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公开(公告)号：CN118587406A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410677529.0
申请日：2024-05-29
IPC分类号： G06V10/20 , G01S17/88 , G01S17/86 , G01N21/27 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V20/10 , G06V10/10 , G06V10/24 , G06V10/774 , G06Q10/063
摘要： 本发明提供一种作物碳储量监测方法、装置、电子设备，包括：采集待测作物区的激光雷达数据和多光谱数据，并对激光雷达数据和多光谱数据进行预处理，得到感兴趣区域的激光雷达数据和多光谱影像，其中，感兴趣区域为所述待测作物区的若干个子区域；对所述感兴趣区域的激光雷达数据进行特征提取处理，得到所述感兴趣区域的结构特征；对所述感兴趣区域的多光谱影像进行特征提取处理，得到所述待感兴趣区域的植被指数特征；基于所述结构特征和所述植被指数特征进行碳储量估算处理，得到所述待测作物区的作物碳储量估算值。通过融合激光雷达数据对应的结构特征和多光谱数据对应的植被指数特征对作物碳储量进行估算，有效提高了碳储量估算的精确度。
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公开(公告)号：CN118607764A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410679480.2
申请日：2024-05-29
摘要： 本发明提供一种碳储量监测方法、装置、设备、存储介质及程序产品，应用于农业应用技术领域。该方法包括：获取一个测量样方中茶树的多个部位的生物量和含碳量；根据茶树的多个部位的生物量和含碳量确定样方含碳率均值；获取茶树群体的多视角光谱反射率图像；根据所述多视角光谱反射率图像确定样方冠层面积和茶树群体株高；基于所述样方冠层面积和茶树群体株高计算茶树群体生物量；将所述茶树群体生物量与所述样方含碳率均值的乘积确定为茶树群体地上碳储量。
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公开(公告)号：CN118583071A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410682662.5
申请日：2024-05-29
摘要： 本发明提供一种竹子胸径测量方法、装置及存储介质，所述方法包括：在待测竹林区域设置定标装置，所述定标装置包括多个不同长度的定标板；获取包括所述定标装置的待测竹林区域的点云信息，所述点云信息包括所述定标板点云信息和竹子点云信息；基于所述定标板点云信息和所述竹子点云信息，确定竹子胸径的测量结果。本发明提供的竹子胸径测量方法、装置及存储介质，通过在待测竹林区域设置定标装置，结合现代三维点云获取与处理技术，能够获取具有真实高度参考的竹子群体胸径点云，实现大面积竹子胸径的高精度、高效率、连续、原位监测。
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公开(公告)号：CN116385717A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310171603.7
申请日：2023-02-15
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心 , 韶关农信科技有限责任公司 , 河北农业大学
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/70 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明提供的叶面病害识别方法、装置、电子设备、存储介质及产品，属于图像处理技术领域，包括：获取目标叶面图像；将所述目标叶面图像输入至病害识别模型，确定由所述病害识别模型输出的所述目标叶面图像的病害类别；所述病害识别模型是基于带有叶斑标注框标签和病害类别标签的样本叶面图像训练后得到的。本发明提供的叶面病害识别方法、装置、电子设备、存储介质及产品，利用病害识别模型对叶面图像进行识别，通过对图像中的叶斑进行标注，从而可以有效地过滤掉复杂背景信息，突出病害特征，能够轻易且准确地识别出蔬菜叶部病害。
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公开(公告)号：CN116148210A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310135147.0
申请日：2023-02-10
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心 , 韶关农信科技有限责任公司
IPC分类号： G01N21/359 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/213 , G01N21/3563
摘要： 本发明提供一种水果品质检测方法及装置，所述方法包括：获取待测水果的近红外光谱数据；将所述待测水果的近红外光谱数据输入至小波特征提取模型，得到所述小波特征提取模型输出的与所述待测水果的品质参数关联的小波特征；将所述小波特征输入至水果品质参数检测模型，得到所述水果品质参数检测模型输出的所述待测水果的品质参数。本发明的水果品质检测方法，通过直接获取待测水果的近红外光谱数据来进行小波特征的提取，能够适用于各种品种的水果，并依据小波特征与水果品质参数之间的关联性，不受水果品种影响，来使用品质参数检测模型得到待测水果的品质参数，能够更加准确地得到各种水果的品质参数。
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公开(公告)号：CN118628903A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410641356.7
申请日：2024-05-22
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/56 , G06V10/54 , G06V10/46 , G06N3/006
摘要： 本发明提供一种作物叶部病害识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：提取获取的作物叶部病害图像中的病斑图像；对病斑图像进行特征提取，得到病斑图像的病斑特征；将病斑图像的病斑特征输入至目标随机深林模型，得到目标随机深林模型输出的作物叶部病害图像的病害识别结果；目标随机深林模型是根据作物叶部病害图像样本及其对应的病害类型标签对优化的随机森林模型进行训练得到的，优化的随机森林模型是通过对随机森林模型进行超参数优化得到的。本发明可以提高对作物叶部病害的识别准确率和鲁棒性，有效提升了作物叶部病害识别精度和效率，实现了病斑出现时的准确识别，以利于及时预防，减少因病害造成的作物叶部减产与品质降低。
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公开(公告)号：CN221048423U
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202322673120.5
申请日：2023-09-28
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心 , 韶关农信科技有限责任公司
摘要： 本实用新型涉及设施农业技术领域，提供一种温室黄瓜叶部病害自动巡检与识别机器人，包括：轮式移动平台、升降装置、第一采集装置、第二采集装置、识别装置和第三采集装置；轮式移动平台，用于在温室内按照预设路径进行移动；升降装置，用于驱动第一采集装置和第二采集装置向上或向下移动；第一采集装置和第二采集装置，用于采集温室黄瓜植株的叶片图像；识别装置，用于在确定叶片图像中存在病斑的情况下，识别叶片图像对应的病害类型。本实用新型提供的温室黄瓜叶部病害自动巡检与识别机器人，通过轮式移动平台在温室内按照预设路径进行移动，可满足黄瓜行间有限空间的行走和转弯条件，监测效率大幅提高。
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公开(公告)号：CN219475374U
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202320183083.7
申请日：2023-02-10
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心 , 韶关农信科技有限责任公司
摘要： 本实用新型提供一种水果全方位检测装置，涉及农业信息化设备技术领域。其包括箱体、高光谱传感器、支撑座、第一直线模组、第二直线模组、第一旋转驱动机构及第二旋转驱动机构，支撑座通过第一旋转驱动机构可转动安装于第二直线模组，支撑座的相对两侧分别设有凹轮，第二旋转驱动机构用于驱动凹轮转动，高光谱传感器用于检测凹轮上放置的水果。第一旋转驱动机构能够驱动支撑座在水平方向旋转，从而使水果横向旋转；第二旋转驱动机构能够驱动凹轮旋转，从而使水果纵向旋转，第一直线模组与第二直线模组能够使支撑座做横向和纵向的移动，从而改变水果相对于高光谱传感器的位置，以此更加全面、快速地调整水果姿态，提高水果检测效率。
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公开(公告)号：CN219475376U
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202320270580.0
申请日：2023-02-10
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心 , 韶关农信科技有限责任公司
摘要： 本实用新型提供一种水果品质检测装置，涉及农业设备技术领域。水果品质检测装置包括支腿、上框、伸缩筒、盖体及底板，支腿的顶部与上框可转动连接，伸缩筒的顶部与上框相连，底板固定于伸缩筒的底部，底板与支腿的底部可拆卸连接，盖体可转动安装于上框，盖体上设有电池、成像高光谱仪及卤素灯，成像高光谱仪和卤素灯分别与电池电连接，底板上设有托盘，成像高光谱仪用于检测托盘上放置的水果。本实用新型提供的水果品质检测装置，支腿可相对上框转动进行收纳，伸缩筒能够伸缩，从而调整整个装置占用的空间大小，易于随身携带，电池为成像高光谱仪及卤素灯供电，无需外接电源线，便于户外作业。
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公开(公告)号：CN111582554B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202010307610.1
申请日：2020-04-17
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC分类号： G06Q10/04 , G06F18/2135 , G06Q50/02
摘要： 本发明提供一种农作物长势预测方法及系统，包括：获取当前年份对应的归一化植被指数和每一历史年份对应的归一化植被指数；对当前年份和每一历史年份对应的归一化植被指数进行拟合重构，获取当前NDVI拟合曲线和每一历史NDVI拟合曲线；利用DTW算法对当前NDVI拟合曲线和每一历史NDVI拟合曲线进行规整处理，获取当前NDVI长势曲线和每一历史NDVI长势曲线；计算当前NDVI长势曲线与每一历史NDVI长势曲线的最短距离，将距离最小的历史NDVI长势曲线对应的年份作为最佳NDVI长势匹配年份，对当前年份目标农作物的长势进行预测。根据得出的最佳匹配年份对目标农作物进行后期的长势预测，进而指导作物管理。
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