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公开(公告)号：CN117974439B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410386043.1
申请日：2024-04-01
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: G06T3/4038 , G06T5/92 , G06T5/70 , G06N3/0464 , G06T5/60
Abstract: 本发明提供一种植株图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，应用于农业大数据技术领域。该方法包括：获取第一植株图像和第二植株图像，所述第一植株图像和所述第二植株图像包括目标植株的不同部位的图像信息，且所述第一植株图像与所述第二植株图像之间存在部分重叠区域；对所述第一植株图像和所述第二植株图像执行在线拼接处理，得到所述目标植株的完整植株图像；其中，所述在线拼接处理包括双特征增强；所述双特征增强包括茎秆增强和生长点增强。
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公开(公告)号：CN117726051A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410176207.8
申请日：2024-02-08
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F18/214
Abstract: 本申请公开了一种特色农作物产量预测方法、装置及存储介质，应用于神经网络学习技术领域，其中方法包括：获取农作物的生长数据，生长数据包括第一农作物的第一生长数据和第二农作物的第二生长数据；第一农作物的产量大于第二农作物的产量，和/或第一农作物的种植范围大于第二农作物的产量；基于第一生长数据对创建的初始产量预测模型进行训练，得到产量预测基础模型；基于第二生长数据和设定的自适应学习机制对产量预测基础模型的模型参数进行调整，得到产量预测模型；基于待预测第二农作物的生长数据和产量预测模型，得到待预测第二农作物的产量预测结果。本申请提供的方法和装置，提高了特色农作物的产量预测准确性和预测稳定性。
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公开(公告)号：CN115981221B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310276109.7
申请日：2023-03-21
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: G05B19/042 , E02B5/08
Abstract: 本发明涉及水联网全渠道控制技术领域，提供一种逐级优化的渠道灌溉闸门控制方法及系统。上述的逐级优化的渠道灌溉闸门控制方法，包括：确定本级闸门的当前流速；基于下一级对应闸门的总目标灌水量、所述本级闸门的所述当前流速以及所述本级闸门的总目标灌水量，确定下一级对应所述闸门的目标流速。本级闸门确定下一级闸门的目标流速，下一级闸门确定下下一级闸门的目标流速，以逐级控制的方式，动态调整各闸门的流速，能够使灌溉水精准高效的进入农田，避免渠头渠尾的灌溉差异；同时，按照目标灌水量所占比例调整下一级各闸门的流速，能够保证灌溉时长一致，减少灌溉时间。
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公开(公告)号：CN115804296A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211427455.2
申请日：2022-11-14
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: A01D45/26
Abstract: 本发明提供一种定植杯生菜收获机构，包括安装机架、顶升装置以及收获装置；所述安装机架具有收获工位，所述收获工位处用以安置栽培板；所述顶升装置安装至所述安装机架上，且处于所述收获工位的下方，所述顶升装置用以顶起所述栽培板上的定植杯；所述收获装置安装至所述安装机架上，且对应所述收获工位设置，所述收获装置包括夹持组件以及切割组件，所述夹持组件用以夹持所述定植杯中的生菜，所述切割组件用以对所述生菜的茎部进行切割。在本发明中，顶升装置将定植杯顶出，通过夹持组件将顶出的生菜进行夹持，然后顶升装置回落，显露出茎部，此时，通过切割组件对生菜进行切割，进而完成生菜的收割，实现自动化生菜收割。
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公开(公告)号：CN115729093A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211393236.7
申请日：2022-11-08
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种菇房空调控制调节方法及系统，属于空调控制调节技术领域，包括：获取菇房的空调调节物理参数，基于空调调节物理参数建立室温预测模型；确定空调控制调节目标，基于空调控制调节目标和室温预测模型，构建代价函数，得到空调当前控制序列；获取空调当前控制序列对应的下一时刻实际温度，利用空调当前控制序列和下一时刻实际温度更新代价函数，得到空调更新控制序列。本发明针对菇房环境中的空调控制调节，通过引入室内外各因素对菇房内温度的影响，能够根据未来各影响因素的变化对控制量提前做出调整，有效确保任意时刻的供冷量与室内冷负荷相匹配，同时根据预测温度对当前温度进行滚动反馈及优化，有效避免温度过度调整的缺陷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115690777A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211387081.6
申请日：2022-11-07
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: G06V20/68 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G01K11/24 , G01D21/02
Abstract: 本发明提供一种基于成熟度识别装置的香菇菌棒成熟度识别方法及系统，属于农业信息化技术领域，方法包括：获取香菇菌棒特征数据集合；将所述香菇菌棒特征数据集合输入至预先训练好的成熟度预测模型中，得到香菇菌棒成熟度识别结果；其中所述成熟度预测模型是基于香菇菌棒特征样本集合，以及按照香菇菌棒数据分类标签，对卷积门控循环单元训练得到的。系统包括：菌棒内部温度传感器、菌棒环境采集设备、无线基站和云平台。本发明通过提出香菇菌棒成熟度无损识别方法，并构建香菇菌棒成熟度识别系统，采用超声波温度测量以及利用多源数据信息深度融合的香菇菌棒菌丝体成熟度识别模型，有效地提高了成熟度的识别准确度和识别效率。
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公开(公告)号：CN117789037B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410185298.1
申请日：2024-02-19
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心 , 江苏省农业科学院
IPC: G06V20/10 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，提供了一种作物生长期预测方法及装置，该方法包括：获取待测作物图像，待测作物图像包括至少一类作物；将待测作物图像输入至作物预测模型，得到作物类别预测结果和作物生长期预测结果；其中，作物预测模型基于以样本作物图像中各作物的微观特征、不同作物之间的种植间距和样本作物图像对应的时序信息为训练特征，以多任务学习损失函数为训练函数对目标分类网络进行多任务训练得到；多任务学习损失函数基于交叉熵损失函数和均方误差损失函数确定。本发明所述方法能够在作物苗期的早期阶段，准确地识别出不同种类的作物，提高了作物分类和生长预测的准确性，从而为温室农业的苗期管理提供了有力的支持。
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公开(公告)号：CN118094112B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410467181.2
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
IPC: G06F18/10 , G06F18/25 , G06F18/243 , G06F18/2321 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06Q50/02
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，提供一种灌溉数据同化方法、装置、电子设备及存储介质，利用基于图神经网络的生成对抗网络的第一数据融合模型和基于图神经网络的元学习的第二数据融合模型，实现数据的高效和高质量的融合，提高数据融合的稳定性和多样性。利用基于图神经网络的注意力机制的第一数据同化模型和基于图神经网络的自适应优化的第二数据同化模型，实现数据同化模型的有效构建、优化和更新，可以实现自主的学习和优化能量，及时捕捉和适应灌溉系统的复杂性和变化性，满足灌溉管理和决策的实时性和精准性要求，进而提高数据同化模型的性能和效果，提升数据同化模型的智能程度。
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公开(公告)号：CN117972433B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410363178.6
申请日：2024-03-28
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种菇房温度预测模型的训练方法、菇房温度预测方法及装置，属于人工智能技术领域，包括：将训练样本中的菇房温度标签分解为若干个模态分量，并根据复杂度对模态分量进行高低频分类，并由所有高频模态分量构建高频温度标签，由所有低频模态分量构建低频温度标签，分别对并联构成菇房温度预测模型的两个子模型进行训练。本发明通过将训练样本中的菇房温度标签依据分解后的模态分量的复杂度划分为高、低频温度标签，充分挖掘了训练样本数据中的重要特征和隐藏结构，再将两种标签分别用于训练并联构成菇房温度预测模型的两个子模型，使模型能够更好学习和捕捉训练样本，模型训练的收敛速度更快，得到的预测模型精度更高、预测结果更准确。
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公开(公告)号：CN117970985B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410371351.7
申请日：2024-03-29
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
Abstract: 本申请提供一种基于知识图谱的营养液浓度调控方法、装置及存储介质，涉及施肥技术领域。该方法包括：根据番茄灌溉营养液EC值的影响因素数据构建营养液影响因素知识图谱；基于营养液影响因素知识图谱和作物生长数据库获取营养液EC值调控模型；作物生长数据库包含不同环境下植株的生长状态数据；利用营养液EC值调控模型对番茄营养液浓度进行调控。本申请提供的基于知识图谱的营养液浓度调控方法、装置及存储介质，基于建立的营养液影响因素知识图谱构建了能自适应且准确给出实时EC值的EC值调控模型，提高了营养液浓度动态调控的准确性，实现番茄品相稳定的长季节采收，提高番茄产量。
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