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公开(公告)号：CN118447022B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410904854.6
申请日：2024-07-08
Applicant: 三亚中国农业科学院国家南繁研究院 , 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06T7/00 , G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的作物病斑精准分割与危害程度评估系统，具体改进如下：设计了RFCBAMConv模块和C2f‑RFCBAMConv模块，分别取代BackBone网络中的Conv模块和C2f模块，进一步强调了作物病斑的细节特征，提升了系统分割的精度；设计了AWDownSample‑Lite模块，分别替换了Neck网络中C2f模块，该模块通过聚合了每个感受野内的特征信息，实现了病害特征的更有效提取；设计了GSegment分割头，用于替换YOLOv8‑Seg中由两个3×3卷积核组成的分割头，实现降低系统参数量和计算复杂度的同时，提升了系统对不同尺度病叶和病害的感知能力。
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公开(公告)号：CN119132403B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411587493.3
申请日：2024-11-08
Applicant: 三亚中国农业科学院国家南繁研究院 , 中国农业科学院农业信息研究所
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体提供了一种基于多模型融合的KASP引物智能分型评价方法及系统TAL‑SRX。首先，利用RS、PSO和BO算法优化基础模型和元模型性能，构建Stacking集成学习框架综合XGBoost学习器优势，采用五折交叉验证增强模型稳定性。然后，组合ANN和LSTM构建混合神经网络，捕捉非线性关系并提取复杂特征，同时引入Transformer算法捕捉高维特征空间中的全局依赖关系。最后，通过软投票集成策略融合两种机器学习算法，输出KASP标记分型效果分数。本发明能准确地筛选分型效果优良的KASP标记，具有较高的鲁棒性和良好可靠的评价性能，为分子标记辅助育种等工作提供技术支持。
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公开(公告)号：CN118447022A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410904854.6
申请日：2024-07-08
Applicant: 三亚中国农业科学院国家南繁研究院 , 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06T7/00 , G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的作物病斑精准分割与危害程度评估模型，具体改进如下：设计了RFCBAMConv模块和C2f‑RFCBAMConv模块，分别取代BackBone网络中的Conv模块和C2f模块，进一步强调了作物病斑的细节特征，提升了模型分割的精度；设计了AWDownSample‑Lite模块，分别替换了Neck网络中C2f模块，该模块通过聚合了每个感受野内的特征信息，实现了病害特征的更有效提取；设计了GSegment分割头，用于替换YOLOv8‑Seg中由两个3×3卷积核组成的分割头，实现降低模型参数量和计算复杂度的同时，提升了模型对不同尺度病叶和病害的感知能力。
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公开(公告)号：CN119132403A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411587493.3
申请日：2024-11-08
Applicant: 三亚中国农业科学院国家南繁研究院 , 中国农业科学院农业信息研究所
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体提供了一种基于多模型融合的KASP引物智能分型评价方法及系统TAL‑SRX。首先，利用RS、PSO和BO算法优化基础模型和元模型性能，构建Stacking集成学习框架综合XGBoost学习器优势，采用五折交叉验证增强模型稳定性。然后，组合ANN和LSTM构建混合神经网络，捕捉非线性关系并提取复杂特征，同时引入Transformer算法捕捉高维特征空间中的全局依赖关系。最后，通过软投票集成策略融合两种机器学习算法，输出KASP标记分型效果分数。本发明能准确地筛选分型效果优良的KASP标记，具有较高的鲁棒性和良好可靠的评价性能，为分子标记辅助育种等工作提供技术支持。
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公开(公告)号：CN119625582A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510146893.9
申请日：2025-02-11
Applicant: 三亚中国农业科学院国家南繁研究院
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06T7/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于YOLO算法的棉花虫害检测与抗虫性评估方法及系统，其中基于YOLO算法的棉花虫害检测方法，包括：步骤11：使用无人机在指定棉田区域上空采集包含棉花植株的图像；步骤12：对无人机采集的图像进行预处理，以及标注，得到数据集；步骤13：将数据集随机划分为训练集、验证集和测试集；步骤14：选择包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8的YOLO系列算法，分别进行训练，得到各算法对应的检测模型；步骤15：对各算法对应的检测模型进行性能评估及优化，确定最终检测模型；步骤16：采用最终检测模型，对棉花虫害进行检测，给出检测结果。本发明确定的最终检测模型大幅提高了棉花虫害检测的速度和精确度，尤其是在复杂棉田背景下，所得最终检测模型的F1分数达到0.947。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119413757A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202510020368.2
申请日：2025-01-07
Applicant: 三亚中国农业科学院国家南繁研究院
IPC: G01N21/359 , G06F18/27 , G06F18/15 , G06F18/21 , G06F18/2135
Abstract: 本申请公开了一种基于近红外光谱技术的水果成熟度综合评价和货架期预测方法，涉及农产品检测技术领域，改善了现有无损检测方法存在单一、准确性不高、不满足需求和货架期预测不准的问题，其引入时间因子，建立水果从实际生产过程中的整个生物学过程的品质与近红外光谱变化模型，通过水果成熟度综合评价模型精准确定最佳采收时间，保障果品品质，减少损耗；还通过建立水果货架期预测模型，对水果货架期进行判断，选择适合的流通渠道和售卖时间，以保证消费者收到最佳品质的水果。本申请具有提高水果适时采收的精准度，实现水果最佳采收期的判别及水果的田间分级分选，以及准确预测采后货架期的效果。
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公开(公告)号：CN117305507A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311495780.7
申请日：2023-11-10
Applicant: 中国农业科学院棉花研究所 , 三亚中国农业科学院国家南繁研究院
IPC: C12Q1/6895 , C12Q1/6858 , C12N15/11
Abstract: 本发明公开了一种鉴定陆地棉在黄河流域棉区的生态适应性的SSR标记组合及其应用，涉及分子生物学领域。该SSR标记组合包括SSR标记CCRI001、CCRI013、CCRI015‑2、CCRI003、CCRI038、CCRI007、CCRI029、CCRI017和CCRI005。本发明开发的SSR标记组合，可用于陆地棉在黄河流域棉区的生态适应性的早期鉴定，还可用于棉花遗传背景分析和筛选，以及生态适应性位点分子标记辅助选择育种，具有广阔的应用前景。利用本发明的SSR标记组合进行生态适应性鉴定，不受环境和季节的限制，检测结果为SSR引物在基因组上的扩增片段大小，不受基因表达与否的影响。
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公开(公告)号：CN116465850A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310400316.9
申请日：2023-04-14
Applicant: 中国农业科学院棉花研究所 , 三亚中国农业科学院国家南繁研究院
IPC: G01N21/3563 , G01N21/359 , G16C20/30
Abstract: 本发明公开了一种基于近红外光谱的棉籽蛋白质含量快速无损检测技术，包括：选取若干种棉籽形态的建模定标集样品和验证集样品；使用近红外光谱分析仪分别对不同棉籽形态下的所有样品采集近红外光谱信息；测定建模定标集样品和验证集样品棉籽蛋白的化学真值；对光谱信息进行分析并进行预处理；基于化学真值与预处理后的光谱信息，针对不同棉籽形态下的样品分别构建近红外快速无损检测模型；采用验证集样品对近红外快速无损检测模型进行验证评估，根据准确性和稳定性筛选出最优模型。本发明与操作简便、检测效率提高，无需专业化的要求，省去复杂的操作和计算，检测成本低，不使用有害的化学试剂，不造成污染环境；不破损种子，无损检测。
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公开(公告)号：CN119464370A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510073008.9
申请日：2025-01-17
Applicant: 三亚中国农业科学院国家南繁研究院 , 中国农业科学院棉花研究所
IPC: C12N15/82 , C12N15/29 , C07K14/415 , A01H5/00 , A01H6/60
Abstract: 本发明涉及棉花管状蛋白编码基因GhTLP66，其基因序列包括1218个核苷酸序列。本发明通过对GhTLP66的两个过表达转基因株系表型分析及生理指标的分析，发现两个过表达株系对盐和干旱过敏感，并供了一种调节植物抗逆能力的调节方法，为植物抗逆改良提供理论基础。
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公开(公告)号：CN116223425A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310400295.0
申请日：2023-04-14
Applicant: 中国农业科学院棉花研究所 , 三亚中国农业科学院国家南繁研究院
IPC: G01N21/3563 , G01N21/359
Abstract: 本发明公开了一种基于近红外光谱的棉籽油分含量快速无损检测方法，包括以下步骤：获取不同棉籽形态的棉籽样品，所述棉籽样品包括定标集样品和验证集样品；基于近红外光谱分析仪获取所述定标集样品的近红外光谱信息；基于索氏提取法分别获取所述定标集样品和验证集样品的棉籽含油量化学真值；基于多元校正方法对所述定标集样品的近红外光谱信息和棉籽含油量化学真值进行模型定标，获得不同棉籽形态的棉籽含油量检测模型；基于所述不同棉籽形态的棉籽含油量检测模型实现对棉籽油分含量的检测。本发明适用于棉花毛籽、光籽和种仁三种不同棉籽形态棉籽油分含量快速无损检测，解决了传统棉籽油分含量检测操作繁琐，效率低下，污染环境等问题。
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