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公开(公告)号：CN115860581B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310173483.4
申请日：2023-02-28
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/02 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种农作物品种适宜性评价方法、装置、设备及存储介质，涉及作物品种评价技术领域，所述方法包括：获取待评价的目标农作物的品种试验数据，以及目标农作物对应的种植区域的环境气象数据；将品种试验数据和环境气象数据输入品种适宜性评价模型，获得品种适宜性评价模型输出的评价结果；其中，品种适宜性评价模型是基于图卷积神经网络构建的。本发明通过结合待评价的目标农作物的品种试验数据和其对应的种植区域的环境气象数据，并通过基于图卷积神经网络构建的品种适宜性评价模型，实现对目标农作物品种和其对应的种植区域之间的适宜性进行评价，进而可以实现基于评价结果将目标农作物品种推荐到最适宜种植的区域。
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公开(公告)号：CN115829162B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310043479.6
申请日：2023-01-29
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F30/27 , G06F18/214 , G01D21/02
Abstract: 本发明提供了一种作物产量预测方法、装置、电子设备及介质，涉及产量预测技术领域，包括：归一化处理待预测作物原始数据，获取待预测作物特征数据；输入待预测作物特征数据至作物产量预测模型，获取作物产量预测模型输出的产量预测数据；作物产量预测模型是根据所有具备完整维度特征的样本数据训练得到的；所述具备完整维度特征的样本数据是根据生成对抗网络对图网络中节点缺失的缺失维度特征进行数据插补后确定的。本发明利用不同种植地点的不同作物数据之间存在强相关性这一特点，为缺失维度特征的数据插补提供线索依据，进而优化作物产量预测模型，即使在某些作物性状缺失的情况下也能准确预测作物产量，进而提高作物产量预测精度。
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公开(公告)号：CN115618021B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211630076.3
申请日：2022-12-19
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/9535 , G06F18/214 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供了一种农作物品种适宜种植区域推荐方法及装置，属于农业智能信息处理领域，该方法包括：根据地理环境数据、品种试验数据和种植方式数据，构建待分析区域的地理环境知识图谱；根据知识图谱结合品种试验数据构建推荐模型并进行训练；将每个待分析品种及对应的已种植单元区域的适宜性类别，输入推荐模型中，输出每个品种在未种植单元区域的适宜性类别；根据所有单元区域的适宜性类别确定每个待分析品种的推荐种植单元区域集合。该方法的推荐模型中每个品种对单元区域的适宜性会从该品种已确定的适宜单元区域不断扩大，沿着知识图谱中各实体之间的链接不断地迭代扩展品种的适宜种植单元区域，实现品种推广过程中小尺度地理区域的精准推荐。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115860581A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310173483.4
申请日：2023-02-28
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/02 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种农作物品种适宜性评价方法、装置、设备及存储介质，涉及作物品种评价技术领域，所述方法包括：获取待评价的目标农作物的品种试验数据，以及目标农作物对应的种植区域的环境气象数据；将品种试验数据和环境气象数据输入品种适宜性评价模型，获得品种适宜性评价模型输出的评价结果；其中，品种适宜性评价模型是基于图卷积神经网络构建的。本发明通过结合待评价的目标农作物的品种试验数据和其对应的种植区域的环境气象数据，并通过基于图卷积神经网络构建的品种适宜性评价模型，实现对目标农作物品种和其对应的种植区域之间的适宜性进行评价，进而可以实现基于评价结果将目标农作物品种推荐到最适宜种植的区域。
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公开(公告)号：CN115564145A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211437703.1
申请日：2022-11-17
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种基于分布式数据的农作物品种产量预测方法及装置，属于农业信息处理领域，该方法包括：获取产量预测指标集的指标值，作为预测数据存储在对应节点服务器上；每个节点服务器只存储所属区域内种植的品种对应的预测数据；将预测数据中的性状指标值与环境指标值进行笛卡尔乘积运算，得到特征数据；将每个待预测品种的特征数据，分别输入至预设的基于联邦学习的产量预测模型，输出每个待预测品种的产量预测结果；产量预测模型，是根据每个节点服务器基于本地训练数据进行本地训练后，再利用所有节点服务器的训练参数进行全局协同训练后得到。该方法不仅较好地解决了现实中品种试验数据难以共享的难题，还可使预测结果更为准确。
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公开(公告)号：CN114332667B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210262359.0
申请日：2022-03-17
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种玉米株型识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取田间玉米植株图像，基于田间玉米植株图像，得到边缘图像；基于边缘图像，断开边缘图像的环形路径，得到初始路径集合；基于初始路径集合，去除田间玉米植株图像对应的多路径连接点，得到路径端点集合；对路径端点集合中的每两个端点配对进行二次曲线拟合，得到目标路径集合；基于目标路径集合，确定玉米茎秆中心线与玉米叶脉拟合直线的夹角，基于夹角，确定玉米株型。本发明提供的方法，通过田间玉米植株图像就可以自动判断玉米株型，无需人工识别，极大提高株型数据采集效率，以及玉米株型判断的准确性，为品种评价自动化和商业化育种发展提供支撑。
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公开(公告)号：CN114418787A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210279920.6
申请日：2022-03-22
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06Q50/02 , G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 本发明提供一种作物育种材料播种方案生成方法及装置，该方法包括：在当前育种季中的任一收获窗口，获取任一收获窗口所获取到的收获材料的标识信息和收获株数；根据收获材料的标识信息和收获株数，更新装种打标记录信息表；基于更新后的装种打标记录信息表，生成拟播种地块在任一收获窗口的作物育种材料播种方案；其中，装种打标记录信息表、任一收获窗口和拟播种地块之间具有对应关系。本发明提供的作物育种材料播种方案生成方法及装置，能在育种和收获同时进行的情况下，更灵活、更高效的生成拟播种地块在任一收获窗口的作物育种材料播种方案，能提高生成作物育种材料播种方案的时效性，能通过更便捷的操作降低作物育种的工作量和劳动强度。
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公开(公告)号：CN114385967A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210292649.X
申请日：2022-03-24
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种农作物品种试验设计方法及装置，该方法包括：获取待设计农作物品种试验的试验目标和目标参数；其中，目标参数，包括目标育种地块的种植规格信息和参试品种的品种数量；基于试验目标，确定待设计农作物品种试验对应的第一对照品种和第二对照品种；基于目标参数，依次将第一对照品种、第二对照品种以及参试品种排布至目标育种地块的不同小区，获取待设计农作物品种试验的试验方案。本发明提供的农作物品种试验设计方法及装置，能根据农作物育种试验设计的试验目标确定对照品种的重要程度，并依据对照品种的重要程度进行对照品种的排布，能更高效的获取待设计农作物品种试验的试验方案，能降低农作物品种试验设计的工作量。
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