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公开(公告)号：CN117970985B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410371351.7
申请日：2024-03-29
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
Abstract: 本申请提供一种基于知识图谱的营养液浓度调控方法、装置及存储介质，涉及施肥技术领域。该方法包括：根据番茄灌溉营养液EC值的影响因素数据构建营养液影响因素知识图谱；基于营养液影响因素知识图谱和作物生长数据库获取营养液EC值调控模型；作物生长数据库包含不同环境下植株的生长状态数据；利用营养液EC值调控模型对番茄营养液浓度进行调控。本申请提供的基于知识图谱的营养液浓度调控方法、装置及存储介质，基于建立的营养液影响因素知识图谱构建了能自适应且准确给出实时EC值的EC值调控模型，提高了营养液浓度动态调控的准确性，实现番茄品相稳定的长季节采收，提高番茄产量。
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公开(公告)号：CN117970985A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410371351.7
申请日：2024-03-29
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
Abstract: 本申请提供一种基于知识图谱的营养液浓度调控方法、装置及存储介质，涉及施肥技术领域。该方法包括：根据番茄灌溉营养液EC值的影响因素数据构建营养液影响因素知识图谱；基于营养液影响因素知识图谱和作物生长数据库获取营养液EC值调控模型；作物生长数据库包含不同环境下植株的生长状态数据；利用营养液EC值调控模型对番茄营养液浓度进行调控。本申请提供的基于知识图谱的营养液浓度调控方法、装置及存储介质，基于建立的营养液影响因素知识图谱构建了能自适应且准确给出实时EC值的EC值调控模型，提高了营养液浓度动态调控的准确性，实现番茄品相稳定的长季节采收，提高番茄产量。
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公开(公告)号：CN119762686A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510273853.0
申请日：2025-03-10
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: G06T17/00 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06N3/045 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，本发明提供一种多视图融合的植株三维重建方法、装置、设备及存储介质，方法包括：基于三维表示网络获得植株三维先验知识；三维表示网络是基于无标注的植株多视角图像训练得到的；对待监测植株的多视角时序图像进行特征提取，得到多视角图像融合特征；基于植株三维先验知识和多视角图像融合特征，对待监测植株进行三维重建，得到待监测植株的三维重建模型。本发明通过无标注的植株多视角图像训练得到的三维表示网络获得三维先验知识，再辅以注意力机制对多视角图像特征进行融合，最后基于三维先验知识和多视角图像融合特征，对待监测植株进行三维重建，准确且快速地得到待监测植株的三维重建模型。
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公开(公告)号：CN222712159U
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202421474708.6
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
Abstract: 本实用新型涉及植物表型检测技术领域，提供一种植株生长点表型信息检测机器人，包括：底盘、表型信息检测机构和行进机构，所述行进机构设于所述底盘；所述表型信息检测机构包括升降组件、横向驱动组件、侧拍装置和俯拍装置，所述升降组件包括第一固定端和能够升降移动的第一移动端，所述横向驱动组件包括第二固定端和能够横向移动的第二移动端，所述第一固定端设于所述底盘，所述第二固定端与所述第一移动端连接，所述侧拍装置设于所述第一固定端的侧壁，所述俯拍装置设于所述第二移动端。本实用新型提供的植株生长点表型信息检测机器人，解决了现有的植物表型检测机器人无法对作物生长点过高的植株进行全面检测，导致表型检测准确性低的缺陷。
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