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公开(公告)号：CN118864724A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410936473.6
申请日：2024-07-12
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种作物群体三维重建方法、装置、设备及介质，方法包括：获取作物群体的群体3D点云集和种植密度；基于种植密度的密集程度下的群体3D点云集，通过作物表型解析模型输出多个单株作物的表型解析结果；基于每个表型解析结果进行3D重建，得到初始3D重建点云集；对初始3D重建点云集进行缺失点云补充，得到目标3D重建点云集。本发明提供的作物群体三维重建方法，考虑到作物群体的种植密度的密集程度下可能存在的内部交叉遮挡问题，利用作物表型解析模型输出精准的作物表型解析结果，进一步基于精准的作物表型解析结果进行3D重建以及缺失部分补充，得到作物群体完整的目标3D重建点云集，提升了作物群体三维重建的精准度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119229302A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411757836.6
申请日：2024-12-03
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06V20/10 , G06V20/13 , G06V20/68 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/46 , G06V10/56 , G06V10/58 , G06V10/82 , G06N3/084 , G06N10/60
Abstract: 本发明提供一种作物品种识别方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，该方法包括：获取待识别作物时空对齐后的每一目标维度的植物表型参数值，作为待识别作物对应的每一表型特征数据；对待识别作物对应的各表型特征数据进行量子态特征表示，获取待识别作物对应的各表型特征数据的量子叠加态表示，作为待识别作物对应的量子态表型特征数据；将待识别作物对应的量子态表型特征数据输入作物品种识别模型，获取作物品种识别模型输出的待识别作物的品种识别结果。本发明提供的作物品种识别方法、装置、电子设备及存储介质，能利用作物品种识别模型更准确地辨识同一种类不同品种之间差异性，提高了作物品种识别的准确性。
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公开(公告)号：CN120047815A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202411951214.7
申请日：2024-12-27
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/52 , G06V20/70 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供一种高通量DUS测试方法、装置及存储介质。该高通量DUS测试方法包括：基于目标分割模型对目标的待处理图像进行语义分割，得到语义分割结果；所述目标分割模型是基于密集连接空洞空间金字塔池化DenseASPP模块以及多尺度扩张注意力MSDA模块构建的语义分割模型；基于所述语义分割结果利用高通量表型技术获取所述目标的表型性状；基于所述表型性状确定待识别作物的品种。本发明提供的高通量DUS测试方法、装置及存储介质，显著提高DUS测试的自动化程度，提高了DUS测试效率。
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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：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：CN119229302B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411757836.6
申请日：2024-12-03
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06V20/10 , G06V20/13 , G06V20/68 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/46 , G06V10/56 , G06V10/58 , G06V10/82 , G06N3/084 , G06N10/60
Abstract: 本发明提供一种作物品种识别方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，该方法包括：获取待识别作物时空对齐后的每一目标维度的植物表型参数值，作为待识别作物对应的每一表型特征数据；对待识别作物对应的各表型特征数据进行量子态特征表示，获取待识别作物对应的各表型特征数据的量子叠加态表示，作为待识别作物对应的量子态表型特征数据；将待识别作物对应的量子态表型特征数据输入作物品种识别模型，获取作物品种识别模型输出的待识别作物的品种识别结果。本发明提供的作物品种识别方法、装置、电子设备及存储介质，能利用作物品种识别模型更准确地辨识同一种类不同品种之间差异性，提高了作物品种识别的准确性。
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