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公开(公告)号：CN119494191A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411299184.6
申请日：2024-09-18
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06F30/20 , G06T17/05 , G06V10/75 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06T5/70 , G06T7/30
Abstract: 本发明提供一种轨道式高通量作物表型平台数字孪生地图构建方法及装置，方法包括：根据搭建的轨道表型平台采集种植地块区域的多源表型数据，并在数字孪生空间中构建轨道表型平台孪生体；对多源表型数据进行预处理，得到种植地块区域的三维点云数据以及植株表型预处理数据；根据植株表型预处理数据，构建得到植株孪生体；构建种植地块区域的区域环境孪生体，并在数字孪生空间中将轨道表型平台孪生体、植株孪生体、区域环境孪生体进行集成，得到数字孪生地图。通过本申请，用以克服植物表型数字孪生构建时缺乏对植株本体的数字孪生构建，且在表型平台采集的多模态数据，缺乏在统一孪生空间中进行融合应用的缺陷。
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公开(公告)号：CN118628537A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410755743.3
申请日：2024-06-12
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种作物三维表型解析方法、装置、设备及介质，方法包括：按照预设天数间隔获取目标区域的多个第一目标3D点云集；基于多个第一目标3D点云集进行点云配准，得到多个第二目标3D点云集；基于每个第二目标3D点云集进行单株盆栽作物分割，得到每个第二目标3D点云集中每个单株3D点云集；基于每个第二目标3D点云集中每个单株3D点云集进行植株分割，得到每个第二目标3D点云集中每个植株3D点云集；基于每个第二目标3D点云集中每个植株3D点云集进行时序表型解析，得到每个植株的时序表型解析结果。本发明提供的作物三维表型解析方法，不仅可以实现作物3D表型数据的自动化解析，还可以极大提高作物3D解析的精度。
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公开(公告)号：CN117934605A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311808583.6
申请日：2023-12-26
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明涉及农业信息技术领域，尤其涉及一种作物群体株高整齐度测算方法、装置、设备及介质。本发明通过将目标作物群体分割为小区，再分割为栅格，由于目标作物栅格的数量与目标作物小区的目标作物植株数量相同，因此可以根据栅格的三维点云数据确定目标作物小区的株高整齐度，进而可以确定目标作物群体的整齐度，实现基于点云数据的自动化、高空间分辨率的整齐度测算，提高了测算效率，降低劳动成本，并可扩大测算的面积，同时本发明可以实现非接触式测算，进一步提高了整齐度测算结果的可用性。
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公开(公告)号：CN116756921A
公开(公告)日：2023-09-15
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：CN116540259A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310821096.7
申请日：2023-07-06
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种三维点云数据采集装置、作物表型获取方法及装置，涉及智慧农业技术领域，三维点云数据采集装置，包括：行走机构、支撑结构、第一滑轨、第一滑块、雷达传感器、控制器以及通信模组。本发明提供的三维点云数据采集装置、作物表型获取方法及装置，三维点云数据采集装置定点移动，三维点云数据采集装置中的雷达传感器能多位置、多视角的采集作物的三维点云数据，雷达传感器在进行数据采集的过程中三维点云数据采集装置处于静止状态，能避免三维点云数据采集装置移动时产生的震动和颠簸影响雷达传感器采集到的三维点云数据的准确率，能更灵活、更准确地获取不同种类的作物或同一种类不同生育期的作物的三维点云数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116385869A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310163694.X
申请日：2023-02-16
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06T7/66 , G06T7/62
Abstract: 本发明提供一种玉米品种测试方法、装置、系统、设备及介质，涉及作物品种测试领域，该方法包括：根据多层玉米雄穗多视角图像确定目标玉米的所有单雄穗点云，多层玉米雄穗多视角图像是识别目标玉米电子标签，获取目标玉米对应的多层玉米雄穗多视角图像确定的；输入单雄穗点云至点云分割模型，获取点云分割模型输出的单雄穗分支尖端点云；根据单雄穗分支尖端点云以及单雄穗点云确定单雄穗主轴点云以及单雄穗分支点云；根据单雄穗主轴点云以及单雄穗分支点云确定玉米单雄穗表型指标数据，以根据目标玉米的所有单雄穗的表型指标数据测试玉米品种。本发明能够实现表型指标数据的高通量采集，提高了测试玉米品种的精细度以及准确率。
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公开(公告)号：CN115829854A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211203268.6
申请日：2022-09-29
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06T5/00 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供的植物表型光谱补偿装置、方法、电子设备及存储介质，属于成像技术领域，包括：搭载主体用于搭载传感器阵列、多光谱相机和主控设备；传感器阵列用于采集光谱数据和光强数据，并将光谱数据和光强数据发送至主控设备；多光谱相机用于采集植物表型的多光谱图像，并将多光谱图像发送至主控设备；主控设备用于基于光谱数据和光强数据，对多光谱图像进行强度补偿校正。本发明提供的植物表型光谱补偿装置、方法、电子设备及存储介质，能够在变化的光环境下，利用图像采集时刻环境的光谱数据和光强数据，进而对采集的图像进行实时补偿校正，提升了光谱高通量获取的准确性，克服光线及环境变化带来的误差。
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公开(公告)号：CN119229302B
公开(公告)日：2025-02-21
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：CN118608378A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410589888.0
申请日：2024-05-13
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06T3/4038
Abstract: 本发明提供一种植株三维点云拼接重构获取装置与方法，装置包括：安装件，沿竖直向延伸；植株固定结构，包括可拆卸连接于安装件的多个固定件，各固定件均包括至少一个夹持部；切割结构，设于安装件，用于将植株的根茎切割成多段，以使每个固定件均夹持有一段植株根茎；图像采集结构，包括安装板和采集件，采集件包括活动支架以及设于活动支架上的相机，相机用于在活动支架转动时拍摄各固定件以及其上根茎的图像；以及，控制装置，用于根据相机拍摄的图像拼接重构植株的三维点云。本发明提供的植株三维点云拼接重构获取装置与方法旨在解决传统技术中对高大植株的点云重建操作不便且结果误差较大的问题。
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公开(公告)号：CN117475110A
公开(公告)日：2024-01-30
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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