-
公开(公告)号：CN114581625A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210050596.0
申请日：2022-01-17
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种植物叶片三维建模方法及装置，该方法包括：根据目标叶脉的品种和叶脉信息，从叶片模板库对应品种的多个叶片模板中选出相似度最高的作为当前目标叶脉选定叶片模板；根据目标叶脉与已选定叶片模板叶脉的空间位置关系，对选定叶片模板进行变换，使选定叶片模板的叶脉与目标叶脉对齐；建立两个叶脉之间的控制点对应关系，根据两个叶脉之间的控制点对应关系，对选定叶片模板进行变形，得到目标叶脉的叶片模型。该方法由于叶片模板库中涵盖了多个品种多个叶片模板，从而只需获取待建模叶片的叶脉信息，便可实现叶片建模，模型重建质量不依赖于数据质量，从而普适性较高，基于已有的叶片模板，从而可反应品种间叶缘、褶皱等细节特征差异。
-
公开(公告)号：CN113989352A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111088873.9
申请日：2021-09-16
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06T7/60 , G06V10/762
Abstract: 本发明提供的叶片点云骨架提取方法及装置，包括：获取叶片初始点云中每个点的法向信息，并基于法向信息对叶片初始点云进行聚类，获取多个点云子集；建立每个点云子集的距离场，并按照预设步长确定多个垂直于叶片伸长方向的截面，以根据每个截面所在的距离场确定每个截面的相关点集；利用自适应加权算子，确定每个相关点集的骨架约束点，以构建骨架约束点集；获取骨架约束点集的主曲线，作为叶片点云骨架。本发明提供的叶片点云骨架提取方法及装置，能够从叶片点云数据中准确地提取出叶片骨架，能较好的反映叶片的三维形状结构，对缺失的点云数据具有较好的鲁棒性，且无需后期手动调整，能够为表型大数据处理、自动化表型解析等提供技术支持。
-
公开(公告)号：CN119516324B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510083462.2
申请日：2025-01-20
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于多模态表型数据融合的土壤水分含量估计方法、装置、系统、设备及介质，涉及智慧农业技术领域，该方法包括：对目标作物的多模态表型数据进行时空对齐，获得目标作物时空对齐后的多模态表型数据之后，对目标作物时空对齐后的多模态表型数据进行数据融合，获取目标作物的多模态融合表型数据，将目标作物的多模态融合表型数据输入土壤水分含量估计模型，获取土壤水分含量估计模型输出的目标作物所在区域的土壤水分含量。本发明提供的基于多模态表型数据融合的土壤水分含量估计方法、装置、系统、设备及介质，更准确且更高效地获取大面积区域的土壤水分含量，具有更好的实用性和便捷性。
-
公开(公告)号：CN119516324A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202510083462.2
申请日：2025-01-20
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于多模态表型数据融合的土壤水分含量估计方法、装置、系统、设备及介质，涉及智慧农业技术领域，该方法包括：对目标作物的多模态表型数据进行时空对齐，获得目标作物时空对齐后的多模态表型数据之后，对目标作物时空对齐后的多模态表型数据进行数据融合，获取目标作物的多模态融合表型数据，将目标作物的多模态融合表型数据输入土壤水分含量估计模型，获取土壤水分含量估计模型输出的目标作物所在区域的土壤水分含量。本发明提供的基于多模态表型数据融合的土壤水分含量估计方法、装置、系统、设备及介质，更准确且更高效地获取大面积区域的土壤水分含量，具有更好的实用性和便捷性。
-
公开(公告)号：CN119478223A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411542743.1
申请日：2024-10-31
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06T17/00 , G06Q10/063
Abstract: 本发明提供一种植物冠层光能利用效率估算方法及装置，该方法包括：根据目标植物的多视角RGB图像序列构建群体冠层几何模型；针对每个植物单株三维模型，根据叶片面元对应波段的光谱反射率计算各叶片面元的比叶氮含量，并根据比叶氮含量计算各叶片面元在饱和光强下的净光合速率；根据叶片面元截获的瞬时光合有效辐射强度计算各叶片面元的平均瞬时净光合速率；根据平均瞬时净光合速率和PAR截获强度在群体上的逐日累积量，得到目标植物的冠层逐日光能利用效率，以供高光效种质资源或者品种的筛选。本发明所述方法通过面元尺度光氮融合提高冠层光合生产力计算精度，提高了对田块小区尺度冠层光能利用效率估算准确率和估算效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118864724A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410936473.6
申请日：2024-07-12
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种作物群体三维重建方法、装置、设备及介质，方法包括：获取作物群体的群体3D点云集和种植密度；基于种植密度的密集程度下的群体3D点云集，通过作物表型解析模型输出多个单株作物的表型解析结果；基于每个表型解析结果进行3D重建，得到初始3D重建点云集；对初始3D重建点云集进行缺失点云补充，得到目标3D重建点云集。本发明提供的作物群体三维重建方法，考虑到作物群体的种植密度的密集程度下可能存在的内部交叉遮挡问题，利用作物表型解析模型输出精准的作物表型解析结果，进一步基于精准的作物表型解析结果进行3D重建以及缺失部分补充，得到作物群体完整的目标3D重建点云集，提升了作物群体三维重建的精准度。
-
公开(公告)号：CN114581626B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210051281.8
申请日：2022-01-17
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种植物三维表型解析方法及装置，该方法包括：对目标植物的点云数据进行点云分割，分割得到包括茎秆和叶片的植株点云；对植株点云提取器官点云骨架，得到目标植物包括每个叶片骨架的骨架模型；根据骨架模型每个叶片的骨架信息，在叶片网格模板库中分别选出相似度最高的叶片网格模板；根据每个叶片的骨架和对应的叶片网格模板，对目标植物进行三维重建，生成目标植物的网格模型；基于网格模型计算目标植物的表型参数。该方法由于涵盖了多个网格模板，从而根据骨架信息便可还原叶片的表型信息，可避免叶片褶皱导致的还原精度低进一步引起叶面积计算误差大，以及点云缺失导致叶长、叶面积等表型参数解析误差大等问题，具有较强的适用性。
-
公开(公告)号：CN118640962A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410660664.4
申请日：2024-05-27
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明涉及植物表型检测技术领域，提供一种大田移动式表型速测系统及表型解析方法。大田移动式表型速测系统包括表型速测仓、植物样本传送速测单元和移动式表型采集单元。表型速测仓的底部设有移动轮；植物样本传送速测单元包括环形输送线、第一表型采集机构和第二表型采集机构，环形输送线间隔设有第一表型采集点和第二表型采集点，第一表型采集机构设于第一表型采集点的上方，第二表型采集机构设于第二表型采集点的上方；移动式表型采集单元包括表型采集机器人和表型采集无人机。本发明提供的大田移动式表型速测系统及表型解析方法，用以解决现有表型平台在田间表型数据的检测获取过程中均存在着较大的局限性且无法保证表型检测精度的缺陷。
-
公开(公告)号：CN118038035A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410029902.1
申请日：2024-01-08
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及小麦植株点云器官分割、解析方法、装置、设备及介质。本发明提供的小麦植株点云器官分割方法，通过构建小麦植株点云器官分割模型，同时对小麦植株点云数据进行语义分割和实例分割，再根据点云数据语义掩码和实例掩码，得到单株小麦的麦穗、叶片和茎秆的单个实例器官分割结果，通过将语义分割与实例分割相结合，能够降低表型数据和真实值之间的误差，从而为后续进行植物生长状态和生理特征的分析提供了基础。
-
公开(公告)号：CN117475110B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311820797.5
申请日：2023-12-27
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心 , 农芯科技(北京)有限责任公司
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，提供一种叶片的语义三维重建方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：以作物叶片三维点云数据为输入，基于三维点云数据生成作物的叶片初始网格、对叶片初始网格重新网格化、将三维叶片网格参数化到二维空间、对二维叶片网格的叶面语义特征点的确定以及基于叶面语义特征点在三维叶片网格中的对应点进行三维语义重建，得到作物叶片的语义三维网格模型。本发明提供的叶片的语义三维重建方法、装置、电子设备及存储介质，通过点云数据，自动实现作物叶片的语义三维网格模型的高精度重建，并使得重建后的语义三维网格模型包含了语义信息，无需大量人工操作，提升了重建的精度以及重建效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
78
records
(took 0.052 seconds)
