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公开(公告)号：CN118709844A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410833810.9
申请日：2024-06-26
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： G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06N3/08 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/084
摘要： 本发明提供一种CO2平衡驱动的番茄净初级生产力预测方法及装置，其中方法包括：对温室的多模态数据进行数据融合以及关键特征提取，得到关键特征；将关键特征以及物理参数输入CO2平衡计算模型，得到温室的CO2累积消耗量；将CO2累积消耗量输入净初级生产力估算模型，得到番茄净初级生产力。本发明提供的CO2平衡驱动的番茄净初级生产力预测方法及装置，通过将温室的CO2平衡作为净初级生产力预测的主要驱动因素，实现温室内的CO2累积消耗量的实时计算和监测。利用多模态数据融合和深度学习技术，依次构建CO2平衡计算模型和净初级生产力估算模型，实现从数据采集到数据分析的“端到端”流程，提升了净初级生产力预测准确性。
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公开(公告)号：CN117688404A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410148394.9
申请日：2024-02-02
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： G06F18/22 , G06F18/211 , G06N3/092 , G06Q10/0631 , G06Q50/02
摘要： 本发明涉及农业技术领域，尤其涉及一种智能施肥配方决策方法、装置、设备、介质及程序产品。本发明通过收获预测深度学习模型预测养分累积曲线和施肥效率曲线，并通过配方决策强化学习模型获得养分累积曲线和施肥效率曲线相匹配的施肥配方，实现综合考虑多因素对肥料效率和作物生长的影响，提取不同因素在施肥过程中作用的关键特征，通过养分累积曲线和施肥效率曲线两个指标相匹配，提高施肥配方决策的科学性，减少施肥配方的经验依赖，实现施肥配方的智能决策。
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公开(公告)号：CN115761460B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310031279.9
申请日：2023-01-10
申请人： 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
摘要： 本发明提供的大棚房风险识别方法、装置、电子设备及存储介质，属于图像处理技术领域，包括：获取目标温室内的待识别图像；将待识别图像输入至图像检测模型，确定由图像检测模型输出的目标温室内的违禁物品的位置信息和种类信息，以及便道比例数据；根据违禁物品的位置信息和种类信息，以及便道比例数据，确定目标温室为大棚房的风险等级。本发明提供的大棚房风险识别方法、装置、电子设备及存储介质，通过对温室图像中的图像中的违禁物品和非耕种面积进行识别，进而自动根据识别结果高效地确定温室的大棚房风险等级，进而实现温室内撂荒、大棚房问题等自动预警，为蔬菜稳产保供、设施产业结构调整等提供数据支持。
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公开(公告)号：CN115761460A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202310031279.9
申请日：2023-01-10
申请人： 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
摘要： 本发明提供的大棚房风险识别方法、装置、电子设备及存储介质，属于图像处理技术领域，包括：获取目标温室内的待识别图像；将待识别图像输入至图像检测模型，确定由图像检测模型输出的目标温室内的违禁物品的位置信息和种类信息，以及便道比例数据；根据违禁物品的位置信息和种类信息，以及便道比例数据，确定目标温室为大棚房的风险等级。本发明提供的大棚房风险识别方法、装置、电子设备及存储介质，通过对温室图像中的图像中的违禁物品和非耕种面积进行识别，进而自动根据识别结果高效地确定温室的大棚房风险等级，进而实现温室内撂荒、大棚房问题等自动预警，为蔬菜稳产保供、设施产业结构调整等提供数据支持。
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公开(公告)号：CN118736221A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410833867.9
申请日：2024-06-26
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： G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V20/68 , G06V20/70
摘要： 本发明提供一种复杂背景环境下的温室番茄实例分割方法及装置，其中方法包括：基于EfficientNet网络，对待分割番茄图像进行特征提取，得到特征图；基于特征融合模块，对特征图中的不同尺度特征进行自适应融合，得到融合后的特征图；基于实例分割模块，进行实例分割，确定番茄的掩膜和边界框。本发明提供的复杂背景环境下的温室番茄实例分割方法及装置，通过特征融合模块，对待分割番茄图像的特征图中的不同层次的特征进行融合，提高特征的表达能力和区分能力。基于实例分割模块，对融合后的特征图进行实例分割得到其掩膜和边界框，有效地实现对温室内番茄果实的精确分割，提升了复杂背景环境下的温室番茄实例分割的准确率。
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公开(公告)号：CN118012850B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410411883.9
申请日：2024-04-08
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： G06F16/21 , G06F16/27 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G06Q50/02
摘要： 本发明涉及数据库构建技术领域，提供一种面向智慧灌溉多源信息的数据库构建系统、方法及设备，系统包括：数据采集模块用于获取分布式数据，分布式数据为灌溉相关数据，数据融合模块用于对分布式数据进行时空插值和对齐，得到多模态数据，数据立方体构建模块用于基于多模态数据，构建数据立方体，数据异常值处理模块用于对数据立方体进行异常值识别和修复，得到修复立方体数据，数据库构建模块用于基于修复立方体数据，构建数据库。对分布式数据进行时空插值和对齐，得到多模态数据，从而提高了数据融合模块的效果和精度；对数据立方体进行异常值识别和修复，提高了异常值处理的效果，增强了数据的可解释性，提高后续数据库构建的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118012850A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410411883.9
申请日：2024-04-08
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： G06F16/21 , G06F16/27 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G06Q50/02
摘要： 本发明涉及数据库构建技术领域，提供一种面向智慧灌溉多源信息的数据库构建系统、方法及设备，系统包括：数据采集模块用于获取分布式数据，分布式数据为灌溉相关数据，数据融合模块用于对分布式数据进行时空插值和对齐，得到多模态数据，数据立方体构建模块用于基于多模态数据，构建数据立方体，数据异常值处理模块用于对数据立方体进行异常值识别和修复，得到修复立方体数据，数据库构建模块用于基于修复立方体数据，构建数据库。对分布式数据进行时空插值和对齐，得到多模态数据，从而提高了数据融合模块的效果和精度；对数据立方体进行异常值识别和修复，提高了异常值处理的效果，增强了数据的可解释性，提高后续数据库构建的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN114971097B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210925120.7
申请日：2022-08-03
申请人： 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
摘要： 本发明提供一种土壤墒情数据重建方法及预报方法，涉及土壤分析技术领域，该方法包括获取目标区域内目标虚拟站点的第一历史土壤墒情影响数据，所述目标虚拟站点用于表征重建土壤墒情数据的空间位置；将所述第一历史土壤墒情影响数据输入至土壤墒情数据重建模型，得到所述土壤墒情数据重建模型输出的所述目标虚拟站点的历史土壤墒情数据重建结果。该方法通过目标真实站点测量所得的数据训练得到土壤墒情数据重建模型，可以实现目标虚拟站点的历史土壤墒情数据的重建，补全了目标区域内未对应有真实站点的空间位置的历史土壤墒情数据，可以实现区域土壤墒情的表征。
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公开(公告)号：CN114971097A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210925120.7
申请日：2022-08-03
申请人： 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
摘要： 本发明提供一种土壤墒情数据重建方法及预报方法，涉及土壤分析技术领域，该方法包括获取目标区域内目标虚拟站点的第一历史土壤墒情影响数据，所述目标虚拟站点用于表征重建土壤墒情数据的空间位置；将所述第一历史土壤墒情影响数据输入至土壤墒情数据重建模型，得到所述土壤墒情数据重建模型输出的所述目标虚拟站点的历史土壤墒情数据重建结果。该方法通过目标真实站点测量所得的数据训练得到土壤墒情数据重建模型，可以实现目标虚拟站点的历史土壤墒情数据的重建，补全了目标区域内未对应有真实站点的空间位置的历史土壤墒情数据，可以实现区域土壤墒情的表征。
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公开(公告)号：CN118469093B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410917360.1
申请日：2024-07-10
申请人： 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
摘要： 本发明提供一种灌区作物需水量确定方法和装置，应用于农业灌溉决策技术领域。该方法包括：获取生态特征数据，所述生态特征数据包括：气象数据、土壤数据、作物数据以及灌溉条件数据；基于所述生态特征数据构建灌区图模型，并根据生态特征数据的相似性将所述灌区图模型划分为多个空间单元；以所述气象数据为输入，通过蒸散发量预测模型预测每个空间单元的蒸散发量；以所述生态特征数据和所述蒸散发量为输入，通过土壤水分运移模型预测每个空间单元在未来预设期限内的土壤含水量变化趋势；根据所述生态特征数据和所述土壤含水量变化趋势确定灌区作物需水量。
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