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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：CN111831801B
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202010464036.0
申请日：2020-05-27
Applicant: 北京市农林科学院
IPC: G06F16/332 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06F16/35
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公开(公告)号：CN109033318A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810790249.5
申请日：2018-07-18
Applicant: 北京市农林科学院
Abstract: 本发明提供一种智能问答方法及装置，对待解答问题的文本进行分词处理，根据所述待解答问题的分词结果确定用于进行语义相似度判断的语境；根据所述语境收集一定数量的常见问题；对所有所述常见问题的文本进行分词处理，根据所有所述常见问题的分词结果建立语境图；对于任意一个所述常见问题，根据该常见问题的分词结果、待解答问题的分词结果以及所述语境图，计算该常见问题与待解答问题间的语义相似度；将具有最高相似度的常见问题对应的候选答案作为所述待解答问题对应的答案。本发明实施例能够更准确地分析待解答的问题并提供答案。
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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：CN105956168A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610341353.7
申请日：2016-05-20
Applicant: 北京市农林科学院
CPC classification number: G06F16/3344 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供一种信息检索方法及信息检索装置，包括服务器接收用户设备UE发送的第一用户提问语句；若判断知预设咨询主题列表的对象属性包括第一用户提问语句，将目标对象属性以及咨询主题列表中与目标对象属性对应的实例名结果对发送给UE，以使UE展示目标对象属性，在UE选择目标对象属性时，展示目标实例名结果对的实例名，在UE选择目标实例名结果对的实例名时，在与实例名对应的问题答案对的存储地址中获取目标问题答案对；目标对象属性为包括所述第一用户提问语句的对象属性；咨询主题列表包括对象属性和与对象属性对应的实例名结果对(包括实例名和与实例名对应的问题答案对的存储地址)。本发明可快速获取更精确的相关问题及答案，提高检索效率。
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公开(公告)号：CN103218748A
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201310084471.0
申请日：2013-03-15
Applicant: 北京市农林科学院
IPC: G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种蔬菜病害诊断方法和便携系统，对具有外观病态表现的蔬菜植株建立蔬菜病害诊断知识模糊集和症状重要性隶属度；根据症状重要性隶属度和症状特征构建基于共同语义空间的输入向量；基于上述构建的输入向量，构建基于改进遗传算法的模糊神经网络，并进行训练，得到成熟的模糊神经网络；在成熟的模糊神经网络中输入蔬菜病害症状，得出输出向量，确定诊断结果。本发明利用基于共同语义空间的输入向量构建方法建立承载描述症状特征和症状重要性的输入向量，解决了样本集代表性差、矛盾样本多、诊断规律体现不明显等问题，结合利用基于改进的遗传算法的模糊神经网络模型，使得蔬菜病害诊断结果准确率更高，容错推理能力更强。
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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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