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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：CN118469093B
公开(公告)日：2024-10-01
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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公开(公告)号：CN118586432A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410809357.8
申请日：2024-06-21
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0985 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06N3/006 , G06F18/25 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供一种温室的水肥决策模型的训练方法、装置，该方法包括：获取多智能体的待决策数据，多智能体包含温室的各区域；以所述多智能体为节点，基于待决策数据构建第一图结构，基于初始水肥决策模型中的图注意力网络层确定图结构融合特征，并基于图结构融合特征，确定各智能体的水肥决策；以最大化所述各智能体的决策奖励为目标，对初始水肥决策模型进行优化，以得到最终的水肥决策模型。本发明提供的方法，基于待决策数据构建第一图结构，基于图注意力网络得到图结构融合特征，提升对数据的处理能力。通过多智能体强化学习对模型进行优化，以得到更协调的水肥决策，提升水肥利用率。
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公开(公告)号：CN117974439B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410386043.1
申请日：2024-04-01
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: G06T3/4038 , G06T5/92 , G06T5/70 , G06N3/0464 , G06T5/60
Abstract: 本发明提供一种植株图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，应用于农业大数据技术领域。该方法包括：获取第一植株图像和第二植株图像，所述第一植株图像和所述第二植株图像包括目标植株的不同部位的图像信息，且所述第一植株图像与所述第二植株图像之间存在部分重叠区域；对所述第一植株图像和所述第二植株图像执行在线拼接处理，得到所述目标植株的完整植株图像；其中，所述在线拼接处理包括双特征增强；所述双特征增强包括茎秆增强和生长点增强。
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公开(公告)号：CN117726051A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410176207.8
申请日：2024-02-08
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F18/214
Abstract: 本申请公开了一种特色农作物产量预测方法、装置及存储介质，应用于神经网络学习技术领域，其中方法包括：获取农作物的生长数据，生长数据包括第一农作物的第一生长数据和第二农作物的第二生长数据；第一农作物的产量大于第二农作物的产量，和/或第一农作物的种植范围大于第二农作物的产量；基于第一生长数据对创建的初始产量预测模型进行训练，得到产量预测基础模型；基于第二生长数据和设定的自适应学习机制对产量预测基础模型的模型参数进行调整，得到产量预测模型；基于待预测第二农作物的生长数据和产量预测模型，得到待预测第二农作物的产量预测结果。本申请提供的方法和装置，提高了特色农作物的产量预测准确性和预测稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115981221B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310276109.7
申请日：2023-03-21
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: G05B19/042 , E02B5/08
Abstract: 本发明涉及水联网全渠道控制技术领域，提供一种逐级优化的渠道灌溉闸门控制方法及系统。上述的逐级优化的渠道灌溉闸门控制方法，包括：确定本级闸门的当前流速；基于下一级对应闸门的总目标灌水量、所述本级闸门的所述当前流速以及所述本级闸门的总目标灌水量，确定下一级对应所述闸门的目标流速。本级闸门确定下一级闸门的目标流速，下一级闸门确定下下一级闸门的目标流速，以逐级控制的方式，动态调整各闸门的流速，能够使灌溉水精准高效的进入农田，避免渠头渠尾的灌溉差异；同时，按照目标灌水量所占比例调整下一级各闸门的流速，能够保证灌溉时长一致，减少灌溉时间。
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公开(公告)号：CN115804296A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211427455.2
申请日：2022-11-14
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: A01D45/26
Abstract: 本发明提供一种定植杯生菜收获机构，包括安装机架、顶升装置以及收获装置；所述安装机架具有收获工位，所述收获工位处用以安置栽培板；所述顶升装置安装至所述安装机架上，且处于所述收获工位的下方，所述顶升装置用以顶起所述栽培板上的定植杯；所述收获装置安装至所述安装机架上，且对应所述收获工位设置，所述收获装置包括夹持组件以及切割组件，所述夹持组件用以夹持所述定植杯中的生菜，所述切割组件用以对所述生菜的茎部进行切割。在本发明中，顶升装置将定植杯顶出，通过夹持组件将顶出的生菜进行夹持，然后顶升装置回落，显露出茎部，此时，通过切割组件对生菜进行切割，进而完成生菜的收割，实现自动化生菜收割。
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公开(公告)号：CN115729093A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211393236.7
申请日：2022-11-08
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种菇房空调控制调节方法及系统，属于空调控制调节技术领域，包括：获取菇房的空调调节物理参数，基于空调调节物理参数建立室温预测模型；确定空调控制调节目标，基于空调控制调节目标和室温预测模型，构建代价函数，得到空调当前控制序列；获取空调当前控制序列对应的下一时刻实际温度，利用空调当前控制序列和下一时刻实际温度更新代价函数，得到空调更新控制序列。本发明针对菇房环境中的空调控制调节，通过引入室内外各因素对菇房内温度的影响，能够根据未来各影响因素的变化对控制量提前做出调整，有效确保任意时刻的供冷量与室内冷负荷相匹配，同时根据预测温度对当前温度进行滚动反馈及优化，有效避免温度过度调整的缺陷。
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公开(公告)号：CN115690777A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211387081.6
申请日：2022-11-07
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: G06V20/68 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G01K11/24 , G01D21/02
Abstract: 本发明提供一种基于成熟度识别装置的香菇菌棒成熟度识别方法及系统，属于农业信息化技术领域，方法包括：获取香菇菌棒特征数据集合；将所述香菇菌棒特征数据集合输入至预先训练好的成熟度预测模型中，得到香菇菌棒成熟度识别结果；其中所述成熟度预测模型是基于香菇菌棒特征样本集合，以及按照香菇菌棒数据分类标签，对卷积门控循环单元训练得到的。系统包括：菌棒内部温度传感器、菌棒环境采集设备、无线基站和云平台。本发明通过提出香菇菌棒成熟度无损识别方法，并构建香菇菌棒成熟度识别系统，采用超声波温度测量以及利用多源数据信息深度融合的香菇菌棒菌丝体成熟度识别模型，有效地提高了成熟度的识别准确度和识别效率。
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公开(公告)号：CN117789037B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410185298.1
申请日：2024-02-19
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心 , 江苏省农业科学院
IPC: G06V20/10 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，提供了一种作物生长期预测方法及装置，该方法包括：获取待测作物图像，待测作物图像包括至少一类作物；将待测作物图像输入至作物预测模型，得到作物类别预测结果和作物生长期预测结果；其中，作物预测模型基于以样本作物图像中各作物的微观特征、不同作物之间的种植间距和样本作物图像对应的时序信息为训练特征，以多任务学习损失函数为训练函数对目标分类网络进行多任务训练得到；多任务学习损失函数基于交叉熵损失函数和均方误差损失函数确定。本发明所述方法能够在作物苗期的早期阶段，准确地识别出不同种类的作物，提高了作物分类和生长预测的准确性，从而为温室农业的苗期管理提供了有力的支持。
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