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公开(公告)号：CN118090671B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410467074.X
申请日：2024-04-18
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心 , 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明涉及水肥监测技术领域，提供一种作物水肥监测装置及用其进行水肥诊断的方法。上述作物水肥监测装置包括：立杆、横架、归一化植被指数传感器和控制器；归一化植被指数传感器安装于横架上；归一化植被指数传感器包括：光源、光电探测器和光学组件；光源用于向作物冠层发射照射光，光学组件用于将光源发射的照射光引导至作物冠层，以及将作物冠层产生的反射光线引导至光电探测器，光电探测器用于接收作物冠层对照射光反射形成的反射光线；其中，光源包括第一光源和第二光源，第一光源和第二光源发出的光线波长不同。本发明的成本低廉，不仅能够实现原位监测，还能够对作物肥力盈缺状态进行准确便捷地监测。
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公开(公告)号：CN118364975A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410789777.4
申请日：2024-06-19
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种多源数据驱动混合机理学习模型的小麦产量预测方法，属于作物产量预测技术领域，该方法包括：获取小麦在不同生长阶段的图像、实测冠层覆盖度、实测生物量、模型运行数据和气象因子数据；对图像进行图像分割，获得第一冠层覆盖度CC；基于模型A运行数据获取模拟CC，对模拟CC进行数据同化获得第二CC，使用模型预测获得第三CC；基于模型B运行数据获取模拟叶面积指数LAI，并将第三CC转换为第一LAI，基于第一LAI对模拟LAI进行数据同化获得第二LAI，使用模型预测获得第一生物量；基于模型C运行数据获取第二模拟生物量，并基于第一生物量对第二模拟生物量进行数据同化获得第二生物量，使用模型获得预测产量。
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公开(公告)号：CN118090620A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410525529.9
申请日：2024-04-29
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心 , 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明涉及土壤检测技术领域，提供一种土壤水分含量测量传感器及方法。上述传感器包括：壳体、光源组件、第一反射镜、第二反射镜、第一光电探测器和第二光电探测器；壳体具有柔性段和设置在柔性段两侧的刚性段，第一反射镜和第二反射镜分设安装于两个刚性段内；光源组件用于发射两路相位相同的发射光，两路发射光为第一光路和第二光路，第一光路经过第二反射镜和第一反射镜的反射被第一光电探测器采集，第二光路被第二光电探测器采集；其中，柔性段的长度能够随着土壤水分含量的变化而发生改变，从而改变第一反射镜和第二反射镜的间距。本发明具有极高的灵敏度，能够有效提高土壤水分含量测量的分辨率，对于土壤水分含量的测量更加稳定可靠。
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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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公开(公告)号：CN115761460B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310031279.9
申请日：2023-01-10
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
Abstract: 本发明提供的大棚房风险识别方法、装置、电子设备及存储介质，属于图像处理技术领域，包括：获取目标温室内的待识别图像；将待识别图像输入至图像检测模型，确定由图像检测模型输出的目标温室内的违禁物品的位置信息和种类信息，以及便道比例数据；根据违禁物品的位置信息和种类信息，以及便道比例数据，确定目标温室为大棚房的风险等级。本发明提供的大棚房风险识别方法、装置、电子设备及存储介质，通过对温室图像中的图像中的违禁物品和非耕种面积进行识别，进而自动根据识别结果高效地确定温室的大棚房风险等级，进而实现温室内撂荒、大棚房问题等自动预警，为蔬菜稳产保供、设施产业结构调整等提供数据支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116067435A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310268315.3
申请日：2023-03-20
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: G01D21/02
Abstract: 本发明涉及传感器技术领域，提供一种土壤环境多参数监测传感器，包括管体、集成探头和覆水层厚度监测探头；多个集成探头沿管体的长度方向依次设置于管体内；覆水层厚度监测探头设于管体，覆水层厚度监测探头包括光源模块、发射透镜、反射透镜和光强探测模块，光源模块能够发射两种不同波长的光线，任一光线透过发射透镜后照射至覆水层，并由覆水层反射至反射透镜，光线经过反射透镜后入射至光强探测模块，光强探测模块确定覆水层的厚度。土壤环境多参数监测传感器能够同时监测土壤水分、土壤电导率、土壤温度、土壤pH值中的至少一者和覆水层厚度，在实现一体式测量的同时，利用光学的测量方法，解决了目前覆水层厚度测量精度低的问题。
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公开(公告)号：CN115761460A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202310031279.9
申请日：2023-01-10
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
Abstract: 本发明提供的大棚房风险识别方法、装置、电子设备及存储介质，属于图像处理技术领域，包括：获取目标温室内的待识别图像；将待识别图像输入至图像检测模型，确定由图像检测模型输出的目标温室内的违禁物品的位置信息和种类信息，以及便道比例数据；根据违禁物品的位置信息和种类信息，以及便道比例数据，确定目标温室为大棚房的风险等级。本发明提供的大棚房风险识别方法、装置、电子设备及存储介质，通过对温室图像中的图像中的违禁物品和非耕种面积进行识别，进而自动根据识别结果高效地确定温室的大棚房风险等级，进而实现温室内撂荒、大棚房问题等自动预警，为蔬菜稳产保供、设施产业结构调整等提供数据支持。
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公开(公告)号：CN115166212B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211093200.7
申请日：2022-09-08
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: G01N33/24
Abstract: 本发明涉及监测技术领域，提供一种土壤水分监测装置，包括：浅层组件和深层组件；所述浅层组件和所述深层组件用于监测土壤水分；所述深层组件整体设置于土壤面以下；所述浅层组件至少部分设置于土壤面以下；所述浅层组件和所述深层组件可拆卸式连接；在所述浅层组件和所述深层组件连接的情况下，所述浅层组件和所述深层组件建立通信连接，以将所述深层组件的监测数据发送至所述浅层组件，实现了将监测装置分成的两个组件，深层组件可以长期埋于地下工作不用挖出，在农业机械作业时，只用反复挖埋浅层组件，减少了挖埋的土壤深度，从而在精准监测的同时，减少了挖埋的工作量。
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公开(公告)号：CN115166212A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202211093200.7
申请日：2022-09-08
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: G01N33/24
Abstract: 本发明涉及监测技术领域，提供一种土壤水分监测装置，包括：浅层组件和深层组件；所述浅层组件和所述深层组件用于监测土壤水分；所述深层组件整体设置于土壤面以下；所述浅层组件至少部分设置于土壤面以下；所述浅层组件和所述深层组件可拆卸式连接；在所述浅层组件和所述深层组件连接的情况下，所述浅层组件和所述深层组件建立通信连接，以将所述深层组件的监测数据发送至所述浅层组件，实现了将监测装置分成的两个组件，深层组件可以长期埋于地下工作不用挖出，在农业机械作业时，只用反复挖埋浅层组件，减少了挖埋的土壤深度，从而在精准监测的同时，减少了挖埋的工作量。
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公开(公告)号：CN118469093A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410917360.1
申请日：2024-07-10
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种灌区作物需水量确定方法和装置，应用于农业灌溉决策技术领域。该方法包括：获取生态特征数据，所述生态特征数据包括：气象数据、土壤数据、作物数据以及灌溉条件数据；基于所述生态特征数据构建灌区图模型，并根据生态特征数据的相似性将所述灌区图模型划分为多个空间单元；以所述气象数据为输入，通过蒸散发量预测模型预测每个空间单元的蒸散发量；以所述生态特征数据和所述蒸散发量为输入，通过土壤水分运移模型预测每个空间单元在未来预设期限内的土壤含水量变化趋势；根据所述生态特征数据和所述土壤含水量变化趋势确定灌区作物需水量。
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