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公开(公告)号：CN104331722A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410601441.7
申请日：2014-10-31
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06K17/00
Abstract: 本发明公开了一种果园环境喷药作业信息自动记录装置和方法，涉及自动识别技术领域。该装置包括：安装在作业区入口的第一RFID电子标签、安装在作业区出口的第二RFID电子标签，以及所述自动记录装置在使用过程中，从所述作业区入口向所述作业区出口移动的喷药装置，所述喷药装置上设置有自动记录设备，所述自动记录设备能够收发、读取、解析RFID信号以及根据RFID信号解析内容形成作业信息并记录存储。本发明实现了喷药开始和停止作业信息的自动记录，提高了果园喷药作业信息记录的效率和准确性，为果品质量溯源系统的建立提供了准确的喷药作业过程信息。
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公开(公告)号：CN103955374A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410215782.0
申请日：2014-05-21
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06F9/44
Abstract: 一种二叉树型可视化编辑器，包括知识编辑器和专家系统；知识编辑器用于编辑知识信息；将知识信息上传到服务器；专家系统用于接收用户输入的问题信息；根据问题信息调用服务器中已上传的知识并进行推理，生成推理结果；将推理结果以网页的形式的输出结果返回给用户。通过本发明，可十分方便快捷地完成具有分类检索表或称分类树型表示的各种具体求解策略的专家系统的开发。实现了专家人员的可视化搭建专家系统，大大简化了分类检索或病虫害诊断专家系统的开发周期。可以根据用户的需要定制相应的web界面，开发出个性化的知识服务系统。可将知识发布到Internet上；通过IE浏览器即可运行专家知识系统。
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公开(公告)号：CN119132403B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411587493.3
申请日：2024-11-08
Applicant: 三亚中国农业科学院国家南繁研究院 , 中国农业科学院农业信息研究所
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体提供了一种基于多模型融合的KASP引物智能分型评价方法及系统TAL‑SRX。首先，利用RS、PSO和BO算法优化基础模型和元模型性能，构建Stacking集成学习框架综合XGBoost学习器优势，采用五折交叉验证增强模型稳定性。然后，组合ANN和LSTM构建混合神经网络，捕捉非线性关系并提取复杂特征，同时引入Transformer算法捕捉高维特征空间中的全局依赖关系。最后，通过软投票集成策略融合两种机器学习算法，输出KASP标记分型效果分数。本发明能准确地筛选分型效果优良的KASP标记，具有较高的鲁棒性和良好可靠的评价性能，为分子标记辅助育种等工作提供技术支持。
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公开(公告)号：CN116563707B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202310509867.9
申请日：2023-05-08
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V30/19 , G06V20/62
Abstract: 用率，保护农业生态系统。本发明公开了一种基于图文多模态特征融合的枸杞虫害识别方法，包括如下步骤，S1、构建图像与文本跨模态特征融合模型；S2、基于多种模型评价指标，利用枸杞虫害图像与文本多模态数据集训练、测试、验证图像与文本跨模态特征融合模型，并利用训练好的评价最优的图像与文本跨模态特征融合模型结合多层感知器对枸杞虫害进行识别分类。优点是：提出的图像与文本(56)对比文件Beakcheol Jang et al..Bi-LSTM Modelto Increase Accuracy in TextClassification: Combining Word2vec CNNand Attention Mechanism《.appliedsciences》.2020,第1-14页.
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公开(公告)号：CN117173122A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311123510.3
申请日：2023-09-01
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供出了一种基于轻量级Vi T的图像叶密度测定方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取原始图像；对原始图像均匀划分多个感兴趣区域，对感兴趣区域进行标注，建立感兴趣区域与叶密度对应关系；将经标注的原始图像分别采用像素增强空间及空间增强空间与天气数据增强进行数据增强；将增强图像划分为训练集、验证集和测试集，利用训练集和验证集对预设的叶密度的视觉感知模型进行训练，得到训练好的叶密度的视觉感知模型；将测试集输入所述训练好的叶密度的视觉感知模型，得到每个感兴趣区域的叶密度。本发明采用双重增强空间扩展与天气数据增强扩大训练样本，增强叶密度的视觉感知模型的泛化能力和鲁棒性，提高叶密度测定效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116563707A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310509867.9
申请日：2023-05-08
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V30/19 , G06V20/62
Abstract: 本发明公开了一种基于图文多模态特征融合的枸杞虫害识别方法，包括如下步骤，S1、构建图像与文本跨模态特征融合模型；S2、基于多种模型评价指标，利用枸杞虫害图像与文本多模态数据集训练、测试、验证图像与文本跨模态特征融合模型，并利用训练好的评价最优的图像与文本跨模态特征融合模型结合多层感知器对枸杞虫害进行识别分类。优点是：提出的图像与文本跨模态特征融合模型，解决了复杂农业环境中枸杞虫害的识别和分类问题，促进了跨模态在农业领域和枸杞虫害防治的研究发展，降低了农药使用率，保护农业生态系统。
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公开(公告)号：CN115170542A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210886982.3
申请日：2022-07-26
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种基于GLCM特征提取的马铃薯早晚疫病分类模型构建方法，包括S1、利用Fast K‑Means算法对马铃薯叶片灰度图像进行分割，获得叶片受关注的区域；S2、使用GLCM算法对叶片受关注的区域提取11类纹理特征信息，以形成病害特征向量；S3、将训练集和测试集分别训练投票分类器和测试训练好的投票分类器，将符合测试要求的训练好的投票分类器作为马铃薯病害识别模型。优点是：将基于支持向量机、K最邻近与随机森林分类器组合的投票分类器与灰度共生矩阵相结合，通过FastK‑Means聚类算法对感染区域马铃薯叶片分割，在保证准确分割叶片的同时提升分割速度，增强GLCM算法提取特征的能力；投票分类器相对于SVM、KNN和RF马铃薯叶部病害识别效果提高。
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公开(公告)号：CN118552971A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410640335.3
申请日：2024-05-22
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06V30/42 , G06V30/413 , G06V30/18 , G06V10/82 , G06Q10/063
Abstract: 本发明公开了一种基于文献中表格提取水资源指标体系的方法及系统，方法包括如下步骤，S1、表格区域检测；S2、图像预处理；S3、表格结构分析；S4、文本检测与识别；S5、指标体系生成。优点是：本发明方法能够快速、准确地从文献中提取水资源指标体系，提高了数据获取的效率和准确性。本发明通过对表格数据的自动提取和分析，有助于研究人员和决策者更有效地管理和利用水资源。
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公开(公告)号：CN117173122B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311123510.3
申请日：2023-09-01
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供出了一种基于轻量级Vi T的图像叶密度测定方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取原始图像；对原始图像均匀划分多个感兴趣区域，对感兴趣区域进行标注，建立感兴趣区域与叶密度对应关系；将经标注的原始图像分别采用像素增强空间及空间增强空间与天气数据增强进行数据增强；将增强图像划分为训练集、验证集和测试集，利用训练集和验证集对预设的叶密度的视觉感知模型进行训练，得到训练好的叶密度的视觉感知模型；将测试集输入所述训练好的叶密度的视觉感知模型，得到每个感兴趣区域的叶密度。本发明采用双重增强空间扩展与天气数据增强扩大训练样本，增强叶
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公开(公告)号：CN117351356A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311364873.6
申请日：2023-10-20
Applicant: 三亚中国农业科学院国家南繁研究院 , 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及田间作物病害检测领域，具体为一种无人机视角下田间作物及其近缘种病害检测方法；本发明通过引入通过动态地调整其空间感受野的方式，更好的实现无人机视角下小尺寸病害目标的检测，在特征金字塔中引入了GSConv的混合卷积模块，以减少模型计算量与参数量，更加适合将其搭载在无人机的硬件上运行，通过进一步的引入可旋转的标记方框，配合对标记方框内特征置信度的计算，在实现任意方向病害定位检测的同时，也减少了引入的背景信息过多所造成的干扰，以提高田间无人机视角下作物及其近缘种病害检测的准确性和鲁棒性；解决了现有技术中通过无人机检测田间复杂环境下作物上小目标及密集目标时的准确率较低的问题。
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