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公开(公告)号：CN115759893B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310015548.2
申请日：2023-01-06
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06Q10/08 , G06Q50/28 , G06F21/64 , G06Q10/0637 , G06F16/2455 , G06F21/60
Abstract: 本发明提供一种跨链的物流业务管理方法、装置及电子设备，属于物流技术领域，所述方法包括：向子区块链所对应的第二区块链节点发送信息查询请求；接收所述子区块链所对应的第二区块链节点发送的查询反馈信息。本发明的跨链的物流业务管理方法，通过源区块链主动向子区块链发起传输以及信息查询请求，实现了源区块链的跨链信息交互，无需子区块链以被动轮询的方式向源区块链不断发送事件信息，只在源链存在向对应子链传输信息需求的情况下发送数据，降低了跨链传输过程中的网络负担以及传输成本。
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公开(公告)号：CN115100517A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210646228.2
申请日：2022-06-08
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种田间昆虫识别方法及装置，该方法包括：获取目标图像；将目标图像输入昆虫识别模型，获取昆虫识别模型输出的目标图像的昆虫识别结果；其中，目标图像中包括田间昆虫；昆虫识别模型是以样本图像为样本，以样本图像的昆虫识别结果为样本标签进行训练后得到的；样本图像中包括田间昆虫；昆虫识别模型是基于融合通道信息和位置信息的双注意力机制以及MobileNet网络构建的。本发明提供的田间昆虫识别方法及装置，能通过在轻量级的MobileNet网络中引入双注意力机制，实现在降低模型复杂度、参数量和推理时长的同时，保持较高的田间昆虫识别准确率，实现昆虫识别模型在移动设备中的部署和应用。
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公开(公告)号：CN114451338A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202111642230.4
申请日：2021-12-29
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种鱼群的摄食强度分级方法、装置及智能调速投饲机，该方法包括：获取鱼群摄食视频数据，并根据所述视频数据提取固定帧数的短视频段；将所述短视频段输入训练后的3D RESNET‑GLORE网络模型，输出鱼群摄食行为等级的识别结果；其中，所述3D RESNET‑GLORE网络模型为包括多组残差网络的模型，每组残差网络包括RESIDUAL残差块和GLORE单元。该方法能够真实反应鱼群的动态特性，从而有利于提高识别结果的准确性，同时基于包括RESIDUAL残差块和GLORE单元的3D RESNET‑GLORE网络模型，使得检测模型较少容量的情况下，能够具有较高的准确度。
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公开(公告)号：CN114254374A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202210189506.6
申请日：2022-03-01
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种数据溯源方法及系统，方法包括：基于消费者获取的农产品各个阶段的溯源编码，查询联盟链以获取所述农产品各个阶段的公开溯源信息；基于监管者获取的监管链上更新的Key值，查询所述联盟链以获取所述公开溯源信息，以及查询私有链以获取所述农产品各个阶段的私有隐私信息。所述系统执行所述方法。本发明通过联盟链技术实现多链数据存储，并将溯源体系、数据监管有机结合起来，实现溯源数据公开共享、隐私数据获取和实时监管，溯源编码作为索引和唯一标识，实现消费溯源、监管溯源，使得消费者、监管者和企业之间的无障碍信息互动。
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公开(公告)号：CN118111964A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410202891.2
申请日：2024-02-23
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G01N21/64 , G01N21/03 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种牛肉新鲜度检测方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：获取牛肉中卟啉物质的荧光性质以及牛肉在不同温度和/或不同贮藏时期分别对应的TVC值；选择中心波长为440nm的光源和配有中心波长为595nm的滤光片的CCD相机，采集牛肉在不同温度和/或不同贮藏时期分别对应的荧光图像；基于牛肉的TVC值，以及所述牛肉在不同温度和/或不同贮藏时期分别对应的荧光图像，分别建立牛肉新鲜度定量分析模型和牛肉新鲜度分类模型；将牛肉的荧光图像输入牛肉新鲜度定量分析模型和牛肉新鲜度分类模型，获得牛肉新鲜度定量分析模型输出的牛肉TVC预测值和牛肉新鲜度分类模型输出的牛肉新鲜度分类预测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118041513A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410446238.0
申请日：2024-04-15
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种基于农产品供应链的数据访问控制方法及装置，涉及区块链技术领域，所述方法包括：获取数据请求者经边缘节点传递的数据访问请求，数据访问请求携带陷门信息；基于陷门信息、可搜索密文、验证令牌和数据请求者的属性密钥进行ABAC；在确定允许数据请求者的数据访问请求的情况下，向数据请求者返回请求的数据密文；陷门信息是基于第一关键字和经ABSE加密的第一访问控制策略、查询令牌、搜索令牌、用于创建陷门信息的私钥和私有属性密钥生成的；可搜索密文是基于第二关键字、经ABSE加密的第二访问控制策略、数据密文和索引令牌生成的。本发明将ABSE和ABAC相结合，有效解决农产品供应链中的数据安全和共享问题。
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公开(公告)号：CN116311001B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310561907.4
申请日：2023-05-18
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心 , 中洋渔业(江门)有限公司
Abstract: 本发明提供一种鱼群行为识别方法、装置、系统、设备及介质，涉及图像识别领域，该方法包括：获取目标视频的目标影像特征、目标音频特征以及目标水质特征；输入所述目标影像特征、目标音频特征以及目标水质特征至多模态鱼群行为识别模型，获取目标视频对应的目标鱼群行为；多模态鱼群行为识别模型是根据每一样本视频的样本影像特征、样本音频特征以及样本水质特征，与每一样本视频的样本鱼群行为进行训练而确定的。本发明采用多模态融合的方法，将影像、音频和水质数据所对应的特征相互融合，从而提高了鱼群摄食行为识别的抗干扰能力，从多方位、多角度进行摄食行为分析，准确识别鱼群摄食行为状态，进而实现鱼群的精准投喂，减少饲料的浪费。
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公开(公告)号：CN116185974B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310476731.2
申请日：2023-04-28
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06F16/176 , G06F21/60 , G06F21/64 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供一种基于区块链的渔业种质资源数据共享方法及系统，属于计算机技术领域，所述方法包括：将种质资源数据和数据摘要上传至星际文件系统，接收回复的数据地址；基于种质资源数据的多个属性代码，确定访问策略；将系统公钥、数据地址和访问策略发送至属性加密服务器，接收回复的密文，属性加密服务器用于基于系统公钥、数据地址和访问策略，通过基于密文策略的属性加密算法生成密文；将密文、种质资源公开信息和用户公开信息上传至区块链网络。通过采用基于密文策略的属性加密算法进行数据加密，设置访问策略，数据使用者可将自身属性集与访问策略进行匹配，匹配成功可完成解密，实现数据一次加密，多次解密，减少加密开销。
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公开(公告)号：CN115880558A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202310194084.6
申请日：2023-03-03
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 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种农事行为检测方法、装置、电子设备及存储介质，属于图像检测技术领域，所述方法包括：获取用户的农事行为图像；将所述农事行为图像输入至农事行为检测模型，获取所述农事行为检测模型输出的所述用户的农事行为类别；所述农事行为检测模型是根据农事行为图像样本和对应的农事行为类别标签训练得到的；所述农事行为检测模型用于基于对所述农事行为图像进行特征提取得到的所述用户的位置特征和行为特征进行融合，基于融合所得的特征确定所述用户的农事行为类别。本发明可以精确识别用户不同的行为动作，有效提高了农事行为检测的精度和效果，同时也大幅度提高了农事行为检测的效率。
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公开(公告)号：CN115238237A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210646224.4
申请日：2022-06-08
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种虫情监测方法、装置及系统，该方法包括：将当前周期的目标图像中害虫的数量输入虫情估计模型，获取虫情估计模型输出的当前周期监测点处害虫发生数量的估计值，作为监测点当前周期的虫情监测结果；目标图像为设置于监测点处的粘虫板的图像；虫情估计模型，是基于样本粘虫板上捕获到的害虫的数量以及样本监测点处害虫发生数量的实际值，通过线性回归方法构建的；样本粘虫板设置于样本区域内的样本监测点处。本发明提供的虫情监测方法、装置及系统，能基于线性回归方法，根据粘虫板捕获到的害虫的数量，更科学、更准确的估计粘虫板所在监测点处害虫发生数量，从而能依据虫情监测结果更科学的做出害虫防控策略，能减少杀虫剂的使用。
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