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公开(公告)号：CN118090671B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410467074.X
申请日：2024-04-18
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心 , 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明涉及水肥监测技术领域，提供一种作物水肥监测装置及用其进行水肥诊断的方法。上述作物水肥监测装置包括：立杆、横架、归一化植被指数传感器和控制器；归一化植被指数传感器安装于横架上；归一化植被指数传感器包括：光源、光电探测器和光学组件；光源用于向作物冠层发射照射光，光学组件用于将光源发射的照射光引导至作物冠层，以及将作物冠层产生的反射光线引导至光电探测器，光电探测器用于接收作物冠层对照射光反射形成的反射光线；其中，光源包括第一光源和第二光源，第一光源和第二光源发出的光线波长不同。本发明的成本低廉，不仅能够实现原位监测，还能够对作物肥力盈缺状态进行准确便捷地监测。
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公开(公告)号：CN118090620A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410525529.9
申请日：2024-04-29
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心 , 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明涉及土壤检测技术领域，提供一种土壤水分含量测量传感器及方法。上述传感器包括：壳体、光源组件、第一反射镜、第二反射镜、第一光电探测器和第二光电探测器；壳体具有柔性段和设置在柔性段两侧的刚性段，第一反射镜和第二反射镜分设安装于两个刚性段内；光源组件用于发射两路相位相同的发射光，两路发射光为第一光路和第二光路，第一光路经过第二反射镜和第一反射镜的反射被第一光电探测器采集，第二光路被第二光电探测器采集；其中，柔性段的长度能够随着土壤水分含量的变化而发生改变，从而改变第一反射镜和第二反射镜的间距。本发明具有极高的灵敏度，能够有效提高土壤水分含量测量的分辨率，对于土壤水分含量的测量更加稳定可靠。
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公开(公告)号：CN114723149A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210395312.1
申请日：2022-04-14
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种土壤墒情预测方法、装置、电子设备及存储介质，包括：将待预测的土壤墒情数据输入训练好的梯度提升树预测模型，输出所述待预测的土壤墒情数据对应的土壤墒情预测信息；所述训练好的梯度提升树预测模型是根据携带土壤墒情信息标签的土壤墒情数据样本集训练后得到的，所述梯度提升树预测模型的目标超参数的数值是基于粒子群优化算法求解得到的。本发明实现了模型对复杂非线性关系的高精度拟合能力，通过将待预测的土壤墒情数据输入训练好的梯度提升树预测模型，可以实现高精度的土壤墒情实时预测，同时还避免了对农田土壤环境的破坏，节省了大量人力物力。
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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
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心 , 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: G05B19/042 , G01D21/02 , H04L67/12
Abstract: 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：CN114515663A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210028855.X
申请日：2022-01-11
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种菌菇喷淋控制方法、装置及系统，包括：根据可见光图像，确定各采集位置处的生长投影面积；结合热红外图像和生长投影面积，确定生长投影面积的表面平均温度；根据生长投影面积的表面平均温度和环境温度，确定采集位置处的蒸腾扩散系数；根据各采集位置处的蒸腾扩散系数，确定待作业菌室的平均蒸腾速度；根据平均蒸腾速度，制定对待作业菌室中所有菌菇的喷淋策略。本发明将生理响应纳入温室控制系统中，并充分考虑空间中菌菇的蒸腾速率存在空间分异性，全方位考虑室中各采集位置处的蒸腾速度，用所确定的平均蒸腾速度进行加湿调控，构建基于温室环境与菌菇生长发育规律相结合的加湿策略，为菌菇喷淋补水提供准确、有效地技术支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118090620B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410525529.9
申请日：2024-04-29
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心 , 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明涉及土壤检测技术领域，提供一种土壤水分含量测量传感器及方法。上述传感器包括：壳体、光源组件、第一反射镜、第二反射镜、第一光电探测器和第二光电探测器；壳体具有柔性段和设置在柔性段两侧的刚性段，第一反射镜和第二反射镜分设安装于两个刚性段内；光源组件用于发射两路相位相同的发射光，两路发射光为第一光路和第二光路，第一光路经过第二反射镜和第一反射镜的反射被第一光电探测器采集，第二光路被第二光电探测器采集；其中，柔性段的长度能够随着土壤水分含量的变化而发生改变，从而改变第一反射镜和第二反射镜的间距。本发明具有极高的灵敏度，能够有效提高土壤水分含量测量的分辨率，对于土壤水分含量的测量更加稳定可靠。
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公开(公告)号：CN118090671A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410467074.X
申请日：2024-04-18
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心 , 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明涉及水肥监测技术领域，提供一种作物水肥监测装置及用其进行水肥诊断的方法。上述作物水肥监测装置包括：立杆、横架、归一化植被指数传感器和控制器；归一化植被指数传感器安装于横架上；归一化植被指数传感器包括：光源、光电探测器和光学组件；光源用于向作物冠层发射照射光，光学组件用于将光源发射的照射光引导至作物冠层，以及将作物冠层产生的反射光线引导至光电探测器，光电探测器用于接收作物冠层对照射光反射形成的反射光线；其中，光源包括第一光源和第二光源，第一光源和第二光源发出的光线波长不同。本发明的成本低廉，不仅能够实现原位监测，还能够对作物肥力盈缺状态进行准确便捷地监测。
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公开(公告)号：CN114515663B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202210028855.X
申请日：2022-01-11
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种菌菇喷淋控制方法、装置及系统，包括：根据可见光图像，确定各采集位置处的生长投影面积；结合热红外图像和生长投影面积，确定生长投影面积的表面平均温度；根据生长投影面积的表面平均温度和环境温度，确定采集位置处的蒸腾扩散系数；根据各采集位置处的蒸腾扩散系数，确定待作业菌室的平均蒸腾速度；根据平均蒸腾速度，制定对待作业菌室中所有菌菇的喷淋策略。本发明将生理响应纳入温室控制系统中，并充分考虑空间中菌菇的蒸腾速率存在空间分异性，全方位考虑室中各采集位置处的蒸腾速度，用所确定的平均蒸腾速度进行加湿调控，构建基于温室环境与菌菇生长发育规律相结合的加湿策略，为菌菇喷淋补水提供准确、有效地技术支持。
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公开(公告)号：CN114723149B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202210395312.1
申请日：2022-04-14
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种土壤墒情预测方法、装置、电子设备及存储介质，包括：将待预测的土壤墒情数据输入训练好的梯度提升树预测模型，输出所述待预测的土壤墒情数据对应的土壤墒情预测信息；所述训练好的梯度提升树预测模型是根据携带土壤墒情信息标签的土壤墒情数据样本集训练后得到的，所述梯度提升树预测模型的目标超参数的数值是基于粒子群优化算法求解得到的。本发明实现了模型对复杂非线性关系的高精度拟合能力，通过将待预测的土壤墒情数据输入训练好的梯度提升树预测模型，可以实现高精度的土壤墒情实时预测，同时还避免了对农田土壤环境的破坏，节省了大量人力物力。
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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
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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