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公开(公告)号：CN116911311A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310967472.3
申请日：2023-08-02
Applicant: 北京市农林科学院
IPC: G06F40/30 , G06F40/295 , G06F18/22 , G06N3/045 , G06F40/242 , G06F16/332
Abstract: 本发明提供一种农业领域技术咨询问答方法，包括以下步骤：步骤一、构建农业技术问答数据集；步骤二、建立领域词树；步骤三、利用双向编码模型构建咨询问句及待匹配语句文本句向量；步骤四、句子级语义特征相似度计算；步骤五、咨询问句和待匹配语句命名实体标注；步骤六、咨询问句及待匹配语句命名实体词词级相似度计算；步骤七、双层特征相似度计算。该方法在咨询语句层面利用Transformer双向编码模型对上下文语义进行挖掘，保证了对通用领域文本语义的理解；在词义层面利用命名实体词比较，实现了对农业领域文本特征词汇的理解；通过双层特征相似度计算提升了咨询问答准确性，为人工智能模型在垂直领域应用提供了技术路径和参考方法。
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公开(公告)号：CN115546187A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211339091.2
申请日：2022-10-28
Applicant: 北京市农林科学院
IPC: G06T7/00 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于YOLO v5的农业病虫害检测方法及装置，通过构建基于深度监督的YOLO v5病虫害检测模型，基于深度监督的YOLO v5病虫害检测模型包括Stem主干特征网络、特征提取网络和预测网络；将待检测农业病虫害图像输入基于深度监督的YOLO v5病虫害检测模型，以使Stem主干特征网络提取待检测农业病虫害图像中的初步特征，特征提取网络从所述初步特征中提取有效特征，预测网络根据有效特征输出预测结果，由于对YOLO v5模型中主干特征网络进行了改进，将原来的Focus模块改为Stem模块，加强了特征提取能力，在控制计算量的基础上有效提升特征表达能力，有效提升模型检测农业病虫害的准确性。
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公开(公告)号：CN119494400A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411440080.2
申请日：2024-10-15
Applicant: 北京市农林科学院
Abstract: 本发明提供一种农业病害问题咨询回答方法、装置和电子设备，涉及农业技术领域，该方法包括：获取用户提交的目标农业病害问题和用户的位置信息，目标农业病害问题包括目标咨询图片和目标咨询文本；基于目标咨询图片、目标咨询文本和位置信息确定目标农业病害问题对应的提示词；将提示词输入大语言模型，获得大语言模型输出的目标农业病害问题对应的咨询诊断回答。本发明技术方案根据用户提交的目标咨询图片、目标咨询文本和用户的位置信息确定提示词，并通过大语言模型获得咨询诊断回答，能够结合用户通过目标咨询图片和目标咨询文本所表达的意图，以及用户的位置信息，对农业病害问题进行准确回复，获得的咨询诊断回答的针对性更强，有效性更高。
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公开(公告)号：CN117333862A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311062772.3
申请日：2023-08-22
Applicant: 北京市农林科学院
IPC: G06V20/68 , G06V10/34 , G06V10/422 , G06V10/50 , G06V10/56 , G06T7/62 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开的一种绿色蔬菜生长状况监测方法、装置及系统，该方法包括：获取监测区域内绿色蔬菜生长状况图像；基于绿色蔬菜生长状况图像，对绿色蔬菜形态进行提取，获取至少一个生长状况变动量；根据预设的临界阈值和生长状况变动量，形成阈值判断条件；当阈值判断条件成立时，自动发起远程呼叫农业专家服务，以对蔬菜的长状况存在的问题进行诊断并提供指导意见反馈给农户。本发明基于视觉感知应用，构建绿色蔬菜长势分析的自动智能呼叫模型，通过生长状况的变动自动邀请专家远程研判，联系农户给出指导意见。同时对绿色蔬菜生长状况中存在的问题提供的生产服务指导过程从事后干预变成了事中干预，有利于专家对农户治理过程的及时指导与关注。
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公开(公告)号：CN116883741A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310851797.5
申请日：2023-07-12
Applicant: 北京市农林科学院
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于金字塔注意力机制的小样本虫害检测方法，包括以下步骤：(1)农业虫害图像数据集制作与处理；(2)构建E‑DeFRCN模型；(3)设置主干网络为EPSA模块；(4)设置GDL模块；(5)设置PCB模块，PCB模块与边框分类器并行，用于进一步的分类器预测分数校准；(6)完成模型训练，利用模型预测模块对测试集中的虫害图像进行预测效果对比分析，获取最优检测模型，该检测方法将多尺度通道注意力机制加入到提取特征的主干网络中，可以更大限度地提取有限数量中害虫图像数据的特征，从不同尺度分析融合害虫图像特点，有效提高模型对农业虫害检测的准确性，也能够提升网络模型训练速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115578624A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211338444.7
申请日：2022-10-28
Applicant: 北京市农林科学院
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种农业病虫害模型构建方法、检测方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取农业病虫害图像数据集；构建以移动端轻量级网络结构为主干特征网络的YOLO v4目标检测模型；使用农业病虫害图像数据集对YOLO v4目标检测模型进行训练，以得到基于YOLO v4的农业病虫害检测模型，可以使模型轻量化，减少网络参数和计算量，在嵌入式设备或移动终端上都可以运行，并且提升模型运行速度，使模型更具有实用性和实时性，提高检测效率。
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公开(公告)号：CN118193713A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410606294.6
申请日：2024-05-16
Applicant: 北京市农林科学院
IPC: G06F16/332 , G06F3/01 , G06T13/40 , G06T13/20 , G06F3/16 , G06N3/044 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于虚拟数字专家的知识问答方法和装置，涉及农业问答技术领域，方法包括：获取用户的咨询文本，将所述咨询文本输入至预先训练的农业大语言模型，输出所述咨询文本对应的咨询答案文本；将所述咨询答案文本转换为咨询答案音频，并基于所述咨询答案音频分别生成嘴型动作序列和肢体动作序列；播放所述咨询答案音频，并控制所述虚拟数字专家的嘴型按照所述嘴型动作序列运动以及控制所述虚拟数字专家的四肢按照所述肢体动作序列运动；其中，所述预先训练的农业大语言模型是基于从多个农业信息网页获取的农业数据构建得到的农业问答库进行训练得到。通过本发明提供的方法，将咨询答案传输至用户，方便快捷，且用户体验感高。
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公开(公告)号：CN115546186A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211338472.9
申请日：2022-10-28
Applicant: 北京市农林科学院
IPC: G06T7/00 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于YOLO v4的农业病虫害检测方法及装置，通过将待检测农业病虫害图像输入基于YOLO v4的农业病虫害检测模型；根据基于YOLO v4的农业病虫害检测模型得到检测结果；基于YOLO v4的农业病虫害检测模型中包括引导头和辅助头，检测结果根据引导头输出预测结果和辅助头输出预测结果加权求和得到，通过增加辅助头，可以增加备选分类结果，避免漏检，提高农业病虫害检测的准确性。
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公开(公告)号：CN119442048A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411447348.5
申请日：2024-10-16
Applicant: 北京市农林科学院
IPC: G06F18/243 , G06F18/25 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供一种农业病虫害诊断方法、装置和设备，涉及农业技术领域，该方法包括：获取农作物的多模态数据；根据多模态数据，确定农作物的病虫害发生部位和病虫害症状信息；根据农作物的病虫害发生部位、病虫害症状信息和预设的农业病虫害故障树，得到农作物的病虫害诊断结果；农业病虫害故障树包括顶事件、中间事件和底事件；其中，顶事件包括病虫害类型；中间事件包括病虫害发生的部位；底事件包括病虫害在各个部位的症状。上述实施例的方法可以高效准确的诊断出农业病虫害。
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公开(公告)号：CN116911311B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202310967472.3
申请日：2023-08-02
Applicant: 北京市农林科学院
IPC: G06F40/30 , G06F40/295 , G06F18/22 , G06N3/045 , G06F40/242 , G06F16/332
Abstract: 本发明提供一种农业领域技术咨询问答方法，包括以下步骤：步骤一、构建农业技术问答数据集；步骤二、建立领域词树；步骤三、利用双向编码模型构建咨询问句及待匹配语句文本句向量；步骤四、句子级语义特征相似度计算；步骤五、咨询问句和待匹配语句命名实体标注；步骤六、咨询问句及待匹配语句命名实体词词级相似度计算；步骤七、双层特征相似度计算。该方法在咨询语句层面利用Transformer双向编码模型对上下文语义进行挖掘，保证了对通用领域文本语义的理解；在词义层面利用命名实体词比较，实现了对农业领域文本特征词汇的理解；通过双层特征相似度计算提升了咨询问答准确性，为人工智能模型在垂直领域应用提供了技术路径和参考方法。
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