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公开(公告)号：CN118762764B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411238832.7
申请日：2024-09-05
Applicant: 华南农业大学
IPC: G16C20/20 , G16C20/70 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G01N21/25 , G01N21/84
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱的作物种子生化参数预测方法、系统及装置，包括：通过数据采集装置，利用高光谱相机实时捕获种子的多波段成像信息，随后利用卷积神经网络提取图像特征，并结合图卷积神经网络和长短期记忆网络构建多尺度时空图神经网络模型来预测种子的蛋白质含量、水分含量、淀粉含量等生化参数。最后进行预测结果可视化，使得用户可以随时查看种子的状态。本发明设计实现了对种子生化参数的精准监测、智能管理和高效决策，提升了农业生产的智能化程度，有助于优化作物生长环境，提高作物产量和品质。
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公开(公告)号：CN118761037B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411245887.0
申请日：2024-09-06
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06Q50/02 , G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多源信息耦合的作物种子活力预测方法及系统，包括：利用光谱相机获取种子的光谱数据，提取种子的外观表型数据、生化参数、环境数据及实时动态3D表型数据，生成种子的多源数据；将多源数据划分为静态数据及动态数据，在种子活力预测模型中对输入数据进行嵌入编码，引入双通道注意力对所述静态数据向量及动态数据向量进行融合学习，获取融合向量；通过全连接层获取种子的发芽率及成苗率预测结果，综合分析获取种子活力。本发明将多源信息融合和双通道注意力机制的种子活力预测模型集成于种子活力预测系统，实现对种子活力的高效、精准预测，为农业生产提供科学依据。
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公开(公告)号：CN118762764A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411238832.7
申请日：2024-09-05
Applicant: 华南农业大学
IPC: G16C20/20 , G16C20/70 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G01N21/25 , G01N21/84
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱的作物种子生化参数预测方法、系统及装置，包括：通过数据采集装置，利用高光谱相机实时捕获种子的多波段成像信息，随后利用卷积神经网络提取图像特征，并结合图卷积神经网络和长短期记忆网络构建多尺度时空图神经网络模型来预测种子的蛋白质含量、水分含量、淀粉含量等生化参数。最后进行预测结果可视化，使得用户可以随时查看种子的状态。本发明设计实现了对种子生化参数的精准监测、智能管理和高效决策，提升了农业生产的智能化程度，有助于优化作物生长环境，提高作物产量和品质。
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公开(公告)号：CN118761037A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411245887.0
申请日：2024-09-06
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06Q50/02 , G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多源信息耦合的作物种子活力预测方法及系统，包括：利用光谱相机获取种子的光谱数据，提取种子的外观表型数据、生化参数、环境数据及实时动态3D表型数据，生成种子的多源数据；将多源数据划分为静态数据及动态数据，在种子活力预测模型中对输入数据进行嵌入编码，引入双通道注意力对所述静态数据向量及动态数据向量进行融合学习，获取融合向量；通过全连接层获取种子的发芽率及成苗率预测结果，综合分析获取种子活力。本发明将多源信息融合和双通道注意力机制的种子活力预测模型集成于种子活力预测系统，实现对种子活力的高效、精准预测，为农业生产提供科学依据。
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