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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119762832A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202410932637.8
申请日：2024-07-12
IPC: G06V10/764 , G06V10/20 , G06N20/20 , G06V20/17 , G06V20/10 , G06F16/29 , G06V10/44 , G06V10/25 , G06N5/01 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了入侵植物叶绿素含量的预测方法及系统、存储介质，通过结合多光谱遥感技术和机器学习算法，实现了对入侵植物叶绿素含量的高精度预测，首先，使用多光谱图像获取技术采集待测区域的图像数据；接着，通过计算机视觉技术对图像中的植物进行分类和识别；然后，对识别的植物图像进行预处理并提取关键的光谱信息，如归一化植被指数、比值植被指数及差值植被指数；最后，利用这些光谱信息，通过随机森林模型预测植物的叶绿素含量，该预测模型经过精度评估和优化，确保能够提供准确的叶绿素含量预测，从而在地理信息系统中实现叶绿素含量的精确空间分布预测，本发明显著提高了入侵植物监测的效率和精度，对于生态监测与管理具有重要意义。
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公开(公告)号：CN119202563A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202410932381.0
申请日：2024-07-12
Applicant: 中国农业科学院农业基因组研究所 , 中国农业科学院深圳农业基因组研究所(岭南现代农业科学与技术广东省实验室深圳分中心)
IPC: G06F18/20 , G06F18/214 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06N20/20
Abstract: 本发明涉及生态监测和环境科学技术领域，尤其涉及入侵植物土壤有机碳含量的预测方法及系统、存储介质，本发明结合了多光谱遥感技术和先进的机器学习算法，旨在提高对入侵植物影响区域土壤有机碳含量的预测精度；核心流程包括利用无人机和卫星采集的多光谱图像数据，计算关键的光谱指数，并将这些数据作为输入，通过梯度提升决策树算法构建预测模型；模型训练完成后，利用克里格插值方法优化空间数据的连续性和准确性，生成土壤有机碳含量的空间分布预测图；本发明的实施可以显著提升对土壤有机碳变化的监测效率和预测准确性，为生态保护和土壤管理提供了一个强有力的工具，特别适用于大面积受入侵植物影响的地区。
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公开(公告)号：CN118799758A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410931677.0
申请日：2024-07-12
IPC: G06V20/17 , G06V10/20 , G06V10/764 , G06F18/22 , G06F16/29 , G06N20/10 , G06F18/2413
Abstract: 本发明涉及生物智能预测技术领域，尤其涉及入侵植物生物量的预测方法及系统、存储介质，本发明通过无人机多光谱相机获取高分辨率的植被图像，避免了天气条件对数据采集的影响，确保了数据的连续性和精确性；其次，利用支持向量机和KNN算法实现了入侵植物的高精度识别与分类，提高了生物量预测的准确性；通过结合多光谱数据与实地采集的生物量数据构建预测模型，实现了对入侵植物生长趋势的精准预测；最后，利用ArcGIS软件进行入侵植物生物量的空间分布预测，并通过普通克里格插值方法对预测残差进行精细校正，提高了模型的地区适应性和精确度，本发明为入侵植物监测与管理提供科学依据和决策支持。
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公开(公告)号：CN118412004A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410311664.3
申请日：2024-03-19
Applicant: 中国农业科学院农业基因组研究所 , 中国农业科学院深圳农业基因组研究所(岭南现代农业科学与技术广东省实验室深圳分中心)
IPC: G10L25/30 , G10L25/24 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06Q50/02
Abstract: 本发明涉及智能林业保护技术领域，尤其涉及木材害虫的检测方法及系统、存储介质，其方法包括：采集木材中由害虫活动产生的声音数据，并进行预处理，提取MFCC特征；绘制MFCC特征图并输入预训练好的MobileNetV3模型进行害虫种类的分类识别；基于MobileNetV3模型的识别结果，对木材的害虫状态进行标注，本发明利用先进的深度学习技术实现了对害虫活动声音的高效、准确识别，既提高了害虫监测的效率和准确性，也降低了环境影响，为害虫管理提供了一种高效、环保且成本效益的新解决方案，能够为森林保护和木材产业带来显著的经济和生态效益，本发明有望在全球范围内广泛应用，为森林资源的可持续管理和木材加工业的发展提供强有力的技术支持。
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公开(公告)号：CN118196664A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410364452.1
申请日：2024-03-28
Applicant: 中国农业科学院农业基因组研究所 , 中国农业科学院深圳农业基因组研究所(岭南现代农业科学与技术广东省实验室深圳分中心)
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/52 , G06V10/54 , G06V10/764 , G06V10/766
Abstract: 本发明涉及侵植物监测领域，尤其涉及无人机遥感尺度获取方法及系统、存储介质，其方法包括：基于无人机获得入侵植物不同尺度的图像，通过灰度共生矩阵方法，获得纹理特征变量，所述纹理特征变量包括：对比度、相异性、同质性及自相关；将所述纹理特征变量输入至预训练好的回归模型中，预测不同尺度下的图像识别精确率和召回率；基于预测的精确率与召回率，结合实际监测需求，确认最佳的无人机遥感尺度，本发明提高了入侵植物监测的精度和效率，还优化了资源利用，具有良好的适应性和通用性。
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