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公开(公告)号：CN115656438A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211328737.7
申请日：2022-10-27
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表型信息检测装置，涉及植物表型信息检测技术领域。其包括轨道、行走机构、支撑机构及连接架，两行走机构与两轨道一一对应设置，每一行走机构与一支撑机构相连，支撑机构包括第一支撑杆及第二支撑杆，第一支撑杆与行走机构相连，第二支撑杆可伸缩安装于第一支撑杆，连接架的相对两端与两个第二支撑杆一一对应连接，第二支撑杆和连接架中的至少一个设有拓展板，拓展板用于安装检测元件。其中，轨道更便于铺设与拓展，适合大规模的育种以及植物表型信息的获取，且比传统的传送带更便于维护，降低了成本；拓展板便于拓展安装各种检测元件，灵活性及多样性高；第一支撑杆和第二支撑杆可伸缩连接，能适应不同种类的植物。
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公开(公告)号：CN115035327B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210971923.6
申请日：2022-08-15
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06V10/762 , G06V10/74 , G06V10/26 , G06V10/147 , G06V10/141 , G06T17/20 , G06V10/80 , G06V10/82 , H04N5/247
Abstract: 本发明提供一种植物流水线表型采集平台及植物表型融合解析方法，属于植物信息采集技术领域，采集平台包括：表型采集装置包括传动结构、成像箱体和植物载具，由传动结构带动植物载具进行切换，通过成像箱体内的传感器获取不同角度和不同光谱的植物样本图片；控制系统用于控制表型采集装置的信号通信和预设高通量植物表型数据的传送；数据采集系统采集不同类型的预设高通量植物表型数据。所述表型融合解析方法基于所述采集平台。本发明提出的植物流水线表型采集平台，用于作物表型自动化采集和生长过程连续检测，并采用表型数据自动化融合数据解析方法，有效解决了植物表型性状高通量采集解析问题。
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公开(公告)号：CN114581626A
公开(公告)日：2022-06-03
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。
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公开(公告)号：CN119229302A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411757836.6
申请日：2024-12-03
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06V20/10 , G06V20/13 , G06V20/68 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/46 , G06V10/56 , G06V10/58 , G06V10/82 , G06N3/084 , G06N10/60
Abstract: 本发明提供一种作物品种识别方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，该方法包括：获取待识别作物时空对齐后的每一目标维度的植物表型参数值，作为待识别作物对应的每一表型特征数据；对待识别作物对应的各表型特征数据进行量子态特征表示，获取待识别作物对应的各表型特征数据的量子叠加态表示，作为待识别作物对应的量子态表型特征数据；将待识别作物对应的量子态表型特征数据输入作物品种识别模型，获取作物品种识别模型输出的待识别作物的品种识别结果。本发明提供的作物品种识别方法、装置、电子设备及存储介质，能利用作物品种识别模型更准确地辨识同一种类不同品种之间差异性，提高了作物品种识别的准确性。
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公开(公告)号：CN118731017A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410779932.4
申请日：2024-06-17
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种田间原位玉米根系表型数据获取系统及其控制方法，该系统包括：第一传感器数据采集装置、第二传感器数据采集装置和表型数据获取装置；表型数据获取装置分别与第一传感器数据采集装置、第二传感器数据采集装置连接；第一传感器数据采集装置设置于地下土壤中靠近玉米根系的位置，采集地下玉米根系的第一表型传感器数据；第二传感器数据采集装置设置于玉米植株茎秆上，采集地上玉米地中茎和玉米支持根的第二表型传感器数据；表型数据获取装置基于获取的第一表型传感器数据和第二表型传感器数据，生成并获取地上玉米地中茎和支持根的表型数据以及地下玉米根系的表型数据。本发明可以实现对玉米根系不同部位表型数据的全方位同步获取。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118163974A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410243666.3
申请日：2024-03-04
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: B64U80/70 , B64U101/40
Abstract: 本发明涉及无人机库技术领域，提供一种田间作物生长监测无人机停靠仓,包括底座、舱体、停靠平台和舱盖；舱体设置于底座顶部，舱体内构造有舱室，舱室的一侧开设有与外部连通的舱口；停靠平台可转动地设置于舱口的底部，停靠平台面向舱室一侧设置有固定组件；停靠平台可以在停靠位置和收纳位置间转动；舱盖，与舱口适配，可转动地设置于舱口的底部，并与停靠平台背离舱室的一侧连接，与停靠平台呈角度设置；在停靠位置，舱盖与舱口底部的连接端的高度高于舱盖远离舱口一端的高度，以形成排水斜面；在收纳位置,舱盖封闭舱口。本发明的田间作物生长监测无人机停靠仓，在停靠无人机时，舱盖在舱口形成由舱口朝外向下倾斜的排水斜面，以排出积水。
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公开(公告)号：CN118010729A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410284874.8
申请日：2024-03-13
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表型采集系统及方法，涉及智慧农业技术领域，上述系统包括：多个表型传感器、支撑结构、多个位姿标定板、移动臂以及控制器；每一表型传感器设置于支撑结构上；各表型传感器中包括可见光图像传感器、热成像图像传感器、深度图像传感器以及多光谱图像传感器中的多个。本发明提供的植物表型采集系统及方法，能实现不同帧率、不同视场角的表型传感器的空间对应关系匹配，能基于多个不同的表型传感器更准确地获取植物表型数据，上述植物表型采集系统具备全自动化多源数据与植株实体一一对应能力，能大幅度提高数据匹配效率，并提供多源数据融合基础，实现像素级别多源数据对应能力。
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公开(公告)号：CN116540259B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310821096.7
申请日：2023-07-06
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种三维点云数据采集装置、作物表型获取方法及装置，涉及智慧农业技术领域，三维点云数据采集装置，包括：行走机构、支撑结构、第一滑轨、第一滑块、雷达传感器、控制器以及通信模组。本发明提供的三维点云数据采集装置、作物表型获取方法及装置，三维点云数据采集装置定点移动，三维点云数据采集装置中的雷达传感器能多位置、多视角的采集作物的三维点云数据，雷达传感器在进行数据采集的过程中三维点云数据采集装置处于静止状态，能避免三维点云数据采集装置移动时产生的震动和颠簸影响雷达传感器采集到的三维点云数据的准确率，能更灵活、更准确地获取不同种类的作物或同一种类不同生育期的作物的三维点云数据。
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公开(公告)号：CN115297250A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202211205897.2
申请日：2022-09-30
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供的图像采集装置、方法、电子设备及存储介质，属于图像技术领域，包括：滤光设备、成像设备和控制设备；所述控制设备用于接收所述滤光设备发送的驱动信息，并根据所述驱动信息控制所述滤光设备的滤光波段调节，以及触发所述成像设备进行图像采集，所述驱动信息是基于所述滤光设备的滤光波段调节确定的；所述滤光设备内置于所述成像设备中，用于对所述成像设备滤光处理。本发明提供的图像采集装置、方法、电子设备及存储介质，通过设置独立的滤光设备，能够在不移动成像设备的情况下，自动更换滤光设备的滤光片的波长，从而使得拍摄的不同波段的相片的均在同一光路上，无需额外的配置调整。
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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。
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