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公开(公告)号：CN112868423A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110041676.5
申请日：2021-01-13
Applicant: 安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明公开了基于区块链技术的农作物种质溯源辅助系统及方法，属于区块链领域，基于区块链技术的农作物种质溯源辅助系统，包括作物种质资源库，作物种质资源库上连接有登录模块和溯源辅助模块，本方案通过溯源辅助系统可让种植者在种植的过程中采取探索式的种植，以所监测到的实际种植数据为参考依据，采用可选择调配的对照种植方式，让种植者以摸索种植的方式更详细、全面的了解农作物种质情况，种植者以现有的资源库为依托，以对照种植为事实对数据进行更全面的更新，让科研机构和生产厂商都能及时的掌握到最新信息，以便能更好的作出调整，同时也建立了三方有效沟通机制，有利于生产工作的进行，建立健全了种质溯源系统。
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公开(公告)号：CN112799368A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110041683.5
申请日：2021-01-13
Applicant: 安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了基于物联网技术的设施农业智能交互处理系统，属于智能农业技术领域，本发明可以通过以先进的物联网技术作为支撑，基于全新的农业智能交互处理系统，采用无人机进行定期营养供给，配合上丰富的传感器系统和供给中介模块，通过供给中介模块作为中介将营养直接充分输送至土壤内，同时可以通过形态变化一次性储存大量的营养及水分，并实时对土壤进行检测，通过数据处理后制定营养供给策略，及时充分的将营养输送至土壤各个区域供农作物进行吸收，提高工作效率的同时降低成本，同时可以极大的降低营养流失，与现有技术相比，本发明在智能化、高效率和控制成本上做到较好的平衡，并可以显著提高农产业的收益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112868423B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202110041676.5
申请日：2021-01-13
Applicant: 安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明公开了基于区块链技术的农作物种质溯源辅助系统及方法，属于区块链领域，基于区块链技术的农作物种质溯源辅助系统，包括作物种质资源库，作物种质资源库上连接有登录模块和溯源辅助模块，本方案通过溯源辅助系统可让种植者在种植的过程中采取探索式的种植，以所监测到的实际种植数据为参考依据，采用可选择调配的对照种植方式，让种植者以摸索种植的方式更详细、全面的了解农作物种质情况，种植者以现有的资源库为依托，以对照种植为事实对数据进行更全面的更新，让科研机构和生产厂商都能及时的掌握到最新信息，以便能更好的作出调整，同时也建立了三方有效沟通机制，有利于生产工作的进行，建立健全了种质溯源系统。
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公开(公告)号：CN112799368B
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202110041683.5
申请日：2021-01-13
Applicant: 安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了基于物联网技术的设施农业智能交互处理系统，属于智能农业技术领域，本发明可以通过以先进的物联网技术作为支撑，基于全新的农业智能交互处理系统，采用无人机进行定期营养供给，配合上丰富的传感器系统和供给中介模块，通过供给中介模块作为中介将营养直接充分输送至土壤内，同时可以通过形态变化一次性储存大量的营养及水分，并实时对土壤进行检测，通过数据处理后制定营养供给策略，及时充分的将营养输送至土壤各个区域供农作物进行吸收，提高工作效率的同时降低成本，同时可以极大的降低营养流失，与现有技术相比，本发明在智能化、高效率和控制成本上做到较好的平衡，并可以显著提高农产业的收益。
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公开(公告)号：CN112348065A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011167562.7
申请日：2020-10-28
Applicant: 安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明提供基于图像卷积特征的复杂背景下害虫细粒度图像识别方法，包括以下步骤：采集带有复杂背景的害虫图像样本并进行样本预处理，构建害虫细粒度图像数据集；构建害虫细粒度图像分类模型，将所述害虫细粒度图像数据集输入到所述害虫细粒度图像分类模型进行训练；将害虫实时细粒度图像输入到训练好的所述害虫细粒度图像分类模型，进行害虫图像识别。本发明综合考虑害虫斑纹、颜色和体态等因素，进一步细化超类里包含的每个子类别害虫，构建害虫细粒度图像数据集，解决该领域的细粒度样本数据缺少的问题，通过构建多分支自动识别模型，实现有强差异性区域的特征获取，进而充分利用子类别间局部细微差异完成识别任务。
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公开(公告)号：CN105139061A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510656746.2
申请日：2015-10-08
Applicant: 安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
IPC: G06K19/06
Abstract: 本发明公开了一种农作物种子电子代码生成方法及其溯源监管系统，其中，农作物种子电子代码生成方法为：将厂商识别代码、简化身份证码、序列号依次排列，所述农作物品种身份证码简化为由五位数字和字母组合的简化身份证码，所述厂商识别代码直接采用种子企业的组织机构代码，所述序列号由时间戳加上随机码组成，所述农作物种子溯源监管系统由数据库、服务器、电子代码生成器、电子代码载体、扫码系统、用户终端组成，本发明使用方便快速、节约成本、能有效鉴别种子品质和类别，进而提高农作物产量。
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公开(公告)号：CN104091175A
公开(公告)日：2014-10-08
申请号：CN201410337605.X
申请日：2014-07-15
Applicant: 中国科学院合肥物质科学研究院 , 安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于Kinect深度信息获取技术的害虫图像自动识别方法，与现有技术相比解决了害虫图像识别方法识别率低、鲁棒性差的缺陷。本发明包括以下步骤：像素位置转换；图像分割；方向校正；特征提取；特征训练及害虫识别。本发明能够自动识别害虫种类，提高了害虫的识别率与鲁棒性。
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