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公开(公告)号：CN119992313A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411905542.3
申请日：2024-12-23
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供一种雄穗识别模型训练方法、作物去雄质量评估方法及装置，该雄穗识别模型训练方法包括：对制种田中的作物图像进行筛选和预处理，得到基础数据集；根据目标特征对基础数据集中的多种状态的雄穗进行标注，得到多种状态的雄穗分别对应的标注框；根据各标注框的尺寸和分布特征更新基础数据集中的全部标注框，得到标注数据集；以标注数据集为训练样本，以余弦退火学习率调度为学习率策略，以预训练权重为初始权重对卷积神经网络进行迭代训练，在卷积神经网络收敛或者达到最大迭代次数的情况下，得到作物雄穗识别模型。本发明所述方法提升了对作物未露头雄穗的识别精度，进而提高了玉米去雄质量评估效率和准确率。
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公开(公告)号：CN119893242A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510388522.1
申请日：2025-03-31
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种多视角动物多模态数据采集装置，应用于数据采集技术领域。该装置包括：动物通道、多个图像采集设备、图像采集设备支架以及控制设备；所述动物通道的两侧由两个网状栅栏围成，所述动物通道为三段式折角路线，包括依次连接的进口段、采集段和出口段；所述多个图像采集设备，用于采集动物不同视角的多模态数据；所述图像采集设备支架，用于将所述多个图像采集设备分别安置在所述采集段的前方位、后方位、左方位、右方位、上方位；所述控制设备连接所述多个图像采集设备，用于在接收到触发信号的情况下，从所述多个图像采集设备采集的多模态数据流中获取并存储部分数据流。
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公开(公告)号：CN116320463B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202211542656.7
申请日：2022-12-02
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: H04N19/42 , H04N19/85 , H04N19/132 , H04N19/63 , H04W4/38 , H04L65/60 , H04L67/5651 , G16Y10/05 , H03M7/30
Abstract: 本发明提供了一种农业多媒体数据联合压缩方法、装置、设备及介质，涉及多媒体数据处理领域，包括：根据离散小波变换DWT分别处理待压缩作物图像以及环境时序数据，获取所述待压缩作物图像在小波域内的所有细节参数以及环境时序数据的小波变换系数；根据环境时序数据小波变换系数的长度特征从所述对角向高频细节参数中挑选出待替换参数区域所对应的目标细节参数；插入环境时序数据的小波变换系数至所述待替换参数区域，确定替换后对角向高频细节参数，向决策中心发送压缩比特流。本发明不仅通过高效的压缩性能减少传输能耗，还能够对齐时空关联的多源数据，简化数据处理过程，有助于提高农情推演精度，从而实现精准、智能的农业决策。
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公开(公告)号：CN119854900A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411955132.X
申请日：2024-12-27
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: H04W40/02 , H04L45/121 , H04L45/12 , H04L45/24 , H04L47/43
Abstract: 本发明提供一种面向农业感知数据传输的多路径分包方法及装置，属于农业信息处理技术领域。所述方法包括：将农业感知数据从源节点分包传输到目的节点的多条路径中，分包数据最晚到达所述目的节点的路径的时延最小化作为优化问题；利用逐次逼近法对所述优化问题求解，得到所述多条路径中每一条的分包率；在所述农业感知数据大小超过分包尺寸阈值的情况下，从所述多条路径中确定多个目标路径，并基于多个目标路径各自对应的分包率对所述农业感知数据进行分包传输。本发明提供的面向农业感知数据传输的多路径分包方法及装置，可以提高农业感知数据的传输效率并限制过度分包导致的网络资源浪费。
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公开(公告)号：CN119838908A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411791132.0
申请日：2024-12-06
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: B08B1/12 , B08B1/36 , B08B3/02 , B08B5/04 , B08B13/00 , B08B15/04 , A01K31/04 , G01D21/02 , G01S17/06 , G01B11/02 , G01B11/24 , G01B11/00 , G01C21/00 , G01C21/20
Abstract: 本发明提供一种禽舍清洁系统及清洁控制方法，该方法包括：根据鸡舍区域的三维信息，构建全局路径数据；获取鸡舍清洁过程行进方向上的鸡舍图像数据；将鸡舍图像数据输入至脏污识别模型中，得到目标脏污识别结果；基于脏污分类结果与脏污清洁模式之间的预设映射关系，根据目标脏污识别结果，确定鸡舍图像数据对应区域的清洁控制数据；并根据目标脏污识别结果，获取鸡舍图像数据中的脏污区域信息；根据全局路径数据和脏污区域信息进行路径规划，以驱动行走模块至鸡舍区域的目标清洁位置；并在确定行走模块驱动至目标清洁位置后，根据清洁控制数据，对目标清洁位置执行对应的清洁操作。本发明在保证鸡舍清洁效果的同时，也提高了鸡舍清洁效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119810171A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411700651.1
申请日：2024-11-26
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种籽粒表型特征采集方法、装置、设备及介质，涉及农业技术领域，该方法包括：基于目标籽粒的三维点云数据，获取目标籽粒的第一表型特征数据；基于目标籽粒的第一表型特征数据，获取目标籽粒的第二表型特征数据，第二表型特征数据包括胚乳营养密度指数、胚乳完整性指数、胚生长指数、种皮包裹紧密度以及胚乳密度均匀性指数中的至少一个。本发明提供的籽粒表型特征采集方法、装置、设备及介质，能更准确、更高效地采集能够反应籽粒形态变异的表型特征，能为系统解析籽粒整体形态结构的发育建成规律及其与品质的内在关联提供数据基础，能为设计培育优质高产新品种提供理论指导，有助于加速籽粒关键调控基因的建立和相关分子标记的创制。
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公开(公告)号：CN119693998A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411626991.4
申请日：2024-11-14
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种鱼类群体摄食行为识别方法、装置及存储介质。该鱼类群体摄食行为识别方法包括：获取待处理鱼类行为数据；将所述待处理鱼类行为数据输入至鱼类摄食行为识别模型中，得到目标鱼群的摄食行为识别结果；其中，所述鱼类摄食行为识别模型是通过以下步骤训练得到的：获取在养殖现场拍摄的原始视频，并根据所述原始视频获取鱼类摄食行为数据集；基于所述鱼类摄食行为数据集，利用坐标注意力机制和深度可分离卷积获取摄食行为识别结果；基于所述摄食行为识别结果训练所述鱼类摄食行为识别模型。通过训练得到学习能力及适应能力更强的识别模型，提高了对鱼类摄食行为识别的准确度。
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公开(公告)号：CN119671299A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411493442.4
申请日：2024-10-24
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0631 , G06Q50/02 , G06Q10/067 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种番茄品质‑环境‑投入品多要素耦合控制方法及装置，涉及农业人工智能技术领域，所述方法通过构建生长环境调控子模型、水肥灌溉管控子模型以及农情农事匹配子模型，建立多要素耦合控制模型，并使用番茄生长的历史数据对多要素耦合控制模型进行训练，然后基于训练好的多要素耦合控制模型，以设施番茄种植品质作为模型管控的指标，控制设施番茄当前生长阶段的环境控制参数和投入品的使用量。本发明提供的一种番茄品质‑环境‑投入品多要素耦合控制方法，能够对设施番茄种植品质与环境及投入品进行关联耦合，实现了对设施番茄种植品质的精准控制。
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公开(公告)号：CN119646727A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411466008.7
申请日：2024-10-21
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06F18/25 , G06F18/22 , G06F17/15 , G06F18/213
Abstract: 本发明提供一种作物表型数据融合方法、装置、电子设备及存储介质，涉及电数字数据处理技术领域，该方法包括：将各待融合作物表型数据中三维的各第一待融合作物表型数据对应的目标数据输入权重调整模型，获取权重调整模型输出的每一第一待融合作物表型数据对应的权重值，基于每一第一待融合作物表型数据对应的权重值以及采集每一待融合作物表型数据的作物表型传感器的内外参数据，对各待融合作物表型数据进行数据融合，目标数据包括采集作物表型数据时的环境数据、作物表型传感器与作物之间的相对位置信息以及作物表型数据的目标参数值。本发明通过为待融合作物表型数据赋予动态权重，能提高数据融合的融合效果、关联性、融合效率和时效性。
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公开(公告)号：CN119583783A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411568700.0
申请日：2024-11-05
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: H04N13/293 , H04N13/296
Abstract: 本发明提供一种VR系统制作方法和VR系统，应用于虚拟现实技术领域。该方法包括：获取虚拟现实VR全景视频数据，所述VR全景视频数据包括静态对象、动态对象以及动态对象之间的第一交互数据；单独制作用户与所述动态对象之间的第二交互数据，将所述VR全景视频数据与所述第二交互数据进行融合处理，得到全景交互视频数据；将所述全景交互视频数据与硬件设备进行集成处理。
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