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公开(公告)号：CN116757332B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311010153.X
申请日：2023-08-11
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/0202 , G06T7/10 , G06T7/62 , G06T7/70
Abstract: 本发明提供一种叶菜产量预测方法、装置、设备及介质，涉及作物产量预测领域，该方法包括：获取目标区域的叶菜图像，获取目标区域在历史时段内的环境数据以及生理数据；输入叶菜图像至图像分割模型，获取第一目标产量，输入环境数据以及生理数据至预设机理模型，获取第二目标产量；输入所述第一目标产量以及所述第二目标产量至预设拟合方程，获取所述目标区域对应的叶菜产量。本发明构建基于机理模型和机器视觉的叶菜产量预测模型，将基于机器视觉的图像分割模型所预测产量与基于机理模型所预测产量进行拟合，在充分考虑机理模型和机器视觉的叶菜产量预测的同时，又能够修正单一图像算法或机理模型估算的产量数据，从而提高估算准确率。
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公开(公告)号：CN117829339A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311607491.1
申请日：2023-11-28
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种温室作物蒸腾耗水确定方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：将室外气象环境数据和温室的结构参数输入至训练好的预测模型中，得到所述预测模型输出的所述温室的室内环境信息；所述预测模型是基于反馈神经网络对样本室外气象环境数据、样本结构参数和样本室内环境信息训练得到的；基于所述温室的室内环境信息，确定所述温室的作物蒸腾耗水量。本发明提供的温室作物蒸腾耗水确定方法，通过室外气象环境数据结合温室的结构参数，通过训练好的预测模型可以准确预测温室的室内环境信息，大大降低观测成本和技术维护强度，从而根据室内环境信息可以准确计算温室的作物蒸腾耗水量，对精准水分管理提供依据。
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公开(公告)号：CN117456523A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311378584.1
申请日：2023-10-23
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种作物种类识别方法、装置、电子设备及介质，涉及作物生长监控领域，该方法包括：获取目标区域中作物在第一生长阶段中的第一图像数据集，识别作物在目标区域中的行间距、株间距、株高以及种植密度；根据行间距、株间距、株高以及种植密度，从预设作物种植规划中确定作物的作物类型，作物类型包括果菜作物以及叶菜作物；获取目标区域中作物在第二生长阶段中的第二图像数据集，输入第二图像数据集至作物类型对应的种类识别模型，获取作物类型对应的种类识别模型输出的作物种类识别结果。本发明不仅能够在作物种植期内更早的识别出作物种类，以提前进行施肥指导、灌溉指导以及病虫害预防的指导，还提高了识别准确率和可解释性。
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公开(公告)号：CN116757332A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311010153.X
申请日：2023-08-11
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/0202 , G06T7/10 , G06T7/62 , G06T7/70
Abstract: 本发明提供一种叶菜产量预测方法、装置、设备及介质，涉及作物产量预测领域，该方法包括：获取目标区域的叶菜图像，获取目标区域在历史时段内的环境数据以及生理数据；输入叶菜图像至图像分割模型，获取第一目标产量，输入环境数据以及生理数据至预设机理模型，获取第二目标产量；输入所述第一目标产量以及所述第二目标产量至预设拟合方程，获取所述目标区域对应的叶菜产量。本发明构建基于机理模型和机器视觉的叶菜产量预测模型，将基于机器视觉的图像分割模型所预测产量与基于机理模型所预测产量进行拟合，在充分考虑机理模型和机器视觉的叶菜产量预测的同时，又能够修正单一图像算法或机理模型估算的产量数据，从而提高估算准确率。
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