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公开(公告)号：CN114515663A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210028855.X
申请日：2022-01-11
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种菌菇喷淋控制方法、装置及系统，包括：根据可见光图像，确定各采集位置处的生长投影面积；结合热红外图像和生长投影面积，确定生长投影面积的表面平均温度；根据生长投影面积的表面平均温度和环境温度，确定采集位置处的蒸腾扩散系数；根据各采集位置处的蒸腾扩散系数，确定待作业菌室的平均蒸腾速度；根据平均蒸腾速度，制定对待作业菌室中所有菌菇的喷淋策略。本发明将生理响应纳入温室控制系统中，并充分考虑空间中菌菇的蒸腾速率存在空间分异性，全方位考虑室中各采集位置处的蒸腾速度，用所确定的平均蒸腾速度进行加湿调控，构建基于温室环境与菌菇生长发育规律相结合的加湿策略，为菌菇喷淋补水提供准确、有效地技术支持。
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公开(公告)号：CN101514963A
公开(公告)日：2009-08-26
申请号：CN200910080190.1
申请日：2009-03-25
Applicant: 北京市农林科学院
IPC: G01N21/64
Abstract: 本发明公开了一种自然光照条件下的植被荧光探测方法及装置，所述探测方法包括：在自然光照条件下测量荧光波段入射能量、参考波段入射能量、植被在待测荧光波段的反射能量以及植被在参考波段的反射能量；利用测量所得到的能量值获取植被冠层的荧光绝对强度。该方法能够更加直观地反映自然条件下的光合作用的荧光信息，并且能够探测植被冠层荧光。由于其简便快捷、真实可靠的特点，更容易推广到航空或卫星平台，实现荧光探测从接触式的点测量方式到航空或卫星遥感大面积监测的技术飞越。
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公开(公告)号：CN120013858A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411873424.9
申请日：2024-12-18
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心 , 上海市农业科学院
Abstract: 本发明提供一种香菇菌盖分析系统、方法、电子设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，包括：图像采集设备、柔性灯、背景板、工控机；所述图像采集设备和所述柔性灯设置于所述背景板上方，所述工控机分别与所述图像采集设备和柔性灯通信连接；其中，所述背景板用于放置香菇菌盖，所述柔性灯用于为所述背景板所在区域进行补光；其中，所述图像采集设备用于采集所述背景板上放置的香菇菌盖图像，并将所述香菇菌盖图像发送到所述工控机；其中，所述工控机通过FlashAttention—U²NET分割网络对所述香菇菌盖图像进行图像分割，得到香菇分割图像，并对所述香菇分割图像进行表型指征分析，得到所述香菇菌盖的表型指征数据。
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公开(公告)号：CN119247789B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411765517.X
申请日：2024-12-04
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种连栋温室环境控制方法、控制器及控制决策支持系统，涉及自动控制技术领域。其中方法包括：获取连栋温室生产过程中处于目标时刻的相关信息，相关信息包括作物生长状态数据、温室环境状态数据、市场经济数据及从目标时刻开始的控制时域内的室外气象预测数据；基于相关信息在控制时域内求解连栋温室的最优控制问题，得到温室环境调节设备的最优控制函数和温室环境状态最优轨线；基于最优控制函数和温室环境状态最优轨线，生成控制器的参数设置决策建议；基于参数设置决策建议更新控制器的参数设置；在每日的目标时刻更新求解最优控制问题，生成控制器的参数设置决策建议。实施本申请提供的技术方案，可以提高连栋温室环境控制的智能化水平。
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公开(公告)号：CN119449586A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411347845.8
申请日：2024-09-26
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: H04L41/0677 , H04L41/12 , H04L45/02 , H04L45/122 , H04L45/00 , H04L67/12
Abstract: 本发明提供一种基于智能灌溉网关的故障诊断与定位方法及装置，涉及农业灌溉技术领域，方法包括：获取从由灌溉网关控制的灌溉系统中采集的多源传感器数据，进行凝聚层次聚类，得到层次聚类树；根据预设的距离阈值，确定出层次聚类树中的截断点，对层次聚类树进行剪切，得到多个聚类簇；对聚类簇中的多源传感器数据进行异常数据识别，确定出异常故障点；在灌溉系统的树形拓扑结构网络中追溯到异常故障点，并进行路径规划，得到追溯异常故障点的最短路径，以在灌溉系统中定位出异常故障点。通过本申请，克服灌溉系统的故障检测可能出现误判或漏判，且难以及时对故障进行定位，导致故障定位精度和效率低下，影响灌溉系统的维护效率的缺陷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119328727A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411866414.2
申请日：2024-12-18
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
Abstract: 本发明涉及菌类采摘技术领域，提供一种菇柄自适应定位的套筒式香菇采摘执行器，包括：支架、采摘执行机构和第一驱动机构。采摘执行机构包括套筒和夹持组件，套筒可转动地设置于支架。套筒设有容纳腔，容纳腔的一侧设有开口，夹持组件可活动地设置于容纳腔内；容纳腔用于容纳待采摘香菇；夹持组件用于夹持待采摘香菇的菇柄。第一驱动机构设置于支架，并与套筒传动连接，以驱动套筒转动以折断菇柄。本发明的菇柄自适应定位的套筒式香菇采摘执行器，将套筒套设在待采摘香菇的外侧，以对待采摘香菇起到定位和保护作用，并使容纳腔内的夹持组件能够对准并夹持菇柄，第一驱动机构能够驱动套筒转动以折断菇柄，能够采摘获得完整的菌盖和部分菇柄。
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公开(公告)号：CN119292365A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411181161.5
申请日：2024-08-27
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: G05D23/20
Abstract: 本发明提供一种温室气候预测控制方法、装置、电子设备及存储介质，涉及农业技术领域，包括：获取温室内的气候数据和作物数据，并进行多源数据融合，得到多源融合数据；根据所述多源融合数据，以作物生长状态为输出，训练和验证深度神经网络，得到温室气候系统的非线性动力学模型；通过贝叶斯推断技术，以非线性动力学模型的参数为随机变量，以温室内外的气候数据为观测数据，建立参数不确定性的后验分布，从而得到输出不确定性的后验分布模型；根据温室气候系统的非线性动力学模型、参数不确定性的后验分布模型和温室生产系统的目标，建立多目标的随机机会约束MPC的优化问题；并求解，得到温室的控制输入和控制策略。
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公开(公告)号：CN119247789A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411765517.X
申请日：2024-12-04
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种连栋温室环境控制方法、控制器及控制决策支持系统，涉及自动控制技术领域。其中方法包括：获取连栋温室生产过程中处于目标时刻的相关信息，相关信息包括作物生长状态数据、温室环境状态数据、市场经济数据及从目标时刻开始的控制时域内的室外气象预测数据；基于相关信息在控制时域内求解连栋温室的最优控制问题，得到温室环境调节设备的最优控制函数和温室环境状态最优轨线；基于最优控制函数和温室环境状态最优轨线，生成控制器的参数设置决策建议；基于参数设置决策建议更新控制器的参数设置；在每日的目标时刻更新求解最优控制问题，生成控制器的参数设置决策建议。实施本申请提供的技术方案，可以提高连栋温室环境控制的智能化水平。
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公开(公告)号：CN119167722A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411669735.3
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: G06F30/23 , G01K13/00 , G06F30/13 , G06N20/00 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/213 , G06F18/232 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及温室气温预测控制技术领域，具体涉及一种多源蓄热型柔性日光温室气温预测方法和装置，该方法包括：利用非线性有限元法和多尺度协调方法建立传热模型；利用多尺度卷积神经网络和时空特征提取方法建立机器学习模型；利用高斯混合模型和自适应权重生成方法对机器学习模型进行优化；利用梯度加权类激活映射和反向传播的可视化优化方法对优化后的机器学习模型进行可视化，得到可视化后的机器学习模型；基于传热模型和可视化后的机器学习模型生成温室气温预测模型，以进行温室气温的预测和控制。结合传热模型和机器学习模型的优势，利用多尺度协调、时空特征提取、自适应权重生成、可视化优化，有效地提高温室气温预测的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN114723149B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202210395312.1
申请日：2022-04-14
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种土壤墒情预测方法、装置、电子设备及存储介质，包括：将待预测的土壤墒情数据输入训练好的梯度提升树预测模型，输出所述待预测的土壤墒情数据对应的土壤墒情预测信息；所述训练好的梯度提升树预测模型是根据携带土壤墒情信息标签的土壤墒情数据样本集训练后得到的，所述梯度提升树预测模型的目标超参数的数值是基于粒子群优化算法求解得到的。本发明实现了模型对复杂非线性关系的高精度拟合能力，通过将待预测的土壤墒情数据输入训练好的梯度提升树预测模型，可以实现高精度的土壤墒情实时预测，同时还避免了对农田土壤环境的破坏，节省了大量人力物力。
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