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公开(公告)号：CN107247083A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201710429020.4
申请日：2017-06-08
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
IPC: G01N27/416
CPC classification number: G01N27/416
Abstract: 本发明提供一种农田重金属污染在线监测预警与实时处理系统及方法，该系统包括重金属在线监测预警设备、重金属实时处理装置、重金属污染监控平台和控制处理单元。将现场在线监测预警与实时处理重金属污染过程相结合，具有测试快速简捷，结果准确、成本低廉、检测限低及灵敏度高的特点，对样品没有破坏性，且检测周期大大缩短，适合现场在线检测重金属的含量并实时处理重金属污染，降低了对操作人员的专业技能要求，实现了农田中重金属污染在线监测预警及实时处理一体化进行的技术目标。而且，该系统既可对区域内的某种重金属进行浓度测定，也可对区域内的总重金属污染程度进行测定，测试灵敏度较高，对任意重金属含量可同时进行检测。
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公开(公告)号：CN104244267B
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201410421480.9
申请日：2014-08-25
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明提供了农田WSN可再生能源节点部署方法，该方法包括：根据网络覆盖性和网络连通性要求确定可再生能源节点的数目；计算每个监测点的数据传输负载，并根据数据传输负载计算出每个监测点的可再生能源位置选定指数；根据选定指数值选择若干个分区基准点，根据分区基准点构建泰森多边形，将整个监测区域分为若干个基准区；确定每个基准区内最优的可再生能源节点部署方案，并根据其确定可再生能源节点的位置。本发明还提供了农田WSN可再生能源节点部署系统，该系统包括数目计算单元、指数计算单元、分区单元及部署单元。本发明在无线传感器网络中部署适当的可再生能源节点，并通过有效部署以减少节点个数，达到降低网络成本的问题。
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公开(公告)号：CN106304152A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610834530.5
申请日：2016-09-20
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供了一种农田多径信道概率感知网络链路预测方法及装置，所述方法包括：对农田无线传感器网络信号传输状态进行监测，判断作物是否对无线信号造成遮挡；若作物未对无线信号造成遮挡，则采用直射径条件下的大尺度对数模型对所述农田无线传感器网络的链路通信质量进行预测；若作物对无线信号造成遮挡，则采用无直射径条件下的小尺度概率模型对所述农田无线传感器网络的链路通信质量进行预测。本发明能够根据遮挡方式的不同，采用大尺度模型与多尺度模型对农田信道进行区别化描述，针对大尺度效应模型中的确定链路与多尺度效应模型中的概率感知链路的不同特性，实现了农田多径信道链路质量的准确预测估计。
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公开(公告)号：CN106056861A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610587486.2
申请日：2016-07-22
Applicant: 北京农业信息技术研究中心 , 北京市农林科学院
Abstract: 本发明涉及一种生鲜乳冷却罐、储藏品质预警云服务系统及方法。该生鲜乳冷却罐，包括预警设备，所述预警设备用于识别当前流程状态以及采集生鲜乳的温度进行声光报警与远程报警。并且，预警设备包括处理器模块、温度采集模块、预警模块、光电耦合模块和通信模块。本发明能够使管理人员现场或通过管理平台及时获取冷却罐的温度信息，对温度发生异常冷却罐进行现场和远程报警，以便及时采取措施降到合理的温度范围，避免生鲜乳温度过高导致奶质变质。
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公开(公告)号：CN103983304B
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201410188834.X
申请日：2014-05-06
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
IPC: G01D21/02
Abstract: 本发明提供了一种河道水质监测系统和方法，该系统包括水质监控平台和按照一定的间隔部署在待监测河道上多个水质自动监测设备，其中，水质自动监测设备包括：水质参数感知与变送单元、水质取样单元、处理与控制单元、数据通信单元和电源适配单元；水质监控平台用于对所述多个水质自动监测设备进行管理，包括：数据接收存储单元、数据填报与编辑单元，用户展示与交互单元和管理单元。本发明建立了各水质监测设备之间的时间关联监测，解决了现有技术中无法及时捕捉小规模、随意性的排污情况的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105335487A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201510674305.5
申请日：2015-10-16
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/243 , G06F16/24522 , G06F16/951
Abstract: 本发明公开了一种基于农业技术信息本体库的农业专家信息检索方法以及系统。所述方法包括：获取自然语言形式的农业技术查询语句；对所述自然语言查询语句进行切分词处理以及地域和领域信息提取以获取检索关键词；根据预设的农业技术信息本体库判断所述检索关键词中是否存在与本体语义概念相关的词汇；在判断所述检索关键词存在与本体语义概念相关的词汇的情况下，根据所述预设的农业技术信息本体库对所述检索关键词进行本体语义扩展以获得本体语义扩展集；以及根据所述本体语义扩展集访问预设的专家信息索引库进行专家信息检索以生成专家信息检索结果。本发明通过根据具体需求，从检索信息中提取特定领域和地域信息，提高了待检索信息与专家信息的匹配度。
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公开(公告)号：CN105208120A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201510609483.X
申请日：2015-09-22
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
CPC classification number: H04L67/2828 , H04W28/06 , H04W84/18
Abstract: 本发明提供一种农田无线传感器网络参数间动态耦合压缩矩阵构建方法，包括以下步骤：无线传感器网络中的任意一个传感器节点获取其任一采集参数的时间序列，所述时间序列为采集参数的一个数据压缩周期的时间序列；从每个时间序列中分别选取一个特征数据，根据所述特征数据和其历史数据获取数据变化率；根据所述数据变化率对所述传感器节点的所有时间序列进行排序形成所述传感器节点的压缩矩阵。本发明通过分析和对比各参数时间序列变化特性，对采集参数进行排序形成压缩矩阵，增强了压缩矩阵内部相邻数据间的耦合性，从而在用如小波压缩方式进行压缩时可以提高数据的压缩效率。
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公开(公告)号：CN104469797A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410712457.5
申请日：2014-11-28
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
Abstract: 本发明公开一种序列预测的农田无线网络簇内数据稀疏基生成方法，所述方法包括：簇头节点在接收到普通节点上传的环境数据初步融合结果之后，根据普通节点之间的位置关系，得出环境数据初步融合结果之间的空间关联性；簇头节点根据环境数据初步融合结果之间的空间关联性，对环境数据初步融合结果进行二次融合，得到农田无线传感网络簇内数据的融合结果。本发明的方法构建层次型成簇网络，以时间关联性进行监测数据预测，以空间关联性进行簇内数据融合，根据监测数据的周期性变化规律以及空间数据上的稀疏性，快速生成簇内稀疏映射矩阵，减小网络数据通信负载，进而减小网络总体能耗，并最终达到延长网络生命周期，提高网络传输效率的目的。
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公开(公告)号：CN104219683A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201410411868.0
申请日：2014-08-20
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明提供一种农田无线传感器网络可再生能源节点部署方法及系统，涉及农田无线传感器网络技术领域，其中，包括：在监测区域内进行普通电池节点部署，根据预设成本和普通电池节点数量确定待部署可再生能源节点数量，遍历所述普通电池节点，将最大的期望可节约能耗所对应的普通电池节点作为待替换节点，将其替换为可再生能源节点，并将所述待部署可再生能源节点数量减1，判断所述待部署可再生能源节点数量是否为0，若是，结束流程，否则部署下一个可再生能源节点。由此上述方法解决了现有技术农田监测应用中预设成本约束的问题，且最大限度的延长了网络寿命。
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公开(公告)号：CN104219682A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201410410458.4
申请日：2014-08-20
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
Abstract: 本发明公开了一种无线传感器网络的网络层次构建方法，包括：对无线传感器网络的采集节点进行分组；汇聚节点定期接收采集节点的节点信息和获取的天气预报指数信息构造采集节点的特性向量；根据特性向量选取骨干节点；根据骨干节点选取采集节点中的非骨干节点，并根据非骨干节点在其自身的通信范围内是否存在骨干节点，划分非骨干节点的等级；根据骨干节点以及非骨干节点的等级构建网络层次，该方法通过汇聚节点定期接收采集节点的特性信息和天气预报指数信息，构造采集节点的特性向量，通过建立具有解关联层、输入层和竞争层三个层次的神经网络进行样本的学习和骨干节点的选取，实现骨干节点的优化选择，从而实现了节点之间能耗的合理分配。
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