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龍圖騰網(wǎng)獲悉馬鞍山市良田農(nóng)業(yè)科技有限公司申請(qǐng)的專利基于計(jì)算機(jī)視覺的蝦稻共生可視化監(jiān)測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120259969B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510336179.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/52；該發(fā)明授權(quán)基于計(jì)算機(jī)視覺的蝦稻共生可視化監(jiān)測(cè)方法是由朱華;陶梅;李玲設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于計(jì)算機(jī)視覺的蝦稻共生可視化監(jiān)測(cè)方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于計(jì)算機(jī)視覺的蝦稻共生可視化監(jiān)測(cè)方法，涉及智慧農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域。為了解決現(xiàn)有技術(shù)主要依賴衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，且地形、生物量、水質(zhì)等多維度數(shù)據(jù)缺乏有效關(guān)聯(lián)，實(shí)時(shí)預(yù)警響應(yīng)及資源優(yōu)化配置等方面存在顯著不足的問(wèn)題；本發(fā)明通過(guò)整合無(wú)人機(jī)航拍、水下激光掃描、水質(zhì)傳感器等多模態(tài)數(shù)據(jù)，建立水稻生物量估算、小龍蝦行為識(shí)別及水質(zhì)預(yù)測(cè)模型，結(jié)合地形復(fù)雜度等級(jí)劃分，構(gòu)建差異化預(yù)警體系，實(shí)現(xiàn)小龍蝦應(yīng)激行為、水質(zhì)突變等風(fēng)險(xiǎn)的早期識(shí)別，模擬不同情景下的系統(tǒng)響應(yīng)，生成三維可視化結(jié)果，為動(dòng)態(tài)調(diào)整管理措施提供科學(xué)依據(jù)，無(wú)人機(jī)與固定攝像頭協(xié)同作業(yè)，實(shí)現(xiàn)異常區(qū)域的動(dòng)態(tài)巡航與高清采集，有效提升了蝦稻共生系統(tǒng)的智能化管理水平。

本發(fā)明授權(quán)基于計(jì)算機(jī)視覺的蝦稻共生可視化監(jiān)測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于計(jì)算機(jī)視覺的蝦稻共生可視化監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，包括： 基于圖像采集裝置實(shí)時(shí)采集監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)蝦和水稻的生長(zhǎng)圖像數(shù)據(jù)，并基于生長(zhǎng)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)特征識(shí)別，基于識(shí)別結(jié)果分別判斷蝦和水稻的生長(zhǎng)狀況； 建立水質(zhì)參數(shù)預(yù)測(cè)模型，評(píng)估監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的水質(zhì)指標(biāo)，結(jié)合對(duì)識(shí)別結(jié)果的統(tǒng)計(jì)分析，預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)蝦和水稻的共生趨勢(shì)，其中，還包括: 基于無(wú)人機(jī)獲取到的航拍圖像數(shù)據(jù)獲取監(jiān)測(cè)區(qū)域的基礎(chǔ)地形，測(cè)量不同尺度下覆蓋地形所需的幾何單元數(shù)量，量化地形表面的粗糙程度，提取水文特征； 基于監(jiān)測(cè)區(qū)域的基礎(chǔ)地形和水文特征確定地形因子的權(quán)重，生成地形復(fù)雜度綜合指數(shù)； 基于地形復(fù)雜度綜合指數(shù)的分布特征將監(jiān)測(cè)區(qū)域劃分為四個(gè)等級(jí)，包括極低復(fù)雜度、低復(fù)雜度、中復(fù)雜度和高復(fù)雜度； 基于監(jiān)測(cè)區(qū)域的等級(jí)劃分結(jié)果，將地形復(fù)雜度數(shù)據(jù)與生物量、水質(zhì)參數(shù)進(jìn)行空間匹配與時(shí)間序列分析，確定地形復(fù)雜度與生物量波動(dòng)、水質(zhì)突變之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，構(gòu)建差異化監(jiān)測(cè)策略，具體包括：高生物量區(qū)：部署高密度視覺傳感器節(jié)點(diǎn)，實(shí)施每10分鐘一次的高頻次監(jiān)測(cè)，復(fù)雜地形區(qū)：配置多光譜成像儀與微型氣象站，強(qiáng)化環(huán)境參數(shù)協(xié)同監(jiān)測(cè)，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)高風(fēng)險(xiǎn)時(shí)段，智能分配監(jiān)測(cè)資源，構(gòu)建地形復(fù)雜度-預(yù)警閾值映射表，根據(jù)地形復(fù)雜度等級(jí)，自動(dòng)調(diào)整水質(zhì)、生物量指標(biāo)的預(yù)警閾值； 所述預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)蝦和水稻的共生趨勢(shì)，還包括：基于地形復(fù)雜度數(shù)據(jù)、水稻生物量值、小龍蝦密度數(shù)據(jù)計(jì)算監(jiān)測(cè)區(qū)域的健康指數(shù)，與水質(zhì)參數(shù)預(yù)測(cè)模型輸出的水質(zhì)參數(shù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，量化評(píng)估不同監(jiān)測(cè)區(qū)域的共生效應(yīng)強(qiáng)度； 其中，共生效應(yīng)強(qiáng)度指數(shù)通過(guò)如下公式獲取： 其中，P為共生效應(yīng)強(qiáng)度指數(shù)，Bi為水稻生物量值，Wi為水質(zhì)指標(biāo)，Ai小龍蝦密度數(shù)據(jù)，Ti為地形復(fù)雜度綜合指數(shù)，ωi為權(quán)重系數(shù)，∈為平滑因子。

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