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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：CN114330098A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111440121.4
申请日：2021-11-30
Applicant: 吉林农业大学 , 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN‑BiLSTM融合神经网络的温室甘蓝潜在蒸散量预测方法，该方法根据温室内自主部署的小型气象站获取甘蓝生长环境的气象数据，使用FAO‑56推荐的Penman‑Monteith方法计算甘蓝潜在蒸散量作为数据基础。按照时间序列对数据进行重采样处理，构成数据集。通过融合卷积神经网络和双向长短期记忆神经网络，构建CNN‑BiLSTM神经网络模型，使用训练集进行模型训练优化，利用优化后的CNN‑BiLSTM模型预测温室甘蓝ET0。本方案采用深度卷积神经网络和循环神经网络融合的方法增强了模型的学习能力和适应能力，具有较强的可移植性，对温室气象数据分析更加灵敏，较其他方法，简化了流程，使用更加便捷。通过调整模型的结构参数和输入参数，对模型的精度和稳定性产生了较大的提升，在节约资源的同时，为农业灌溉提供了有效帮助。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116320463B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202211542656.7
申请日：2022-12-02
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: H04N19/42 , H04N19/85 , H04N19/132 , H04N19/63 , H04W4/38 , H04L65/60 , H04L67/5651 , G16Y10/05 , H03M7/30
Abstract: 本发明提供了一种农业多媒体数据联合压缩方法、装置、设备及介质，涉及多媒体数据处理领域，包括：根据离散小波变换DWT分别处理待压缩作物图像以及环境时序数据，获取所述待压缩作物图像在小波域内的所有细节参数以及环境时序数据的小波变换系数；根据环境时序数据小波变换系数的长度特征从所述对角向高频细节参数中挑选出待替换参数区域所对应的目标细节参数；插入环境时序数据的小波变换系数至所述待替换参数区域，确定替换后对角向高频细节参数，向决策中心发送压缩比特流。本发明不仅通过高效的压缩性能减少传输能耗，还能够对齐时空关联的多源数据，简化数据处理过程，有助于提高农情推演精度，从而实现精准、智能的农业决策。
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公开(公告)号：CN119854900A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411955132.X
申请日：2024-12-27
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: H04W40/02 , H04L45/121 , H04L45/12 , H04L45/24 , H04L47/43
Abstract: 本发明提供一种面向农业感知数据传输的多路径分包方法及装置，属于农业信息处理技术领域。所述方法包括：将农业感知数据从源节点分包传输到目的节点的多条路径中，分包数据最晚到达所述目的节点的路径的时延最小化作为优化问题；利用逐次逼近法对所述优化问题求解，得到所述多条路径中每一条的分包率；在所述农业感知数据大小超过分包尺寸阈值的情况下，从所述多条路径中确定多个目标路径，并基于多个目标路径各自对应的分包率对所述农业感知数据进行分包传输。本发明提供的面向农业感知数据传输的多路径分包方法及装置，可以提高农业感知数据的传输效率并限制过度分包导致的网络资源浪费。
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公开(公告)号：CN119671299A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411493442.4
申请日：2024-10-24
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0631 , G06Q50/02 , G06Q10/067 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种番茄品质‑环境‑投入品多要素耦合控制方法及装置，涉及农业人工智能技术领域，所述方法通过构建生长环境调控子模型、水肥灌溉管控子模型以及农情农事匹配子模型，建立多要素耦合控制模型，并使用番茄生长的历史数据对多要素耦合控制模型进行训练，然后基于训练好的多要素耦合控制模型，以设施番茄种植品质作为模型管控的指标，控制设施番茄当前生长阶段的环境控制参数和投入品的使用量。本发明提供的一种番茄品质‑环境‑投入品多要素耦合控制方法，能够对设施番茄种植品质与环境及投入品进行关联耦合，实现了对设施番茄种植品质的精准控制。
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公开(公告)号：CN116347378B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202310189103.6
申请日：2023-02-22
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: H04W4/38 , H04W24/02 , H04W72/50 , H04W72/044
Abstract: 本发明提供了一种农田认知传感器网络传输方法、装置、电子设备及介质，涉及数据传输领域，包括：根据每一传感器节点在第一目标函数中的第一帕累托最优解及在第二目标函数中的第二帕累托最优解，构建第一目标变量策略集以及第二目标变量策略集；重复执行如下步骤：根据第一当前策略以及第二当前策略获取当前一级策略集合；根据次级博弈迭代处理当前一级策略集合，确定迭代后一级策略集合；直至当前一级策略集合与迭代后一级策略集合的差值的绝对值小于或等于第一预设数值，根据迭代后一级策略集合进行传感器网络传输。本发明能够降低解决问题的复杂性，并调整发射功率与传输信道，实现传输质量以及网络容量的改善，并降低了网络能耗。
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公开(公告)号：CN119085566A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411206070.2
申请日：2024-08-30
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农机空间运行轨迹的农田作业面积测量方法及系统，属于智慧农业技术领域，包括：获取农机在进行农业作业时的多个轨迹点；对多个轨迹点进行预处理，得到多个筛选后的轨迹点；将各个筛选后的轨迹点的经纬坐标转换为二维平面坐标；基于多个二维平面坐标和折线距离算法，得到农机在进行农业作业时的第一初始作业面积；基于多个二维平面坐标和缓冲区三角剖分算法，得到农机在进行农业作业时的第二初始作业面积；基于第一初始作业面积和第二初始作业面积，得到农机在进行农业作业时的实际作业面积。本发明通过综合这两种面积计算结果，使得农机作业面积的计算更为准确，从而有效提高农田作业面积测量精准程度。
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