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公开(公告)号:CN118865451A
公开(公告)日:2024-10-29
申请号:CN202411135208.4
申请日:2024-08-19
申请人: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC分类号: G06V40/10 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种基于关键点检测和单侧深度成像的牛只体尺自动测量方法,应用于牛只体尺测量技术领域。利用深度相机获取单侧的牛体深度图像,结合同步捕获的RGB图像,通过图像融合技术精确定位牛体关键点,然后通过改进的YOLOv8‑Pose模型准确识别出二维图像上牛体各关键特征点,接下来通过条件过滤优化关键点在深度图像上的表示,进一步确保了测量的精确性,最后将牛体关键点结合欧式距离、移动最小二乘方法、径向基函数和三次B条样插值方法计算牛只体尺参数。本发明不仅显著提高了牛体尺寸测量的自动化和精确性,还优化了操作的便捷性和非接触性,大幅降低了成本并提升了动物福利。
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公开(公告)号:CN118628925A
公开(公告)日:2024-09-10
申请号:CN202410705819.1
申请日:2024-06-03
申请人: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC分类号: G06V20/13 , G06V10/62 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0455
摘要: 本发明公开了一种基于LSTM自编码器的耕地闲置识别方法,包括采集预设区域的时序数据,对所述时序数据进行预处理,对所述时序多光谱遥感图像进行逐月聚合并取中值获得时间段聚合时序HLS影像,对所述时序遥感影像进行逐月聚合并取低值获得时间段聚合时序SAR影像,根据所述时间段聚合时序HLS影像所述耕地特征,将土地覆被分成三种模式,根据所述三种模式分别构建LSTM自编码器模型,优化所述LSTM自编码器模型,将闲置耕地的所述植被指数输入LSTM自编码器模型确定残差分布阈值,将待识别数据输入LSTM自编码器模型,输出识别结果。该方法不仅可以提高基于LSTM自编码器的耕地闲置识别的精度,同时具有较好的可解释性,可以直接应用于耕地闲置识别系统中。
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公开(公告)号:CN114416959B
公开(公告)日:2024-08-30
申请号:CN202111453449.X
申请日:2021-12-01
申请人: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC分类号: G06F16/335 , G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/35
摘要: 本发明公开了一种科研成果推送、认领方法及系统,包括:将科研院所的科学家、科研成果进行分类,得到不能直接匹配的科学家及科研成果、能够直接匹配的科学家及科研成果,对于能够直接匹配的科学家及科研成果,根据科学家人事信息及科研成果第一预设标签字段信息,将科学家与科研成果直接匹配,将匹配成功的科研成果推送给对应科学家,对于不能直接匹配的科学家及科研成果,将科学家画像与科研成果第二预设标签字段信息进行相似度匹配,将科研成果推送给与该科研成果的第二预设标签字段信息具有相似度最高画像的科学家,各个科学家对于推送的科研成果完成认领,从而实现智能推送及认领工作,减少人工干预,克服管理工作量庞大、管理周期长缺陷。
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公开(公告)号:CN118094430B
公开(公告)日:2024-08-06
申请号:CN202410283088.6
申请日:2024-03-13
申请人: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC分类号: G06F18/2433 , G06N3/0455
摘要: 本发明公开了一种用于产业数据检测的数据处理方法及装置,该方法包括:获取产业数据流通信息;对产业数据流通信息进行分割处理,得到流通终端信息;流通终端信息包括若干个终端流转数据信息;每个终端流转数据信息的数据长度是一致的;基于流通终端信息和数据检测码信息,确定出终端检测码信息;终端检测码信息包括若干个目标终端检测信息;数据检测码信息包括若干个检测码序列。
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公开(公告)号:CN118153560A
公开(公告)日:2024-06-07
申请号:CN202410069911.3
申请日:2024-01-17
申请人: 中国农业科学院农业信息研究所 , 北京市农林科学院
IPC分类号: G06F40/247 , G06F16/903 , G06F16/906
摘要: 本发明提供一种文献叙词表构建方法、装置、电子设备及存储介质,文献叙词表构建方法包括实时获取文献输入数据;根据实时获取的文献输入数据构建叙词表数据元组;根据叙词表数据元组构建与业务需求维度对应的机构多元组;将机构多元组与机构元组标准库进行匹配,得到多个研究领域对应的匹配元组;对多个研究领域对应的匹配元组进行加工,将每个加工后的匹配元组作为对应领域文献叙词表中的一行数据,根据加工后的多个匹配元组生成多个研究领域对应的文献叙词表。本发明可以根据研究领域业务需求进行逻辑匹配,降低构建文献叙词表成本和出错率,提高构建效率,并且,文献叙词表的维度根据元组维度业务需求进行动态调整,满足用户个性化需求。
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公开(公告)号:CN112163375B
公开(公告)日:2024-05-10
申请号:CN202011037528.8
申请日:2020-09-28
申请人: 中国科学院空天信息创新研究院 , 中国农业科学院农业信息研究所
IPC分类号: G06F30/27 , G06N3/0499 , G01N33/00 , G01W1/02 , G06F113/08
摘要: 本发明公开了一种基于神经网络的长时间序列近地面臭氧反演方法,包括以下步骤:S1:根据卫星遥感数据获取卫星遥感月尺度臭氧柱浓度数据;S2:对地面监测气象站点的气象数据进行多时相插值计算,获得具有空间分布特征的气象数据;述地面监测气象站点的气象数据包括温度、风速、气压、相对湿度、日照时数;S3:根据所述卫星遥感月尺度臭氧柱浓度数据和所述具有空间分布特征的气象数据建立近地面臭氧反演神经网络模型并训练该近地面臭氧反演神经网络模型;S4:对所述近地面臭氧反演神经网络模型进行仿真测试。该反演方法的精度高、操作简单,可以实现较为精确的近地面臭氧浓度测定,获得可以精确反应季节变化、年度变化及空间分布的近地面臭氧浓度数据集。
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公开(公告)号:CN117992746A
公开(公告)日:2024-05-07
申请号:CN202410093031.X
申请日:2024-01-23
申请人: 中国农业科学院农业信息研究所 , 淄博市数字农业农村发展中心
摘要: 本发明公开了一种利用大数据的农业病虫害预警装置,属于农业病虫害技术领域,包括:数据采集模块、数据处理模块、模型构建模块、模型预测模块和病虫害预警模块。本发明解决了现有的农业病虫害预警,多为工作人员发现农业存在病虫害时,再给出相应地预警措施,导致农业病虫害预警效果及农业病虫害防治效果差的问题,本发明通过采集基于大数据的农业病虫害预警数据,确定农业病虫害表征数据,对农业病虫害表征数据进行分析,基于机器学习方法构建农业病虫害预警模型,确定农业病虫害评估预测结果,对农业病虫害评估预测结果进行深度挖掘,基于农业病虫害预警方法对农业病虫害进行预警,可提升农业病虫害预警效果及农业病虫害防治效果。
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公开(公告)号:CN111488924B
公开(公告)日:2024-04-26
申请号:CN202010265442.4
申请日:2020-04-07
申请人: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC分类号: G06F18/23213 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/088 , G06F123/02
摘要: 本发明公开了一种多变量时间序列数据聚类方法,包括对多变量时间序列数据进行归一化预处理;构建深度学习无监督学习模型稀疏自编码器,对多变量时间序列数据进行特征提取以构建新特征序列;获取样本数据新特征序列的聚类K值;基于欧式距离计算不同样本数据新特征序列之间的距离;对样本数据的新特征序列集进行聚类;根据聚类结果分析多变量时间序列数据的潜在模式。本发明通过稀疏自编码器模型和聚类方法,提高处理大规模数据的效率,并构建稀疏自编码器模型以提高模型对多变量时间序列数据提取新特征序列的性能,同时根据欧式距离构建了多变量距离计算模型以实现对多变量时间序列数据的聚类。
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公开(公告)号:CN113240340B
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202110646654.1
申请日:2021-06-10
IPC分类号: G06Q10/0631 , G06Q50/02 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V20/10
摘要: 本公开提供了一种基于模糊分类的大豆种植区分析方法、装置、设备和介质,方法包括:获取目标地域的至少两个不同时相的遥感图像,并在每个遥感图像中分别识别属于大豆作物的目标像元;针对任一时相的所述遥感图像,执行如下操作:确定该遥感图像中目标像元对应的植被指数特征;基于模糊分类算法,根据各目标像元对应的植被指数特征,确定各目标像元属于大豆作物的隶属度,并将隶属度大于预设阈值的目标像元作为属于大豆作物的真实像元;将真实像元在遥感图像中组成的区域作为该时相下大豆作物的种植区域;根据大豆作物在不同时相下的种植区域,确定大豆作物在目标地域内的实际种植区域。本公开实施例提升了大豆种植区识别的精度。
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公开(公告)号:CN117876783A
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202410062353.8
申请日:2024-01-16
IPC分类号: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/44
摘要: 本发明公开了一种基于机器视觉的羊毛绒分级方法,它涉及羊毛绒分级技术领域。本发明首先构建羊毛绒等级图片数据集,然后选择图片分类的算法对数据集进行训练,最后通过调优迭代选择精度最高的分类模型,通过该模型来较为准确快速的估测出羊毛绒等级。本发明通过深度学习模型对不同细度的羊毛绒进行训练识别,然后基于该模型对羊毛绒进行分级预测,分级精度高,检测效率高,便于及时使用。
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