-
公开(公告)号：CN118863352A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410843694.9
申请日：2024-06-27
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC分类号： G06Q10/0631 , A01G13/00 , G06Q50/02
摘要： 本申请提供一种多设备协同防控植物害虫的方法及装置，涉及农业植保技术领域。所述方法包括：基于多个待调用的植保设备的杀虫效率，确定目标植物区域内虫害的第一严重等级；基于所述第一严重等级与所述多个待调用的植保设备的优先级，调用至少一台植保设备进行害虫防控；所述优先级是基于所述多个待调用的植保设备的运行数据确定的；所述多个待调用的植保设备部署在所述目标植物区域内。本申请提供的多设备协同防控植物害虫的方法及装置，可以实现智能、高效、实时、多设备协同的害虫防控。
-
公开(公告)号：CN118839302A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411058236.0
申请日：2024-08-02
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
摘要： 本发明提供一种农作物多源表型数据融合管理方法、装置、设备及介质，涉及数据处理技术领域。该方法包括：接收多个表型设备的注册信息，对每个表型设备进行注册；针对每个表型设备制定拟采集的农作物的种植计划，并将种植计划发送给表型设备；接收并存储多个表型设备采集的农作物的表型数据；解析表型数据中表征的农作物的生育期，构建表型数据的生育期索引。该方法用以解决相关技术中对于多源农作物表型数据的整合与利用存在明显不足，无法满足现代农业对于数据精准化、实时化、全面化的需求的问题，能够实现农作物生长过程多源异构数据的解析、存储和有效融合，为农作物机理研究、作物育种、农业生产提供精准化、实时化的数据和决策支持。
-
公开(公告)号：CN118821324A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411033338.7
申请日：2024-07-30
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC分类号： G06F30/15 , G06F30/20 , G06T19/00 , G06F119/14
摘要： 本发明提供一种基于数字孪生技术驱动的全景视频漫游交互方法及装置。该基于数字孪生技术驱动的全景视频漫游交互方法包括：通过在三维仿真平台中对无人机实体进行几何孪生映射，获取无人机数字孪生模型；基于所述无人机实体飞行的历史姿态数据驱动所述无人机数字孪生模型进行姿态调整及运动，获得仿真数据；基于所述仿真数据生成控制指令，并基于所述控制指令驱动VR蛋椅进行运动变换。本发明提供的基于数字孪生技术驱动的全景视频漫游交互方法及装置，基于数字孪生技术获取仿真数据，并基于仿真数据驱动VR蛋椅进行运动变换来同步模拟无人机多种飞行姿态，操作简单，飞行姿态模拟效果逼真，提升了用户体验。
-
公开(公告)号：CN118731017A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410779932.4
申请日：2024-06-17
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
摘要： 本发明提供一种田间原位玉米根系表型数据获取系统及其控制方法，该系统包括：第一传感器数据采集装置、第二传感器数据采集装置和表型数据获取装置；表型数据获取装置分别与第一传感器数据采集装置、第二传感器数据采集装置连接；第一传感器数据采集装置设置于地下土壤中靠近玉米根系的位置，采集地下玉米根系的第一表型传感器数据；第二传感器数据采集装置设置于玉米植株茎秆上，采集地上玉米地中茎和玉米支持根的第二表型传感器数据；表型数据获取装置基于获取的第一表型传感器数据和第二表型传感器数据，生成并获取地上玉米地中茎和支持根的表型数据以及地下玉米根系的表型数据。本发明可以实现对玉米根系不同部位表型数据的全方位同步获取。
-
公开(公告)号：CN118715958A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410665667.7
申请日：2024-05-27
申请人： 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
IPC分类号： A01C21/00 , G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F18/213
摘要： 本发明提供一种农作物的水肥决策确定方法、装置、电子设备及存储介质，属于农业数据处理技术领域，所述方法包括：基于水肥决策模型，获取农作物的作物模型拟合参数；其中，水肥决策模型是在预设融合模型的基础上，基于样本农作物的样本基础数据和样本标签训练得到的，基于作物模型拟合参数和预设参数获取农作物的追氮调控量和灌溉量；基于追氮调控量和灌溉量确定农作物的水肥决策。本发明通过水肥决策模型，获取农作物的作物模型拟合参数，考虑了更多的影响因素，提高了确定作物模型拟合参数的效率和准确性，进而提高了确定农作物的追氮调控量和灌溉量的准确性，有利于提高农作物的水肥决策的准确性。
-
公开(公告)号：CN118471327B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410925622.9
申请日：2024-07-11
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC分类号： G16B20/00
摘要： 本发明提供基于基因型与环境互作异构图的基因组预测方法及装置，涉及生物信息学技术领域，方法包括：获取待预测作物品种的基因型数据，基于待预测作物品种的基因型数据生成待预测作物品种的基因型特征；获取目标环境的环境数据，基于目标环境的环境数据生成目标环境的环境特征；基于待预测作物品种，以及至少一个其他作物品种的基因型特征和目标环境以及至少一种其他环境的环境特征和表型数据生成异构图；将异构图输入至已训练的异构图预测模型中，获取异构图预测模型输出的待预测作物品种在目标环境中的预测表型数据。本发明在进行表型数据预测时，充分考虑了作物品种基因型与环境之间的关系，可以实现提高表型预测精度的效果。
-
公开(公告)号：CN116756921B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202310524588.X
申请日：2023-05-10
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
摘要： 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。
-
公开(公告)号：CN118656484A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410728881.2
申请日：2024-06-06
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC分类号： G06F16/335 , G06F40/279 , G06F40/242 , G06N3/0455
摘要： 本发明提供一种动植物新品种推荐方法及装置，属于农业技术领域，所述方法包括：将新品种与品种库中的所有历史品种进行匹配，得到与所述新品种相似的多个历史品种；基于所述多个历史品种，确定多个目标用户，所述目标用户是与所述多个历史品种相匹配的用户；向所述多个目标用户推荐所述新品种。本发明提供的动植物新品种推荐方法及装置，通过将新品种与历史品种进行匹配，获取与新品种相似的历史品种，能够准确地确定潜在的推荐范围，在后续步骤中只需搜索与相似历史品种相匹配的用户即可，减少了推荐的搜索空间，并且考虑了用户的历史偏好和兴趣，解决了冷启动问题，提高了品种推荐的个性化程度和精准度。
-
公开(公告)号：CN118208921B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410630345.9
申请日：2024-05-21
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC分类号： F25D29/00 , A23B7/04 , F25D17/04 , G06Q10/087 , G06Q10/0631 , G06N3/006
摘要： 本发明涉及冷库控制技术领域，提供一种协同能耗与果品品质的冷库调控方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取果品冷库的冷库环境参数、制冷参数和果品品质参数等关键参数，并确定关键参数中与冷库能耗和果品品质相关的关键影响因子；以预设的时序预测模型为适应度函数，以关键影响因子为寻优参数，基于群体优化算法求解关键影响因子在所述适应度函数上的最优解；适应度函数以果品冷库的能耗最低以及果品品质变化率最小为优化目标；根据最优解对果品冷库的制冷机组进行调控。通过协同冷库能耗与果品品质，对果品冷库的制冷机组进行融合控制，能够在确保果品品质的情况下，降低果品冷库的能耗，实现对果品冷库的最优控制。
-
公开(公告)号：CN118583053A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410682328.X
申请日：2024-05-29
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC分类号： G01B11/00 , G01B11/02 , G01B11/03 , G06V20/40 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/20
摘要： 本发明提供一种鱼类体尺测量方法、装置和鱼类尺寸无损测量设备，该鱼类体尺测量方法包括：基于关键点检测模型对目标鱼类的关键点数据集进行检测，得到关键点检测结果；其中，关键点检测模型包括双层路由注意力结构和快速卷积模块；双层路由注意力结构用于从关键点数据集中提取多个关键点特征，快速卷积模块用于对多个关键点特征进行卷积计算，得到目标特征；关键点检测模型基于以目标特征为训练特征，以Focal EIoU函数为损失函数训练得到；根据关键点检测结果对鱼类姿态进行拟合，并根据拟合结果确定鱼类体尺数据。本发明所述方法提高了复杂环境下的鱼类体尺测量的稳定性和准确率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
427 条记录 (耗时 0.01 秒)
