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公开(公告)号：CN118966569B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411429222.5
申请日：2024-10-14
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心 , 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06Q10/063 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供一种物理约束下的时空融合模型大尺度作物需水量预报方法，应用于作物需水量预测领域，其中，上述方法包括：获取起始时刻的多源数据以及至少一个采样间隔的多源数据；通过1DCNN‑MLP对起始时刻的多源数据与至少一个采样间隔的多源数据进行编码与融合，得到综合特征表达；将综合特征表达输入至训练好的时空特征融合模型，得到训练好的时空特征融合模型输出的目标时刻的作物需水量预测结果，其中，时空特征融合模型包括图卷积网络模型与Informer模型；图卷积网络模型用于对综合特征表达进行空间特征提取，Informer模型用于对综合特征表达进行时序特征提取；通过本发明能够提高作物需水量预测的精度和可靠性。
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公开(公告)号：CN118966569A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411429222.5
申请日：2024-10-14
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心 , 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06Q10/063 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供一种物理约束下的时空融合模型大尺度作物需水量预报方法，应用于作物需水量预测领域，其中，上述方法包括：获取起始时刻的多源数据以及至少一个采样间隔的多源数据；通过1DCNN‑MLP对起始时刻的多源数据与至少一个采样间隔的多源数据进行编码与融合，得到综合特征表达；将综合特征表达输入至训练好的时空特征融合模型，得到训练好的时空特征融合模型输出的目标时刻的作物需水量预测结果，其中，时空特征融合模型包括图卷积网络模型与Informer模型；图卷积网络模型用于对综合特征表达进行空间特征提取，Informer模型用于对综合特征表达进行时序特征提取；通过本发明能够提高作物需水量预测的精度和可靠性。
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公开(公告)号：CN119449586A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411347845.8
申请日：2024-09-26
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: H04L41/0677 , H04L41/12 , H04L45/02 , H04L45/122 , H04L45/00 , H04L67/12
Abstract: 本发明提供一种基于智能灌溉网关的故障诊断与定位方法及装置，涉及农业灌溉技术领域，方法包括：获取从由灌溉网关控制的灌溉系统中采集的多源传感器数据，进行凝聚层次聚类，得到层次聚类树；根据预设的距离阈值，确定出层次聚类树中的截断点，对层次聚类树进行剪切，得到多个聚类簇；对聚类簇中的多源传感器数据进行异常数据识别，确定出异常故障点；在灌溉系统的树形拓扑结构网络中追溯到异常故障点，并进行路径规划，得到追溯异常故障点的最短路径，以在灌溉系统中定位出异常故障点。通过本申请，克服灌溉系统的故障检测可能出现误判或漏判，且难以及时对故障进行定位，导致故障定位精度和效率低下，影响灌溉系统的维护效率的缺陷。
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公开(公告)号：CN118551341A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411028277.5
申请日：2024-07-30
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: G06F18/25 , G06N20/20 , G06Q50/02 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F18/243
Abstract: 本发明提供一种玉米作物系数测算方法、装置、设备、介质及程序产品，涉及农业生产技术领域，所述方法包括：在玉米处于苗期到穗期的生长阶段时，将第一环境数据、第一表层土壤含水量和冠层覆盖率进行合并后，分别输入到随机森林模型、XGBoost模型和第一深度神经网络模型进行投票融合，得到苗期到穗期对应的第一作物系数的测算结果；在玉米处于花粒期到收获期的生长阶段时，将第二环境数据、第二表层土壤含水量和叶面积指数进行合并后，分别输入到支持向量机、梯度提升决策树模型和第二深度神经网络模型进行投票融合，得到花粒期到收获期对应的第二作物系数的测算结果。本发明提升了玉米作物系数的测算准确性。
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公开(公告)号：CN119047659A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411534210.9
申请日：2024-10-31
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种灌区内田块需水预报方法、装置、电子设备及存储介质，涉及农业灌溉技术领域，所述方法包括：基于灌区内每个网格在未来各时间单元的土壤含水量、灌区内每个网格在未来各时间单元的灌溉需求参数和灌区内每个网格在未来各时间单元的气象要素进行以网格为单元的需水量预测，得到灌区内每个网格在未来各时间单元的需水量；网格是通过将灌区进行均匀划分得到的；基于密度的空间聚类算法对灌区内的网格进行聚类，确定灌区内每个田块所包含的网格；根据灌区内每个网格在未来各时间单元的需水量，以及每个田块所包含的网格，确定灌区内每个田块在未来各时间单元的需水量。本发明提高了灌区内田块需水预报的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118711069B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411163382.X
申请日：2024-08-23
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: G06V20/10 , G06N3/0464 , G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种自适应权重调整的玉米水分亏缺诊断方法以及装置，应用于作物水分亏缺判断领域，上述方法包括：获取作物表型特征、土壤特征以及环境特征；按照玉米的生育期进行特征提取，确定与每个生育期对应的关键特征参数，其中，生育期包括苗期、拔节期、抽雄吐丝期、灌浆成熟期；确定关键特征参数对于玉米水分亏缺的影响力指标；确定影响力指标大于影响力指标阈值的目标特征参数；将目标特征参数输入至预训练的深度卷积神经网络，得到由预训练的深度卷积神经网络输出的玉米的水分亏缺程度，其中，目标特征参数的权重是基于目标特征参数的信息熵自适应调整的；通过本发明能够准确诊断玉米的水分亏缺情况。
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公开(公告)号：CN115989763A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310287856.0
申请日：2023-03-23
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种温室灌溉控制方法、装置、系统及设备，涉及作物品种测试领域，该方法包括：获取温室中监测点的累积辐射值，根据每一栽培垄的中心位置与监测点在南北方向上的相对位置处理累积辐射值，确定每一栽培垄的累积辐射值；在任一栽培垄的累积辐射值大于预设光辐射值的情况下，生成灌溉指令，所述灌溉指令用于指示对所述栽培垄进行灌溉；所述栽培垄的垄长为东西朝向。本发明以东西垄向的布设方法对温室作物进行分区灌溉控制，以累计光辐射作为主要灌溉决策依据，动态调整各分区灌溉时机和灌水量，并利用动态规划方法调整灌溉顺序，保证灌溉均匀，以应对不同田畦间由光照差异、生长差异导致的对需水过程动态匹配的需求。
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公开(公告)号：CN118551341B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411028277.5
申请日：2024-07-30
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: G06F18/25 , G06N20/20 , G06Q50/02 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F18/243
Abstract: 本发明提供一种玉米作物系数测算方法、装置、设备、介质及程序产品，涉及农业生产技术领域，所述方法包括：在玉米处于苗期到穗期的生长阶段时，将第一环境数据、第一表层土壤含水量和冠层覆盖率进行合并后，分别输入到随机森林模型、XGBoost模型和第一深度神经网络模型进行投票融合，得到苗期到穗期对应的第一作物系数的测算结果；在玉米处于花粒期到收获期的生长阶段时，将第二环境数据、第二表层土壤含水量和叶面积指数进行合并后，分别输入到支持向量机、梯度提升决策树模型和第二深度神经网络模型进行投票融合，得到花粒期到收获期对应的第二作物系数的测算结果。本发明提升了玉米作物系数的测算准确性。
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公开(公告)号：CN118711069A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411163382.X
申请日：2024-08-23
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
IPC: G06V20/10 , G06N3/0464 , G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种自适应权重调整的玉米水分亏缺诊断方法以及装置，应用于作物水分亏缺判断领域，上述方法包括：获取作物表型特征、土壤特征以及环境特征；按照玉米的生育期进行特征提取，确定与每个生育期对应的关键特征参数，其中，生育期包括苗期、拔节期、抽雄吐丝期、灌浆成熟期；确定关键特征参数对于玉米水分亏缺的影响力指标；确定影响力指标大于影响力指标阈值的目标特征参数；将目标特征参数输入至预训练的深度卷积神经网络，得到由预训练的深度卷积神经网络输出的玉米的水分亏缺程度，其中，目标特征参数的权重是基于目标特征参数的信息熵自适应调整的；通过本发明能够准确诊断玉米的水分亏缺情况。
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公开(公告)号：CN115989763B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310287856.0
申请日：2023-03-23
Applicant: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种温室灌溉控制方法、装置、系统及设备，涉及作物品种测试领域，该方法包括：获取温室中监测点的累积辐射值，根据每一栽培垄的中心位置与监测点在南北方向上的相对位置处理累积辐射值，确定每一栽培垄的累积辐射值；在任一栽培垄的累积辐射值大于预设光辐射值的情况下，生成灌溉指令，所述灌溉指令用于指示对所述栽培垄进行灌溉；所述栽培垄的垄长为东西朝向。本发明以东西垄向的布设方法对温室作物进行分区灌溉控制，以累计光辐射作为主要灌溉决策依据，动态调整各分区灌溉时机和灌水量，并利用动态规划方法调整灌溉顺序，保证灌溉均匀，以应对不同田畦间由光照差异、生长差异导致的对需水过程动态匹配的需求。
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