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公开(公告)号：CN107368847A
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201710494649.7
申请日：2017-06-26
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种作物叶部病害识别方法及系统，其中，所述方法包括：对作物叶部图像进行预处理，获取待识别图像；在RGB颜色空间上，提取所述待识别图像的颜色特征向量；使用已训练和排序的单分类器组合，对所述颜色特征向量进行动态选择集成识别。本发明通过将待识别图像转化为颜色特征向量，使用多个分类器构成的分类器组合对问题特征向量进行识别，降低了对作物病害识别的难度，增强了识别精度，提升了识别效率。
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公开(公告)号：CN104573860B
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201410855815.8
申请日：2014-12-31
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
Abstract: 本发明公开了一种大型蔬菜种植企业种植计划自动生成方法。所述方法包括：输入数据，进行数据初始化；对输入数据进行预处理与有效性验证；根据客户订单要求，利用智能启发式算法为所有订单安排种植地点和种植时间，生成企业种植计划排程结果；可视化展示企业种植计划排程结果。本发明以满足蔬菜种植企业的客户订单需求为目标，同时充分考虑各蔬菜品种的预期价格、生产周期、劳动力和物资成本、土地轮种、运输距离等因素，确保在完成客户订单需求的同时，使制定出的种植计划能够达到企业经济效益最大化。应用本发明所述方法可有效提高大型蔬菜种植企业蔬菜种植计划的编排效率，提高编排工作的自动化和智能化水平。
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公开(公告)号：CN106504258A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610800202.3
申请日：2016-08-31
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
CPC classification number: G06T2207/20024 , G06T2207/30188
Abstract: 本发明提供了一种植物叶片图像提取方法及装置，利用红绿蓝颜色通道上的子图像，进行阈值化处理并获取二值图像；在获取二值图像后，对二值图像中的像素点进行拟合并提取目标叶片。采用本发明技术方案中的方法能够克服田间复杂环境的干扰，准确、完整的分割出目标叶片；不仅可以提高叶片边缘检测的精度降低叶片识别错误的概率，还能够应用于智能手机等移动终端，适合田间操作，拓宽了该方法的应用范围。
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公开(公告)号：CN103020731B
公开(公告)日：2015-09-30
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：CN102680488B
公开(公告)日：2015-06-17
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104700203A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510021541.7
申请日：2015-01-15
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
Abstract: 本发明涉及物流配送技术领域，具体涉及一种物流配送网点规划方法及装置。通过以所述需求点为节点和各个需求点之间直接可达最短路径为边构建连通图；进而根据每个需求点的业务量将所述连通图划分成与配送网点数量相等的连通子图；针对每个连通子图规划配送路径，并且不断更新优化得到配送网点最优位置；计算得到当前运营利润。然后增加配送网点数量，重复上述步骤，直至运营利润增量小于或等于零为止，输出运营利润最大时所对应的配送网点数量以及位置。采用本发明技术方案能够对配送网点规划决策进行量化，避免了依靠经验和直觉进行规划所造成的不合理，进一步合理化利用资源，减少配送成本。
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公开(公告)号：CN103778428A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410012650.8
申请日：2014-01-10
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明提供了一种基于块标记的病害感兴趣区域提取方法及系统，该方法包括：在原图像的灰度图像中通过提取边缘特征将图像分为若干个块；在原图像的彩色图像中将从所述若干个块中筛选出的符合病害感兴趣区域颜色特征的块，划分到病害感兴趣区域中；基于原图像获取区分病害感兴趣区域与非病害感兴趣区域的二值图像；基于距离变换和分水岭变换将所述二值图像中的非病害感兴趣区域分割为若干个区域；在原图像的彩色图像中将从所述若干个区域中筛选出的符合病害感兴趣区域颜色特征的区域，划分到病害感兴趣区域中。本发明可以在大田环境下实现病害感兴趣区域的准确提取。
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公开(公告)号：CN102721509A
公开(公告)日：2012-10-10
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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公开(公告)号：CN102073692A
公开(公告)日：2011-05-25
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：CN107368847B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201710494649.7
申请日：2017-06-26
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种作物叶部病害识别方法及系统，其中，所述方法包括：对作物叶部图像进行预处理，获取待识别图像；在RGB颜色空间上，提取所述待识别图像的颜色特征向量；使用已训练和排序的单分类器组合，对所述颜色特征向量进行动态选择集成识别。本发明通过将待识别图像转化为颜色特征向量，使用多个分类器构成的分类器组合对问题特征向量进行识别，降低了对作物病害识别的难度，增强了识别精度，提升了识别效率。
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