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公开(公告)号：CN120052320A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510200159.6
申请日：2025-02-24
Applicant: 安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明涉及病虫害巡检技术领域，具体的是一种设施作物病虫害巡检装置，包括液压杆，液压杆为两组四角对称设置，每组液压杆上固定安装有顶部架，顶部架中部通过电动滑块滑动安装有调节架，本发明中监控模块能够快速的位移，实现对不同位置的作物进行近距离监测，同时在监控模块移动的同时喷洒架也随之移动，以便监控模块将监测的图像反馈至分析处理模块后，分析处理模块对整个设施中的病虫害发生的种类和严重程度进行分析，分析结果可以指导农户打药频率和打药类型，以减少农药残留，提高打药效率，分析处理模块也可以根据长期分析的趋势，对病虫害发生进行预判，农户可根据分析处理模块的预判进行预防性用药，减少损失。
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公开(公告)号：CN115100148A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210733236.0
申请日：2022-06-23
Applicant: 安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于轻量型卷积神经网络的农作物害虫检测方法，通过以YOLO‑L ite模型为基础网络模型，将轻量型沙漏块并嵌入至所述YOLO‑L ite模型，将坐标注意力块分别嵌入经典残差块和轻量型沙漏块中，以生成YOLOLite‑CSG模型；其中，所述轻量型沙漏块包括分组卷积层和通道混洗层；获取待检测农作物图像，基于YOLOLite‑CSG模型对所述农作物图像执行害虫检测。通过基于轻量型卷积神经网络的农作物害虫检测模型YOLOL ite‑CSG，模型以YOLOv3为基础，并优化残差块数量和输出通道数，同时，采用k‑means++生成先验框，并替换部分残差块为轻量型沙漏块，最后引入坐标注意力机制，实现检测精度的大大提高，且参数量和计算量大幅下降，适合部署于农业环境中。
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公开(公告)号：CN112868423B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202110041676.5
申请日：2021-01-13
Applicant: 安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明公开了基于区块链技术的农作物种质溯源辅助系统及方法，属于区块链领域，基于区块链技术的农作物种质溯源辅助系统，包括作物种质资源库，作物种质资源库上连接有登录模块和溯源辅助模块，本方案通过溯源辅助系统可让种植者在种植的过程中采取探索式的种植，以所监测到的实际种植数据为参考依据，采用可选择调配的对照种植方式，让种植者以摸索种植的方式更详细、全面的了解农作物种质情况，种植者以现有的资源库为依托，以对照种植为事实对数据进行更全面的更新，让科研机构和生产厂商都能及时的掌握到最新信息，以便能更好的作出调整，同时也建立了三方有效沟通机制，有利于生产工作的进行，建立健全了种质溯源系统。
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公开(公告)号：CN112799368B
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202110041683.5
申请日：2021-01-13
Applicant: 安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了基于物联网技术的设施农业智能交互处理系统，属于智能农业技术领域，本发明可以通过以先进的物联网技术作为支撑，基于全新的农业智能交互处理系统，采用无人机进行定期营养供给，配合上丰富的传感器系统和供给中介模块，通过供给中介模块作为中介将营养直接充分输送至土壤内，同时可以通过形态变化一次性储存大量的营养及水分，并实时对土壤进行检测，通过数据处理后制定营养供给策略，及时充分的将营养输送至土壤各个区域供农作物进行吸收，提高工作效率的同时降低成本，同时可以极大的降低营养流失，与现有技术相比，本发明在智能化、高效率和控制成本上做到较好的平衡，并可以显著提高农产业的收益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112348065A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011167562.7
申请日：2020-10-28
Applicant: 安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明提供基于图像卷积特征的复杂背景下害虫细粒度图像识别方法，包括以下步骤：采集带有复杂背景的害虫图像样本并进行样本预处理，构建害虫细粒度图像数据集；构建害虫细粒度图像分类模型，将所述害虫细粒度图像数据集输入到所述害虫细粒度图像分类模型进行训练；将害虫实时细粒度图像输入到训练好的所述害虫细粒度图像分类模型，进行害虫图像识别。本发明综合考虑害虫斑纹、颜色和体态等因素，进一步细化超类里包含的每个子类别害虫，构建害虫细粒度图像数据集，解决该领域的细粒度样本数据缺少的问题，通过构建多分支自动识别模型，实现有强差异性区域的特征获取，进而充分利用子类别间局部细微差异完成识别任务。
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公开(公告)号：CN105139061A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510656746.2
申请日：2015-10-08
Applicant: 安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
IPC: G06K19/06
Abstract: 本发明公开了一种农作物种子电子代码生成方法及其溯源监管系统，其中，农作物种子电子代码生成方法为：将厂商识别代码、简化身份证码、序列号依次排列，所述农作物品种身份证码简化为由五位数字和字母组合的简化身份证码，所述厂商识别代码直接采用种子企业的组织机构代码，所述序列号由时间戳加上随机码组成，所述农作物种子溯源监管系统由数据库、服务器、电子代码生成器、电子代码载体、扫码系统、用户终端组成，本发明使用方便快速、节约成本、能有效鉴别种子品质和类别，进而提高农作物产量。
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公开(公告)号：CN116994243B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202310944621.4
申请日：2023-07-31
Applicant: 安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
IPC: G06V20/68 , G06V10/26 , G06V10/32 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种轻量级农业害虫检测方法及系统。通过获取待检测图像，并对所述待检测虫害图像执行预处理操作；所述预处理操作包括图像尺寸处理为预定大小尺寸；对预处理后的待检测图像，基于轻量级农业害虫检测算法YOLOLite‑X算法模型执行农业害虫检测；输出农业害虫检测结果。相对于现有技术，构建了高精度的轻量级农业害虫检测算法YOLOLite‑X，SPD‑Conv方法主要采用简单的特征变换实现图像下采样，参数量和计算量远少于跨步卷积。
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公开(公告)号：CN116244354A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310244705.7
申请日：2023-03-09
Applicant: 安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及数据挖掘技术领域，公开一种基于加权数组的垂直数据分布关联规则挖掘方法，包括：建立垂直数据格式数据集并扫描，扫描过程进行最小支持度剪枝，得到频繁1‑项集；在频繁1‑项集上计算加权数组，得到权值为2的加权数组，利用加权数组对数据项进行剪枝，得到精简频繁1‑项集；对精简频繁1‑项集中的数据项进行交集合并，合并过程中利用最小支持度剪枝得到频繁2‑项集；继续进行加权数组循环挖掘，直至精简频繁k‑项集的个数为1或者精简频繁k‑项集交集后，得到频繁k+1‑项集个数为0，循环终止；展开精简频繁k‑项集得到频繁k‑项集。本发明关联规则挖掘方法，基于动态加权垂直算法关联规则进行数据挖掘，减少中间结果集，提高挖掘效率。
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公开(公告)号：CN112868423A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110041676.5
申请日：2021-01-13
Applicant: 安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明公开了基于区块链技术的农作物种质溯源辅助系统及方法，属于区块链领域，基于区块链技术的农作物种质溯源辅助系统，包括作物种质资源库，作物种质资源库上连接有登录模块和溯源辅助模块，本方案通过溯源辅助系统可让种植者在种植的过程中采取探索式的种植，以所监测到的实际种植数据为参考依据，采用可选择调配的对照种植方式，让种植者以摸索种植的方式更详细、全面的了解农作物种质情况，种植者以现有的资源库为依托，以对照种植为事实对数据进行更全面的更新，让科研机构和生产厂商都能及时的掌握到最新信息，以便能更好的作出调整，同时也建立了三方有效沟通机制，有利于生产工作的进行，建立健全了种质溯源系统。
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