公开(公告)号：CN119850794A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202411907198.1

申请日：2024-12-24

Applicant: 安徽信息工程学院

Inventor： 陈晔 ,  朱耿键 ,  胡世伟 ,  姜玮 ,  罗明祥

IPC: G06T13/20 ,  G06T15/00 ,  G06V10/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F16/182 ,  G06F16/172

Abstract: 本发明公开了一种基于three.js和卷积神经网络的三维化作物生长模型展示方法，包括如下步骤：利用爬虫工具爬取作物数据，存储至HDFS分布式存储系统中，构建HIVE数据仓库；实时采集环境数据，上传至HDFS分布式存储系统，并进行数据处理后存储到HIVE数据仓库；采集作物图像数据并进行预处理，构建并训练ResNet101网络模型，对作物图像数据进行分类与状态识别；创建三维场景，加载三维模型文件，构建三维模型，对三维场景进行渲染；动态更新三维场景的环境参数和作物状态，模拟植被生长过程；设计用户交互界面，为用户提供三维可视化信息。本发明结合物联网、three.js与卷积神经网络技术，实现作物生长动态展示与智能分析，具备可视化效果好、识别精准和实时更新的优点。

公开(公告)号：CN119831773A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202411869491.3

申请日：2024-12-18

Applicant: 安徽信息工程学院

Inventor： 陈晔 ,  胡世伟 ,  朱耿键 ,  黄炜城 ,  姜玮

IPC: G06Q50/02 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM和物联网技术的作物生长分析方法，包括如下步骤：利用物联网设备采集作物环境参数和生长状态数据；对采集的原始数据进行预处理；基于预处理后的数据计算作物生长的修正系数；构建LSTM模型，利用预处理后的数据和计算出的修正系数数据对LSTM模型进行训练；S5、将实时采集的数据输入到训练好的LSTM模型中，输出作物在未来特定时间点的生长预测值。本发明结合LSTM网络与物联网技术，实现作物生长状态的智能预测与动态管理，具备精准性强、适应性高和资源利用效率优的优点。