水稻产量预估模型,对目标区域的水稻产量进行预估。本发明结合无人机遥感图像与水稻生长参数,有效提升了水稻产量预估的精度,可以应用于预测水稻产量。

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