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公开(公告)号：CN116300575A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310069107.0
申请日：2023-02-06
IPC分类号： G05B19/042 , G01D21/02 , H04L67/12
摘要： 本发明提供一种作物生境信息与长势信息采集装置，属于智能农业领域。包括传感器模块用于在单片机的控制下采集作物的生境信息，图像采集模块用于在单片机的控制下采集作物的长势信息；通信单元用于在单片机的控制下，通过移动通信技术向服务器发送生境信息以及长势信息；单片机在第一采集周期和/或第二采集周期和/或发送周期到来之前，处于休眠状态。本发明提供一种作物生境信息与长势信息采集装置，通过单片机在第一采集周期、第二采集周期前处于休眠状态，且无需网关配合并进行组网，减少了单片机在休眠时的功耗以及通信单元的传输功耗，以此解决现有技术无法在供电质量不高的场景下，实现作物生境信息与长势信息的同时监测的缺陷。
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公开(公告)号：CN117972433B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410363178.6
申请日：2024-03-28
申请人： 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
摘要： 本发明提供一种菇房温度预测模型的训练方法、菇房温度预测方法及装置，属于人工智能技术领域，包括：将训练样本中的菇房温度标签分解为若干个模态分量，并根据复杂度对模态分量进行高低频分类，并由所有高频模态分量构建高频温度标签，由所有低频模态分量构建低频温度标签，分别对并联构成菇房温度预测模型的两个子模型进行训练。本发明通过将训练样本中的菇房温度标签依据分解后的模态分量的复杂度划分为高、低频温度标签，充分挖掘了训练样本数据中的重要特征和隐藏结构，再将两种标签分别用于训练并联构成菇房温度预测模型的两个子模型，使模型能够更好学习和捕捉训练样本，模型训练的收敛速度更快，得到的预测模型精度更高、预测结果更准确。
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公开(公告)号：CN114612549B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210043207.1
申请日：2022-01-14
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
摘要： 本发明提供一种出菇采摘最佳时机预测方法及装置，该方法包括：按固定步长，持续获取菌菇种植环境下的多个预测特征，每个步长获取的多个预测特征构成一个特征向量，预测特征包括菌菇重量；将当前时刻以前，预设数量连续步长的特征向量，输入已训练的GRU‑LSTM网络模型，输出未来预测周期的菌菇重量；根据所述预测周期的菌菇重量，确定菌菇重量最大的采摘时期；该网络模型根据已知预测周期菌菇重量作为标签的样本，以相应的特征向量作为输入，经训练后得到。该方法通过连续步长的特征向量，输入已训练的网络模型来进行预测，与传统人工经验相比，可实现菌菇最佳采摘时机的在线式自动化预测，有利于提高菌菇产量，进而实现利润的最大化。
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公开(公告)号：CN118077451A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410520037.0
申请日：2024-04-28
申请人： 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
摘要： 本发明提供一种温室作物补光方法、装置、补光灯、电子设备及存储介质，属于智能控制技术领域，包括：基于叶位的光合能力对目标作物进行补光区域的划分，基于每个补光区域内的目标补光参数，确定向各个补光区域进行补光的实际补光参数，据此向每个补光区域进行补光。本发明根据温室作物不同叶位的光合能力，对作物进行补光区域划分，并结合作物种植生产所要达到的品质目标，确定每个补光区域所需的目标补光参数，充分考虑了作物的不同叶位光合作用对于光照的不同需求，并基于每个补光区域内的目标补光参数确定向各个补光区域进行补光的实际补光参数，实现了对温室作物的分区调控补光、精准补光。
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公开(公告)号：CN117976081A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410393567.3
申请日：2024-04-02
申请人： 北京市农林科学院
IPC分类号： G16C20/10 , C05F17/00 , G16C20/70 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/086 , G06F18/243 , G06F18/2135
摘要： 本发明涉及堆肥配方技术领域，公开一种基于模型预测优化的堆肥配方方法、系统、设备及介质，包括：获取待优化堆肥配方的堆肥原料数据；根据待优化堆肥配方的堆肥原料数据，通过堆肥质量数据预测模型，预测得到待优化堆肥配方的堆肥质量数据；根据待优化堆肥配方的堆肥原料数据和堆肥质量数据，利用多种群并行进化策略根据多个预设优化目标对待优化堆肥配方进行优化，得到多个预设优化目标对应的最佳堆肥配方。本发明充分考虑堆肥配方的多种影响因素，有效优化堆肥配方方法，提高堆肥配方的准确性和适应性，为堆肥技术的推广和循环农业的发展提供有力的支撑。
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公开(公告)号：CN117972433A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410363178.6
申请日：2024-03-28
申请人： 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
摘要： 本发明提供一种菇房温度预测模型的训练方法、菇房温度预测方法及装置，属于人工智能技术领域，包括：将训练样本中的菇房温度标签分解为若干个模态分量，并根据复杂度对模态分量进行高低频分类，并由所有高频模态分量构建高频温度标签，由所有低频模态分量构建低频温度标签，分别对并联构成菇房温度预测模型的两个子模型进行训练。本发明通过将训练样本中的菇房温度标签依据分解后的模态分量的复杂度划分为高、低频温度标签，充分挖掘了训练样本数据中的重要特征和隐藏结构，再将两种标签分别用于训练并联构成菇房温度预测模型的两个子模型，使模型能够更好学习和捕捉训练样本，模型训练的收敛速度更快，得到的预测模型精度更高、预测结果更准确。
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公开(公告)号：CN116380708B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202310187835.1
申请日：2023-02-22
申请人： 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
摘要： 本发明提供一种灌溉量预测方法、装置、系统、设备及介质，涉及作物灌溉领域，该方法包括：输入目标灌溉区域的当前环境参数至参比蒸散量预测模型，获取所述参比蒸散量预测模型输出的当前参比蒸散量；根据目标灌溉区域内观测容器在预设时段内的重量差值确定当前作物蒸散量；根据所述当前参比蒸散量以及所述当前作物蒸散量确定作物系数，以根据所述作物系数确定目标灌溉区域在下一所述预设时段内的灌溉量；所述参比蒸散量预测模型是以所有样本环境参数以及与每一样本环境参数对应的样本参比蒸散量训练得到的。本发明能够动态获取分时段的作物系数，从而使得作物在某一阶段的灌溉量更贴近于实际需求，实现了对于作物的精准灌溉。
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公开(公告)号：CN117461500A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311814305.1
申请日：2023-12-27
申请人： 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
摘要： 本发明涉及农作物育种技术领域，尤其涉及一种加速作物育种的植物工厂系统、方法、装置、设备及介质。本发明通过植物工厂的种质鉴选模块模拟田间环境，种质鉴选模块和快速加代模块培养同一作物可以直接分析同一作物在田间环境下与加速世代培养环境下的表型区别，由于田间环境为模拟得到，可直接根据环境控制模块的模拟参数获取田间环境参数；本发明进一步通过获取关联模型，确定大田表现优秀的目标种质，节省了大田性状比较环节的时间，提高了育种效率，同时发挥植物工厂优势，为植物工厂育种提供了新的、可直接大面积种植的、时间更短的新路径。
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公开(公告)号：CN116380708A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310187835.1
申请日：2023-02-22
申请人： 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
摘要： 本发明提供一种灌溉量预测方法、装置、系统、设备及介质，涉及作物灌溉领域，该方法包括：输入目标灌溉区域的当前环境参数至参比蒸散量预测模型，获取所述参比蒸散量预测模型输出的当前参比蒸散量；根据目标灌溉区域内观测容器在预设时段内的重量差值确定当前作物蒸散量；根据所述当前参比蒸散量以及所述当前作物蒸散量确定作物系数，以根据所述作物系数确定目标灌溉区域在下一所述预设时段内的灌溉量；所述参比蒸散量预测模型是以所有样本环境参数以及与每一样本环境参数对应的样本参比蒸散量训练得到的。本发明能够动态获取分时段的作物系数，从而使得作物在某一阶段的灌溉量更贴近于实际需求，实现了对于作物的精准灌溉。
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公开(公告)号：CN115687850A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211367060.8
申请日：2022-11-01
申请人： 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC分类号： G06F17/10 , G06Q50/02 , G06V10/26 , G06V20/10 , G06V10/774
摘要： 本发明提供一种农田的灌溉需水量计算方法及装置，属于农业信息技术领域，所述方法包括：根据颜色特征对农田的目标图像进行图像分割，确定所述目标图像中的绿色作物所处的目标区域；根据所述目标区域的像素个数与所述目标图像的总像素个数的比值，确定绿色作物的覆盖率；根据所述覆盖率和气象数据，确定所述农田的灌溉需水量。本发明利用基于颜色特征的图像分割方法计算出作物覆盖率，计算得到作物系数，再根据作物系数和参考作物蒸发蒸腾量计算得到作物需水量，改变传统作物需水量计算方式，实现作物需水量自动计算，提高生产效率并节省成本。
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