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公开(公告)号：CN115152483A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210730021.3
申请日：2022-06-24
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种玻璃温室的屋面倾角计算方法及装置，属于农业工程技术领域，所述方法包括：根据玻璃温室的南向屋面的透光率在预设时段随入射角的变化关系，确定入射角阈值；根据所述入射角阈值和所述玻璃温室的地理位置信息，确定所述玻璃温室的南向屋面倾角。本发明提供的玻璃温室的屋面倾角计算方法及装置，通过南向屋面的透光率在预设时段随入射角的变化关系，确定入射角阈值，进一步结合玻璃温室的地理位置信息确定南向屋面倾角，从而提高了玻璃温室在冬季的采光能力，有利于温室内作物的生长发育。
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公开(公告)号：CN114777055B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210677660.8
申请日：2022-06-16
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种植物栽培的动态照明系统及供光方法，该系统包括：照明模组，以及电连接的摄像头、数据处理模块和电机；照明模组包括多个由LED阵列和调焦筒构成的照明单元，电机通过传送带与调焦筒相连，以控制照明单元调整焦面；摄像头，用于在当前的第一周期内，采集目标图像；数据处理模块，用于基于目标图像进行图像分析，在分析结果满足目标条件的情况下，生成第一控制指令；电机，用于基于第一控制指令，在当前的第二周期内以持续运转，以调整照明单元经调焦后所投射出的光斑面积。本发明提供的植物栽培的动态照明系统及供光方法，能够通过电信号实现机构调整，提高系统整体的自动化和智能化，节约电能。
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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
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06N3/08 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/084
Abstract: 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：CN117974439A
公开(公告)日：2024-05-03
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：CN117958128A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410364701.7
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: 本发明提供一种水培叶菜营养液管控方法、装置、电子设备及存储介质，属于农业种植技术领域，包括：确定营养液中的氮肥储量和水培叶菜植株内的氮素储存量，并基于单位面积水培叶菜的潜在氮素需求量，确定水培叶菜的氮营养指数，进而确定向营养液中施加的氮肥投施量。本发明根据营养液中的氮肥储量和叶菜植株内的氮素储存量，结合水培叶菜的潜在氮素需求量，综合考虑水培叶菜生产系统当前所具有的氮素总量以及水培叶菜未来生长所需的需求量，在预判叶菜氮素生长需求的基础上精确地投施氮肥量，既避免了奢侈吸收氮素造成植株体内硝酸盐的富集，又避免了导致叶菜氮营养盈亏状态波动幅度大的滞后效应，实现了水培叶菜的优质高效生产。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117461500B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311814305.1
申请日：2023-12-27
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
Abstract: 本发明涉及农作物育种技术领域，尤其涉及一种加速作物育种的植物工厂系统、方法、装置、设备及介质。本发明通过植物工厂的种质鉴选模块模拟田间环境，种质鉴选模块和快速加代模块培养同一作物可以直接分析同一作物在田间环境下与加速世代培养环境下的表型区别，由于田间环境为模拟得到，可直接根据环境控制模块的模拟参数获取田间环境参数；本发明进一步通过获取关联模型，确定大田表现优秀的目标种质，节省了大田性状比较环节的时间，提高了育种效率，同时发挥植物工厂优势，为植物工厂育种提供了新的、可直接大面积种植的、时间更短的新路径。
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公开(公告)号：CN114777055A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210677660.8
申请日：2022-06-16
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种植物栽培的动态照明系统及供光方法，该系统包括：照明模组，以及电连接的摄像头、数据处理模块和电机；照明模组包括多个由LED阵列和调焦筒构成的照明单元，电机通过传送带与调焦筒相连，以控制照明单元调整焦面；摄像头，用于在当前的第一周期内，采集目标图像；数据处理模块，用于基于目标图像进行图像分析，在分析结果满足目标条件的情况下，生成第一控制指令；电机，用于基于第一控制指令，在当前的第二周期内以持续运转，以调整照明单元经调焦后所投射出的光斑面积。本发明提供的植物栽培的动态照明系统及供光方法，能够通过电信号实现机构调整，提高系统整体的自动化和智能化，节约电能。
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公开(公告)号：CN119126889A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411158036.2
申请日：2024-08-22
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: G05D27/02
Abstract: 本发明提供一种多目标日光温室通风决策方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取温室内外的实时环境信息确定温室通风特征向量；根据温室通风特征向量生成初步通风决策策略；对初步通风决策策略进行多目标优化；动态调整最优通风决策策略以自动适应温室内外的气象变化和作物的生长阶段。本发明提供的多目标日光温室通风决策方法，综合运用多传感器融合技术、多模态变分自编码器算法、软性行为克隆算法、元学习技术、多目标粒子群优化算法、多目标协同进化算法、多智能体系统和强化学习的迁移学习技术等技术，能有效提升温室通风决策效率，降低温室通风能耗，提高温室内温度的智能化控制和作物的生长质量。
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公开(公告)号：CN118586432A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410809357.8
申请日：2024-06-21
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0985 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06N3/006 , G06F18/25 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供一种温室的水肥决策模型的训练方法、装置，该方法包括：获取多智能体的待决策数据，多智能体包含温室的各区域；以所述多智能体为节点，基于待决策数据构建第一图结构，基于初始水肥决策模型中的图注意力网络层确定图结构融合特征，并基于图结构融合特征，确定各智能体的水肥决策；以最大化所述各智能体的决策奖励为目标，对初始水肥决策模型进行优化，以得到最终的水肥决策模型。本发明提供的方法，基于待决策数据构建第一图结构，基于图注意力网络得到图结构融合特征，提升对数据的处理能力。通过多智能体强化学习对模型进行优化，以得到更协调的水肥决策，提升水肥利用率。
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公开(公告)号：CN118261198B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410661426.5
申请日：2024-05-27
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: G06N3/045 , G06N3/0985 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06F18/213 , G06F30/27 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，提供一种温室土壤温湿度预测模型构建方法、预测方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品，构建方法包括：获取样本环境数据，并对样本环境数据进行特征提取，得到输入特征；应用输入特征，基于元学习的模型训练方法，结合元学习器和基学习器，对初始模型进行参数迭代，得到温室土壤温湿度预测模型；初始模型是基于胶囊网络的混合模型架构，将第一模型和多头自注意力层进行融合得到的，第一模型包括基于前馈注意力机制的图神经网络、双向长短期记忆网络和输出层；基学习器用于学习温室土壤温湿度与输入特征之间的非线性映射关系。本发明提供的方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品，能够提高预测精度和稳定性。
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