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公开(公告)号：CN106600434B
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN201610900984.8
申请日：2016-10-18
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明涉及一种农作物长势监测预报方法，尤其涉及一种基于作物模型与同化技术的作物长势遥感监测方法，以GF‑1卫星数据为主要信息源，在应用共性关键技术，以及农业遥感基础产品生产分系统支持下，开展NDVI、EVI及LAI等长势指标的反演；以区域化的WOFOST作物生长模型为核心，以遥感长势指标或作物产量作为同化量，构建SCE‑UA算法代价函数，形成针对GF‑1号长势参数反演同化，从而能够有效的对农作物长势进行监测预报。
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公开(公告)号：CN117370860A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311352536.5
申请日：2023-10-18
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/27 , G06F18/243 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06N3/09 , G06Q50/02 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于农作物产量预测技术领域，具体公开一种基于机器视觉的农作物产量预测方法，包括以下步骤，步骤1，构建包括小麦预选特征的数据集，数据集中的每条数据均包括多个小麦预选特征；步骤2，计算各个预选特征与产量之间的相关性，删除数据集中相关性低于设定值的预选特征；步骤3，将数据集中剩余的特征数据与倒伏面积数据和倒伏程度输入回归模型，训练出最优估产模型，预估产量；本发明提供了一种能够准确地利用小麦倒伏信息进行产量估测的基于机器视觉的农作物产量预测方法。
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公开(公告)号：CN116552851A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310537096.4
申请日：2023-05-13
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
IPC: B64U20/90 , H05K7/20 , B64U20/92 , B64U20/87 , B64U20/96 , B64U20/80 , B64U101/40 , B64U101/30
Abstract: 本发明涉及基于无人机的农作物表型信息采集器，本发明有效解决了现有无人机在对作物表型信息采集时因作物蒸腾作用而产生较大湿度环境下工作存在一定安全隐患及影响作物表型信息获取效果的问题；解决的技术方案包括：本方案中当温度未达到要求的温度的上限时，通过热传递的方式即实现对无人机内电子器件进行降温散热，同时也较好的避免了外界环境中的湿气侵入至其内部而造成电子器件受潮后工作不稳定情况的发生，当温度超出要求的上限后，启动降温扇并且使得空腔与外界环境连通，进行强制散热，同时也可及时将附着在镜头罩表面的水气进行清除，以免影响对作物表型信息数据的采集。
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公开(公告)号：CN113820281B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202111105339.4
申请日：2021-09-22
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
IPC: G01N21/25
Abstract: 本发明提供了一种农作物冠层高光谱图像获取装置，包括拖拉机本体、高度调节架、站架以及活动摄影机构，活动摄影机构包括滑轨、电机、第一支撑板、转轮、第二支撑板、自动卷线盘、滑块、传动丝、保护壳以及高光谱成像仪，滑轨和站架连接，电机固接于滑轨上，转轮转动连接于第一支撑板上，第一支撑板固接于滑轨上，自动卷线盘转动连接于第二支撑板上，第二支撑板固接于滑轨上，滑块滑动连接于滑轨上，滑块通过连接条和传动丝固接，高光谱成像仪连接于滑块上，保护壳固接于滑块上；保护壳底部连接有滑动防尘板，保护壳内壁设有清洁机构。本发明能稳定获取清晰的高光谱图像数据和保护高光谱成像仪。
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公开(公告)号：CN115272828B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210959951.6
申请日：2022-08-11
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
IPC: G06V10/82 , G06V20/68 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于注意力机制的密集目标检测模型训练方法。步骤为：获取样本图像集，将样本图像集划分为训练集、验证集和测试集，所述样本图像集包括多幅含有目标物的样本图像及其目标标注结果；将训练集输入预先构建的密集目标检测模型进行检测，得到目标检测结果，根据目标检测结果以及目标标注结果构建损失函数，得到训练后的密集目标检测模型；所述密集目标检测模型是在YOLOv5s基础网络框架中嵌入通道注意力机制和全局注意力机制得到的；采用验证集、测试集验证和测试密集目标检测模型性能。本发明密集目标检测模型兼备速度快和精度高的优点，能够准确检测出小尺度小麦穗数，较好地解决了小麦穗数的遮挡和重叠问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115223063A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210820978.7
申请日：2022-07-13
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明属于对地作物数据识别技术领域，特别涉及一种基于深度学习的无人机遥感小麦新品种倒伏面积提取方法及系统，利用搭载有影像传感器的无人机采集小麦影像数据，并对采集的小麦影像数据进行裁剪；利用已训练的Attention_U2‑Net分割模型对裁剪后的小麦影像数据进行语义分割，提取出小麦影像数据中的倒伏区域；通过统计掩模图中倒伏区域像素点数目，依据像素点与面积之间换算映射关系来得到影像数据中小麦实际倒伏面积。本发明利用深层神经网络Attention_U2‑Net来实现倒伏区域细粒度分割及面积估算，能够满足不同光照、分辨率以及不同小麦新品种倒伏区域自动分割，能够准确提取出小麦新品种倒伏面积，可满足麦田环境下的高通量作业需求，为后续确定受灾面积及评估损失提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN115201210A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210968301.8
申请日：2022-08-12
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
IPC: G01N21/88 , G06T5/00 , G06V10/24 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/10 , G06V20/13
Abstract: 本发明公开了一种基于卫星数据的小麦黄花叶病遥感监测方法，包括如下步骤：获取待监测区域的高分辨率多光谱遥感影像数据；将多期高分辨率多光谱遥感影像进行几何校正、辐射校正、大气校正、裁剪与拼接的预处理，结合小麦生育时期信息，从高分辨率遥感影像上提取监测区小麦种植区域信息；在监测区开展地面调查，建立地面调查样本，包括健康小麦样本及小麦黄花叶病不同病害等级的样本；根据地面调查的健康小麦、发病小麦以及不同病害等级的病害波谱信息分别进行特征提取，根据小麦病害程度的不同等级，对病害特征进行分类，生成病害监测的训练样本和验证样本，获得小麦NDVIwheat，据此判断小麦是否健康。本发明实时监测并准确从待监测区域确定病害信息。
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公开(公告)号：CN114651571A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210444490.9
申请日：2022-04-26
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明涉及小麦智能精准施肥播种机，本发明有效解决了小麦和肥料施肥时，可能会在施用下料的时候出现比例不均匀，会出现一部分肥料多一部分小麦多的情况；解决的技术方案包括：架体，其特征在于，所述架体的上表面设置储存斗，所述储存斗的出料口设置有比例混合机构，所述比例混合机构的出料端设置有下料机构，所述架体的两侧均设置有传动机构，所述传动机构的输出端设有变速机构，主输送杆通过辅助轮间接带动旋转，并且变速能够自动调节旋转轮的速度，达到调节主输送杆间隙频率的效果，也就是辅助轮旋转速度越快，主输送杆间隙频率越大，可以解决机器行走过快造成下料供应不上的情况，达到下料均匀的效果。
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公开(公告)号：CN110210990A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910462431.2
申请日：2019-05-30
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明提出了一种基于高分卫星遥感数据的冬小麦冻害监测方法，用以解决现有冬小麦冻害监测缺少定量模型、精度低的问题。本发明的步骤为：地面调查样点获取；高分一号卫星遥感数据获取与预处理；冬小麦种植空间分布提取；利用波段计算预处理后的高分卫星遥感数据的归一化植被指数图层，与冬小麦种植空间分布结果进行叠加；地面调查点冬小麦植被指数获取；冬小麦种植区域NDVI的归一化；植被指数NDVI比值计算；灾害等级的划定。本发明将植被指数的差异通过比值的方法进行放大处理，快速地进行冬小麦冻害的监测，迅速估计灾害的发生与范围，结合地面调查进行灾害等级的划分，对于评估灾害造成的损失，进行农业保险快速理赔具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN117251517B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202311173392.7
申请日：2023-09-12
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
IPC: G06F16/29 , G06F16/2455 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开一种大数据视野下的年鉴行政区划信息匹配方法和模型，该方法包括：以准备好的行政区划标准匹配表为基础，对年鉴样本数据中的地区、指标、来源三列信息进行多重匹配，根据匹配的结果先后进行分层级唯一取值匹配、正则表达式匹配、父级信息最大相似度匹配，直到找到最佳匹配结果，并返回非匹配结果以期对行政区划标准匹配表进行补充完善和修订，直到匹配运算出符合预期的结果。本发明具有较高的年鉴行政区划信息匹配准确率。
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