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公开(公告)号：CN107703018A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201711111695.0
申请日：2017-11-13
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G01N5/02
CPC classification number: G01N5/02
Abstract: 本发明公开了一种苹果蠧蛾虫害预警装置，包括：竖向设置的第一支臂；与所述第一支臂端部连接的横向设置的第二支臂；与所述第二支臂端部连接的报警器；以及与所述报警器底部结合固定的2，4-癸二烯酸乙酯传感器；其中，所述报警器与2，4-癸二烯酸乙酯传感器电连接。本发明采用质量型化学传感器检测果树释放的2，4-癸二烯酸乙酯，所制备的检测装置具有灵敏度高和响应速度快的优点，适用于果树释放的2，4-癸二烯酸乙酯的实时、快速和准确检测。
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公开(公告)号：CN106908488A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710328637.7
申请日：2017-05-11
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G01N27/12
CPC classification number: G01N27/12
Abstract: 本发明提供了一种水稻褐飞虱虫害监测方法和装置，所述监测方法是通过化学传感器实时监测水稻所释放的诱导褐飞虱的沉香醇、单萜类物质‑β‑罗勒烯和2‑庚醇中的一种或多种，当监测到沉香醇、单萜类物质‑β‑罗勒烯和2‑庚醇中的一种或多种超过预定阈值后报警。其中，所述化学传感器为沉香醇传感器、单萜类物质‑β‑罗勒烯传感器或2‑庚醇传感器。利用本发明的水稻褐飞虱虫害监测方法和装置，能够对不同生长阶段的水稻释放的诱导褐飞虱虫害的挥发性有机化合物进行实时、自动、连续的监测，及时预警，相比于目前稻田中虫害预警所采用的图像处理技术、预警模型和文献计量等方法，本发明所述的方法和装置具有更好的时效性。
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公开(公告)号：CN118968341A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411259360.3
申请日：2024-09-10
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开一种遥感时序图像生成方法、装置及介质，涉及图像视频分析及农业信息技术领域，所述方法包括：确定待预测区域中各类型作物的遥感时序图像；对当前作物的各历史时刻的作物分布图分别进行空间角度的区块划分，得到多个历史区块图像；将当前作物的任一空间角度的所有历史时刻的历史区块图像均输入至遥感图像生成模型中，得到对应空间角度的待预测时刻的预测区块图像；遥感图像生成模型是利用训练集对初始模型进行训练得到的，初始模型是基于Transformer网络和VQ‑VAE模型构建的；基于待预测区域中各类型作物的各空间角度的待预测时刻的预测区块图像，确定待预测时刻的预测遥感图像。提高了高分辨率遥感图像的预测精度。
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公开(公告)号：CN113702317B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202111000848.0
申请日：2021-08-30
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G01N21/33 , G01N27/30 , G01N1/44 , G06F18/2415 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种流域面源污染组分传感器、监测系统及方法，传感器包括：检测模块、定位模块、处理模块、控制模块和通信模块；通信模块获取检测开始指令；控制模块根据检测开始指令控制检测模块获取监测点的多种流域面源污染组分的浓度，控制处理模块对监测点的多种流域面源污染组分的浓度进行一次处理，得到一次处理后的多种流域面源污染组分的浓度，并控制定位模块获取所在监测点的位置；通信模块用于传输一次处理后的多种流域面源污染组分的浓度和监测点的位置；本发明中的检测模块能够同时对监测流域点水样中的多种组分均进行实时测量，提高了流域面源污染多组分的监测兼容性。
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公开(公告)号：CN116500205A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310753705.X
申请日：2023-06-26
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种农田氮素地下淋溶监测机器人系统及方法，地下淋溶监测机器人系统包括云平台、监测机器人和淋溶液收集模块，其中，云平台用于向监测机器人发送待测地点、待测深度信息，以及接收监测机器人的测量信息；监测机器人用于移动至待测地点，与位于待测地点、待测深度的淋溶液采集模块对接，提取淋溶液采集模块的淋溶液，并进行淋溶液的淋溶液氮素检测，并将淋溶液氮素检测结果发送至云平台。本发明的农田氮素地下淋溶监测机器人系统及方法，完成大范围农田土壤多点、多层深度的淋溶液自动提取后，智能化对提取的淋溶液进行全流程的实时检测和分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114047305A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202210041944.8
申请日：2022-01-14
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种温室大棚气体浓度三维立体测量系统和方法，所述测量系统包括控制终端、移动气体浓度测量装置、轨道、高度移动装置，控制终端包括空间测量位置规划单元，用于获取测量需求，规划气体浓度测量的目标位置和目标高度的序列，形成测量点位控制信息，轨道用于承载移动气体测量装置，高度移动装置用于根据测量点位控制信息，调整移动气体浓度测量装置的高度至目标高度；移动气体浓度测量装置用于移动至具体的目标位置，并在具体的目标位置和目标高度进行气体浓度的测量和数据采集，并通过无线通信模块将气体浓度数据发送给控制终端。本发明的系统和方法，能够自动便捷地实现温室大棚气体浓度三维立体测量。
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公开(公告)号：CN109978265B
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN201910242087.6
申请日：2019-03-28
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种控释肥农田养分释放速率估算方法及系统。该方法包括：获取当地训练田地的控释肥日释放速率训练数据以及影响因素训练数据；依据获取的训练数据对支持向量回归模型进行训练，得到多个训练好的气象组支持向量回归模型和多个训练好的土壤监测组支持向量回归模型；对多个训练好的模型进行验证，得到最优影响因素数据组和最优支持向量回归模型；获取当地待测试田地的影响因素测试数据；将影响因素测试数据输入至最优支持向量回归模型中，得到当地测试田地的控释肥日释放速率估算值。本发明能实现对控释肥养分释放速率的逐日估算，估算精度高，能和作物生长模型相结合，进一步优化农田管理，提高农作物产量。
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公开(公告)号：CN107576698A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201711036974.5
申请日：2017-10-30
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G01N27/26
Abstract: 本发明公开了一种果蔬中单宁物质的检测装置，包括具有内腔的壳体；位于所述壳体内腔中的单宁电化学传感器；一端与所述单宁电化学传感器连接且另一端向上延伸贯穿所述壳体顶壁内外表面的推杆；以及暴露出所述壳体外表面的显示器；其中，所述单宁电化学传感器包括顶端与所述推杆结合固定的信号转换器；以及与信号转换器底端结合固定的三电极体系，所述三电极体系包括间隔设置的工作电极、参比电极和对电极；所述显示器与所述信号转换器电连接；所述壳体的底壁包括有贯穿所述壳体底壁内外表面的与所述三电极体系相适配的开口部。本发明的装置结构简单，操作方便，能够对果蔬中的单宁物质的含量进行实时、快速、准确检测。
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公开(公告)号：CN119963504A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510034863.9
申请日：2025-01-09
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
Abstract: 本申请公开了一种用于多叶植物的叶片表型提取方法、设备、介质及产品，涉及图像处理领域，该方法包括获取叶片图像；基于HSV色彩空间确定绿色叶片的色彩范围，确定HSV色彩阈值；采用HSV色彩阈值对叶片图像中的叶片与背景进行分割；采用形态学操作对初始二值化图像进行去噪；基于叶片轮廓的面积和形状对去噪后的二值化图像进行优化；根据优化后的二值化图像，采用形态学腐蚀算法，生成随机点，得到随机点集合；根据叶片形态和走向，识别随机点集合中的关键点；根据关键点以及根据关键点得到的叶片骨架，确定叶片表型；本申请能够提高提取任何复杂植物的叶片表型参数的精度和效率，进而准确的实现对任何复杂植物性状的综合评估。
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公开(公告)号：CN118968341B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411259360.3
申请日：2024-09-10
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开一种遥感时序图像生成方法、装置及介质，涉及图像视频分析及农业信息技术领域，所述方法包括：确定待预测区域中各类型作物的遥感时序图像；对当前作物的各历史时刻的作物分布图分别进行空间角度的区块划分，得到多个历史区块图像；将当前作物的任一空间角度的所有历史时刻的历史区块图像均输入至遥感图像生成模型中，得到对应空间角度的待预测时刻的预测区块图像；遥感图像生成模型是利用训练集对初始模型进行训练得到的，初始模型是基于Transformer网络和VQ‑VAE模型构建的；基于待预测区域中各类型作物的各空间角度的待预测时刻的预测区块图像，确定待预测时刻的预测遥感图像。提高了高分辨率遥感图像的预测精度。
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