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公开(公告)号：CN103020731A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210460715.6
申请日：2012-11-15
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明提供一种基于粒子群的蔬菜种植茬口安排优化方法，该方法分析了蔬菜的品种、地域、种植模式和种植设施对蔬菜品质和产量的影响以及各种约束条件限制的基础上，以最小化蔬菜茬口数、最优化蔬菜品质和产量为优化目标，将蔬菜种植茬口安排映射为旅行商问题，并提出了一种结合禁忌搜索和模拟退火算法的粒子群最优化算法对模型进行求解。该方法能够实现蔬菜种植茬口安排的自动化和最优化，降低了排产人员的劳动强度，提高了排产计划的合理性，减少了蔬菜茬口数量，降低了管理的难度，提高了蔬菜的品质和产量，增加了经济效益并可起到节能降耗的作用。
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公开(公告)号：CN102680488A
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201210093563.0
申请日：2012-03-31
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
Abstract: 本发明公开了一种基于PCA块状农产品在线识别装置及方法，其方法包括：S1：根据PCA计算标准块状农产品的特征空间，提取主要特征和计算主要特征的特征参数；S2：对待识别块状农产品进行几何特征和矩不变特征组成的特征向量的采集，并根据S1中的特征参数，进行在线识别。本发明不仅实现了传统方法对块状农产品的分级、结果更客观公正、系统实时性高，并且不会对人的健康和块状农产品的卫生情况造成损害。
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公开(公告)号：CN102654463A
公开(公告)日：2012-09-05
申请号：CN201210110137.3
申请日：2012-04-13
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
Abstract: 本发明涉及瓜果类检测技术领域，本发明公开了一种西瓜品质无损检测方法及装置，该方法包括：选取多个样本西瓜，分别采用排水法测量出每个样本西瓜的初始体积，利用CCD摄像机采集样本西瓜的图像信息并传输给计算机，计算机将图像信息处理后计算出样本西瓜的长度、宽度和高度，并建立待测西瓜的体积模型：V＝4/3×K×a×b×c，根据样本西瓜的初始体积和长度、宽度、高度拟合出K值，根据该模型测量出待测西瓜的体积，并测量出其质量，根据质量和体积计算出密度，最后根据密度判断出该待测西瓜的品质。本发明结合数字图像处理、传输系统和计算机控制技术，实现西瓜品质无损分类和识别，操作简单、检测性能稳定。
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公开(公告)号：CN112288564B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202011057039.9
申请日：2020-09-29
Applicant: 北京农业信息技术研究中心 , 农芯(南京)智慧农业研究院有限公司
IPC: G06Q40/02 , G06F16/215 , G06F16/2455 , G06F16/951 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供了一种农业社会化服务主体信用等级生成方法及系统，该方法包括：通过大数据分析，选取农业社会化服务主体信用评估指标集，并获取每一历史时刻至当前时刻的所有服务主体的指标值；将每个服务主体在所有时刻的指标值分别输入预设的深度学习信用分类模型，输出每个服务主体在每一时刻的信用类别；根据每一服务主体所有历史时刻和当前时刻的信用类别，确定每一服务主体的综合信用等级；可视化展示服务主体的信用等级和变化过程。该方法利用深度学习技术对农业社会化服务主体的信用等级进行分类，可使信用分级结果更能全面准确地反映农业社会化服务主体的信用状况，有助于提高农业社会化服务主体信用评级的科学化和智能化水平。
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公开(公告)号：CN106683098B
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201611019028.5
申请日：2016-11-15
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
Abstract: 本发明公开了一种重叠叶片图像的分割方法，包括：从图像采集设备中获取包含作物重叠叶片的彩色图像，对其进行归一化；提取图像的绿色颜色特征，除去非绿色背景；利用Chan‑Vese模型进行目标叶片的轮廓提取；利用Sobel算子进行目标叶片的边缘检测；将轮廓提取结果和边缘检测结果进行融合，实现重叠叶片的准确分割，提取出目标叶片。本发明能够实现对重叠的作物叶片准确、完整地分割，为后续叶片病害的识别奠定基础，也为农作物叶片分割领域提供新的方法和技术。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104751122B
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201510098883.9
申请日：2015-03-05
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
CPC classification number: Y02A40/12
Abstract: 本发明公开了一种农作物病情指数的计算方法及系统，包括：获取农作物的图像，并对所述图像进行预处理；将预处理后的图像划分成多个子图像，提取所述子图像的颜色特征；根据所述子图像的颜色特征，通过最小距离分类器识别所述子图像的病害种类及病害级别；根据所述子图像的病害种类及病害级别，计算该农作物的病情指数。该方法解决了现有技术中病情指数计算依赖田间植保人员自身经验和病理学知识、统计结果不准确、需要人工计算等。通过该方法将有助于提高农作物病害的防治水平，进而促进了精准农业的实施，而且也为农作物病害防治领域提供了新的方法和技术。
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公开(公告)号：CN106683098A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611019028.5
申请日：2016-11-15
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
CPC classification number: G06T2207/10004 , G06T2207/10024 , G06T2207/30004
Abstract: 本发明公开了一种重叠叶片图像的分割方法，包括：从图像采集设备中获取包含作物重叠叶片的彩色图像，对其进行归一化；提取图像的绿色颜色特征，除去非绿色背景；利用Chan‑Vese模型进行目标叶片的轮廓提取；利用Sobel算子进行目标叶片的边缘检测；将轮廓提取结果和边缘检测结果进行融合，实现重叠叶片的准确分割，提取出目标叶片。本发明能够实现对重叠的作物叶片准确、完整地分割，为后续叶片病害的识别奠定基础，也为农作物叶片分割领域提供新的方法和技术。
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公开(公告)号：CN102073692B
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201010608017.7
申请日：2010-12-16
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及基于农业领域本体库的语义检索系统和方法，属于智能检索技术领域。为提高农业领域信息语义检索过程的精准度以及效率，本发明利用信息抽取技术仅仅将网页中有用的结构化数据抽取出来作为检索的基础资源，因此在数据基础资源阶段大大保证了检索数据来源的结构性和准确性；然后建立了比较全面和专业的面向农业行业的本体库，在语义本体推理引擎的基础上结合用户的参与，根据用户的查询请求进行语义扩展和推理，并对用户提交的自然语言进行处理或者将扩展后的结果再次返回给用户，使得用户参与的过程中能比较准确的确定扩展语义集中各个本体实例的权重，直到扩展后的本体实例集符合用户的查询需求，从而提高了最终检索的查准率和查全率。
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公开(公告)号：CN102999787B
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201210434395.7
申请日：2012-11-02
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种蔬菜种植茬口安排的优化方法，具体包括：将所有蔬菜茬口一一映射为n个结点，并建立数学模型；提出了应用一种可变的启发优先系数的蚁群优化算法对模型进行求解，输出最优路径即蔬菜茬口的安排路径。该方法能够实现蔬菜种植茬口安排的信息化和自动化，降低了排产人员的劳动强度，提高了蔬菜的整体品质和经济效益并可最大程度的保持土壤肥力、土地生产力、劳动力使用率。
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公开(公告)号：CN102721509B
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201210161335.2
申请日：2012-05-22
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
IPC: G01M1/10
Abstract: 本发明涉及自动化生产过程在线质量检测技术领域，公开了一种粘连块状农产品在线分级方法，包括以下步骤：S1、为合格块状农产品建立NMI特征模型与加权转动惯量标准差模型；S2、利用合格块状农产品的NMI特征模型与加权转动惯量标准差模型和待分级块状农产品的NMI特征和加权转动惯量标准差信息进行待分级块状农产品在线分级。本发明将NMI特征、加权转动惯量标准差和数学模型引入块状农产品在线分级，针对流水线上块状农产品粘连的情况，用距离变换和分水岭的方法，实现自动、无损地分割粘连块状农产品，并对其进行分级，从而实现其合格率的在线检测。
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