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公开(公告)号：CN104700203A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510021541.7
申请日：2015-01-15
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
Abstract: 本发明涉及物流配送技术领域，具体涉及一种物流配送网点规划方法及装置。通过以所述需求点为节点和各个需求点之间直接可达最短路径为边构建连通图；进而根据每个需求点的业务量将所述连通图划分成与配送网点数量相等的连通子图；针对每个连通子图规划配送路径，并且不断更新优化得到配送网点最优位置；计算得到当前运营利润。然后增加配送网点数量，重复上述步骤，直至运营利润增量小于或等于零为止，输出运营利润最大时所对应的配送网点数量以及位置。采用本发明技术方案能够对配送网点规划决策进行量化，避免了依靠经验和直觉进行规划所造成的不合理，进一步合理化利用资源，减少配送成本。
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公开(公告)号：CN112116598B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202010773803.6
申请日：2020-08-04
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
IPC: G06T7/11 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06T5/50 , G06T7/90
Abstract: 本发明提供一种花卉种类识别方法及系统，包括：采集花卉的彩色图像；采用基于GrabCut的图像分割方法进行图像分割，精准地提取出花朵区域；采用基于引导滤波的图像增强方法进行图像预处理；对花朵区域进行归一化处理；利用卷积网络集成的方法进行花卉种类的识别；将识别结果和花卉彩色图像上传至花卉育种信息管理系统保存；根据识别结果，在花卉育种信息管理系统中查找与其相关的育种材料、试验等育种信息，并与花卉彩色图像进行关联。采用本发明提供的方法能克服已有技术存在花卉种类识别不准确、劳动强度大等问题，还能应用于智能手机等移动终端，适合田间操作，拓宽该方法的应用范围，有利地促进花卉育种管理的信息化和智能化发展。
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公开(公告)号：CN110874835B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN201911023886.0
申请日：2019-10-25
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种作物叶部病害抗性鉴定方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：将采集的作物叶片的第一彩色图像输入预先训练后的深度网络，标记出第一彩色图像的叶片区域，形成标记有叶片区域的第二彩色图像，并提取第二彩色图像中的目标叶片区域；利用深度卷积网络集成方法对目标叶片区域进行病害程度分类；根据目标叶片区域的病害程度以及相应作物病害的抗性分类标准，确定作物叶片对应的作物的病害抗性等级。本发明主要利用图像处理、模式识别等技术对获取的作物叶片图像进行预处理、目标叶片提取、病害程度等级分类，进而有效地计算出作物病害抗性等级，为抗病品种的准确筛选提供重要依据。
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公开(公告)号：CN113791650A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110935959.4
申请日：2021-08-16
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
IPC: G05D11/13
Abstract: 本发明提供一种臭氧浓度的调节方法及系统，所述方法包括：根据臭氧浓度预测模型的输出结果，确定所述目标设施内的预测臭氧浓度；调节目标设施内的实际臭氧浓度至所述预测臭氧浓度。本发明所提供的臭氧浓度的调节方法及系统，通过臭氧浓度预测模型，能准确地预测目标设施内适合作物生长所需要的臭氧浓度；若预测臭氧浓度大于实际臭氧浓度实际值，则调节臭氧发生器增大臭氧释放量；若预测臭氧浓度小于实际臭氧浓度，则调节臭氧发生器减小臭氧的释放量，直到目标设施内的实际臭氧浓度与预测臭氧浓度相等。本发明有效地实现了对目标设施内的臭氧浓度的动态、精准、及时调控。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112288564B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202011057039.9
申请日：2020-09-29
Applicant: 北京农业信息技术研究中心 , 农芯(南京)智慧农业研究院有限公司
IPC: G06Q40/02 , G06F16/215 , G06F16/2455 , G06F16/951 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供了一种农业社会化服务主体信用等级生成方法及系统，该方法包括：通过大数据分析，选取农业社会化服务主体信用评估指标集，并获取每一历史时刻至当前时刻的所有服务主体的指标值；将每个服务主体在所有时刻的指标值分别输入预设的深度学习信用分类模型，输出每个服务主体在每一时刻的信用类别；根据每一服务主体所有历史时刻和当前时刻的信用类别，确定每一服务主体的综合信用等级；可视化展示服务主体的信用等级和变化过程。该方法利用深度学习技术对农业社会化服务主体的信用等级进行分类，可使信用分级结果更能全面准确地反映农业社会化服务主体的信用状况，有助于提高农业社会化服务主体信用评级的科学化和智能化水平。
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公开(公告)号：CN112116598A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010773803.6
申请日：2020-08-04
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种花卉种类识别方法及系统，包括：采集花卉的彩色图像；采用基于GrabCut的图像分割方法进行图像分割，精准地提取出花朵区域；采用基于引导滤波的图像增强方法进行图像预处理；对花朵区域进行归一化处理；利用卷积网络集成的方法进行花卉种类的识别；将识别结果和花卉彩色图像上传至花卉育种信息管理系统保存；根据识别结果，在花卉育种信息管理系统中查找与其相关的育种材料、试验等育种信息，并与花卉彩色图像进行关联。采用本发明提供的方法能克服已有技术存在花卉种类识别不准确、劳动强度大等问题，还能应用于智能手机等移动终端，适合田间操作，拓宽该方法的应用范围，有利地促进花卉育种管理的信息化和智能化发展。
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公开(公告)号：CN107767032B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201710891477.7
申请日：2017-09-27
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供了一种农田土壤重金属污染决策系统及方法，该方法基于监测区域内的农田土壤重金属污染监测数据，构建农田土壤重金属污染风险综合评估指标体系、分级预警模型、应急处置模型和农作物种植调整模型，用以对农田土壤重金属污染进行风险评估并快速做出应急响应，同时还能够对严重污染的区域进行农作物种植结构调整；该系统包括数据采集、数据管理、风险评估、分级预警、应急处置、种植调整和信息可视化模块，用于对农田土壤重金属污染的监测、评估和快速响应。本发明提供的农田土壤重金属污染决策系统及方法，可显著提高农田土壤重金属污染管理决策的自动化、智能化水平。
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公开(公告)号：CN108510450B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201810123473.9
申请日：2018-02-07
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供了一种作物叶片图像的光照处理方法及装置，方法包括：采集作物叶片的彩色图像I；对彩色图像I进行缩放处理形成彩色图像II；将所述彩色图像II从RGB颜色空间转换到L*a*b*颜色空间上；S4、基于IIr、IIg、IIb和IIL子图像，利用阈值法将彩色图像II中的正常光照区域以及光斑或阴影区域分割开来，得到模板图像M；对模板图像M进行分块处理，然后对每一块中的光斑或阴影区域进行修复处理，得到修复后的图像III；对修复后的图像III，利用基于引导滤波算法的图像增强算法进行增强处理，得到目标图像IIII。本发明利用图像处理技术对获取的作物叶片图像进行分割、修复、增强处理，降低噪声影响，突出图像中的有用信息，以提高图像质量，为后续图像分割和特征提取等处理提供良好基础。
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公开(公告)号：CN106683098B
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201611019028.5
申请日：2016-11-15
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
Abstract: 本发明公开了一种重叠叶片图像的分割方法，包括：从图像采集设备中获取包含作物重叠叶片的彩色图像，对其进行归一化；提取图像的绿色颜色特征，除去非绿色背景；利用Chan‑Vese模型进行目标叶片的轮廓提取；利用Sobel算子进行目标叶片的边缘检测；将轮廓提取结果和边缘检测结果进行融合，实现重叠叶片的准确分割，提取出目标叶片。本发明能够实现对重叠的作物叶片准确、完整地分割，为后续叶片病害的识别奠定基础，也为农作物叶片分割领域提供新的方法和技术。
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