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[发明专利]一种减轻硅藻虫害的方法-CN201911313221.3在审
发明人：刘建玲;张春艳;王磊;丁建姿;杨晓斌;卢龙飞;李晓波 -专利权人：威海长青海洋科技股份有限公司;寻山集团有限公司
申请日： 2019-12-19 - 公布日： 2020-04-03 - 主分类号： C12N1/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种减轻硅藻虫害的方法。该方法向有虫害的藻液中周期性充入氨气，氨气流量1‑10ml/min,30‑60秒/次，每隔20‑40min充气1次，每次充气完毕后显微镜观察虫害及硅藻生长情况，直至虫害消失停止充气。本发明的减轻硅藻虫害的方法安全可靠，既能保证硅藻的正常生长也能有效的防治养殖硅藻的病虫害。
一种减轻硅藻虫害方法

[发明专利]信息处理器-CN202180021246.5在审
发明人：伊藤圣;A·森;T·佐佐 -专利权人：拜耳作物科学株式会社
申请日： 2021-03-12 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： A01M7/00 文献下载
摘要：问题：为了提供一种能够有效地降低产品的虫害风险的信息处理器。解决方案：信息处理器10预测产品的虫害风险，信息处理器包括：预测单元，用于预测多个候选对策中的每个候选对策的降低虫害风险以改变影响虫害风险的至少一个影响参数的效果；以及，选择单元，用于基于由预测单元所提供的降低虫害风险的效果的预测结果，在使具有较高的降低虫害风险的效果的对策优先化的同时，从多个候选对策中选择对策。
信息处理器

[发明专利]基于无人机高光谱和激光雷达的落叶松毛虫虫害监测方法-CN202311051184.X在审
发明人：黄晓君;王鹏;张军生;杨乐;萨和芽;郭佳泽;孙广友;汪澈 -专利权人：内蒙古师范大学;内蒙古大兴安岭森林病虫害防治（种子）总站
申请日： 2023-08-21 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明公开了基于无人机高光谱和激光雷达的落叶松毛虫虫害监测方法，涉及林业虫害监测技术领域，其技术方案要点是：通过无人机高光谱和激光雷达遥感技术，构建虫害指示指标估算模型和虫害严重程度监测模型，实现基于多维空间的落叶松毛虫虫害遥感精准监测本申请所记述的方法能感知林木受害的细微变化，实现虫害高效、准确监测。不仅为森林害虫防控和生态保护提供基础数据和技术储备，而且为智慧林业建设提供技术支持。
基于无人机光谱激光雷达落叶松毛虫虫害监测方法

[发明专利]基于YOLO v4的农业病虫害检测方法及装置-CN202211338472.9有效
发明人：罗长寿;赵瑞芳;魏清凤;陆阳;于峰;王富荣;余军;郑亚明;曹承忠 -专利权人：北京市农林科学院
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于YOLO v4的农业病虫害检测方法及装置，通过将待检测农业病虫害图像输入基于YOLO v4的农业病虫害检测模型；根据基于YOLO v4的农业病虫害检测模型得到检测结果；基于YOLO v4的农业病虫害检测模型中包括引导头和辅助头，检测结果根据引导头输出预测结果和辅助头输出预测结果加权求和得到，通过增加辅助头，可以增加备选分类结果，避免漏检，提高农业病虫害检测的准确性。
基于 yolo v4 农业病虫害检测方法装置

[实用新型]一种智慧路灯、智慧路灯物联网平台、智慧路灯系统-CN202021274124.6有效
发明人：董强;李雪;郭歆;陈怡平 -专利权人：西安天和防务技术股份有限公司
申请日： 2020-07-02 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： F21S8/08 文献下载
摘要：该智慧路灯包括路灯本体，路灯本体上设置有第一虫害监测设备；该第一虫害监测设备用于监测预设区域内的虫害。由于路灯本体是每个城市必不可少的基础设施，具有布局密、覆盖广、规律性强的特点。所以本申请提供的智慧路灯可覆盖的监测区域非常广，形成密集的虫害监测网络，减少虫害监测的漏检区域，增大虫害监测的覆盖范围。
一种智慧路灯联网平台系统

[发明专利]基于图片的远程虫害识别方法-CN201410134598.3在审
发明人：富宽 -专利权人：江苏物联网研究发展中心
申请日： 2014-04-03 - 公布日： 2014-06-25 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于图片的远程虫害识别方法，其包括如下步骤：a、利用移动智能终端获取包含有完整害虫虫体的图片，并对所述害虫虫体图片进行处理，以得到所需的虫害识别图片；b、利用移动智能终端将得到的虫害识别图片传输至识别服务器内，并向识别服务器发送识别请求；c、识别服务器对接收的虫害识别图片进行特征提取，并将提取到的特征与预先建立样本库中的虫害进行特征匹配；当所述害虫的特征与样本库中的特征匹配时，识别服务器将匹配的虫害信息返回到移动智能终端；d、移动智能终端将接收返回的虫害信息显示输出。本发明操作方便，能方便快捷并有效的对农业害虫进行识别，并获取相应虫害的防治方法。
基于图片远程虫害识别方法

[发明专利]一种基于种植设备的病虫害预测方法及装置-CN201610875105.0在审
发明人：王刚 -专利权人：深圳前海弘稼科技有限公司
申请日： 2016-09-30 - 公布日： 2017-05-10 - 主分类号： G01N33/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于种植设备的病虫害预测方法及装置。该方法包括以下步骤通过机器学习预先建立病虫害预测模型，确定在种植设备内生长的待预测病虫害的目标植物，获得目标植物的生长环境数据，并对生长环境数据进行分析，确定影响目标植物发生病虫害的影响维度信息，根据目标植物的影响维度信息与预先建立的病虫害预测模型，预测目标植物在下一生长阶段是否会发生病虫害。应用本发明实施例所提供的技术方案，可以对目标植物在下一生长阶段是否会发生病虫害进行较为准确的预测，便于种植设备或者用户及时采取相关措施，减小病虫害带来的损失，提升用户体验。
一种基于种植设备病虫害预测方法装置

[发明专利]一种病虫害的巡检方法及装置-CN201711450406.X在审
发明人：潘振鹏 -专利权人：深圳春沐源控股有限公司
申请日： 2017-12-27 - 公布日： 2018-05-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例涉及农业领域，公开了一种病虫害的巡检方法及装置。本发明中，一种病虫害的巡检方法，包括：预先将种植地进行分区，得到各种植区域，并将各种植区域分别划分为N个单元，每个单元对应至少一个植株的区域，N为大于1的自然数；定期采集各种植区域的图像数据，并根据采集到的图像数据获取各种植区域的病虫害等级；在获取到各种植区域的病虫害等级后，在人机交互界面中显示各种植区域的病虫害等级；其中，人机交互界面中的不同单元格分别显示不同单元的植株受侵情况，并以不同的颜色显示不同的病虫害等级。这样能够便捷的获取各个种植区域的病虫害等级，各个种植区域之间的病虫害等级区别也能清楚显示。
一种病虫害巡检方法装置

[发明专利]基于图像识别的芒果虫害智能监控系统-CN201811163513.9在审
发明人：黎文设 -专利权人：田东县文设芒果专业合作社
申请日： 2018-09-30 - 公布日： 2019-02-22 - 主分类号： H04N7/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像识别的芒果虫害智能监控系统。本发明通过设置的摄像头来获取芒果树实时图像，通过图像筛选模块对实时图像进行自动批量的筛选，并将有效图片存储为训练样本发送至图像分析处理器上进行处理后发送给虫害预警单元，虫害预警单元基于人工神经网络来建立神经网络病虫害模型，并进行学习与训练，直至所述病虫害预测模型收敛后停止训练，则生成人工神经网络虫害预测模型。在使用时，通过预测模型对输入的有效图像进行分析比对，即可实时输出病虫害的预测结果。本发明集自动编码、自动筛选、自动预测结果的功能为一体，具有预测准确性高、自能化程度高有益特点，且能够适用各种芒果病虫害的预警与防治。
虫害预测模型芒果病虫害智能监控系统实时图像图像识别预测结果预警单元人工神经网络来图像分析处理器人工神经网络病虫害模型摄像头分析比对神经网络实时输出图片存储图像筛选训练样本有效图像自动编码自动筛选芒果树收敛预警发送筛选防治预测学习

[发明专利]一种大田作物昆虫采集设备及虫害监测预警方法-CN202110394376.5在审
发明人：柳平增;张惟杰;江宇轩;李林泽;解建国;潘晨;乔文;周贺 -专利权人：山东农业大学
申请日： 2021-04-13 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： A01M1/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种大田作物昆虫采集设备及虫害监测预警方法，涉及农业虫害监测技术领域，预警系统包括：昆虫诱捕装置和数据采集箱，所述昆虫诱捕装置的昆虫出口与所述数据采集箱相连通，所述数据采集箱内设置有昆虫信息采集装置，所述昆虫信息采集装置与虫害预警服务平台通信连接。通过昆虫诱捕装置对田间昆虫进行诱捕，然后在数据采集箱内对昆虫信息进行采集，最后将采集的昆虫信息发送给虫害预警服务平台进行虫害预警。采集不同地区不同节点采集的虫害信息与田间小气候信息，及时追踪害虫发展态势，实现对某作物特定种类害虫的虫情分布、时间线动态变化的远程实时预警，实时监测区域虫害墒情，对周边地区发出预警，提高农业虫害预警准确性
一种大田作物昆虫采集设备虫害监测预警方法

[发明专利]一种水田水稻虫害视觉调查方法与调查用无人船-CN202011585197.1在审
发明人：徐赛;邱新华;陈文德;张富顺;钟振芳;王旭;赵沛华;黄庆;蒋耀智;梁巧丽;刘晓燕;刘慧连;欧映浩;余兆惠;梁玮琪 -专利权人：广东海纳农业有限公司;广东海纳农业研究院
申请日： 2020-12-28 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： B63B35/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种水田水稻虫害视觉调查方法与调查用无人船。本发明的水田水稻虫害视觉调查用无人船，可通过无线远程操控在水稻田间进行穿梭航行，航行定位精准、控制便捷，并且在水稻田间穿梭航行过程中可对水稻的茎秆部进行实施视觉拍照，拍照的信息可实时传输至控制端进行保存、分析，从而能够精准获取水稻茎秆部的虫害情况，满足对水田水稻虫害的精确调查需求。本发明的水田水稻虫害视觉调查方法基于所述的无人船，能对水稻茎秆部虫害相关信息进行精准、快速的调查，减少人力，降低了检测人员的专业要求，从而提高水稻虫害的调查效率。而且，可为研究人员分析水稻田虫害提高精准可靠的信息，进而对症下药，提高水稻的质量和产量。
一种水田水稻虫害视觉调查方法无人

[发明专利]一种实时多功能病虫害智能识别预警系统-CN202210934304.X在审
发明人：杨晓慧;高善阳;马怡鹤;张晓梅;焦雪;王佳惠;王烨彤 -专利权人：河南大学
申请日： 2022-08-04 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及智慧农业技术领域，具体涉及一种实时多功能病虫害智能识别预警系统，该系统包括农作物病害识别模块、农作物病害预警模块、农作物虫害图像检测模块、农作物虫害图像批量检测模块、农作物虫害视频检测模块。本发明利用训练完成的病害识别网络实现对农作物病害的识别与预警，利用训练完成的虫害检测网络实现对农作物虫害的识别与实时检测，基于PyQt5开发出GUI，用户只需在界面上进行简单的鼠标点击就可以开启关闭识别检测以及实时得到识别检测结果，其中，病害识别网络和虫害检测网络分别可以是通过对RepVGG卷积神经网络和改进的YOLOV5网络进行训练得到的。本发明提高了农作物病虫害识别检测的准确度和速度。
一种实时多功能病虫害智能识别预警系统

[发明专利]一种蓝莓种植病害农业防治方法及其防治装置-CN202210703062.3在审
发明人：刘明松;刘平平;杨银;耿天林;汤俐俐 -专利权人：安徽鑫绿源生态农业有限公司
申请日： 2022-06-21 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于农业种植技术领域，尤其为一种蓝莓种植病害农业防治方法及其防治装置，方法包括以下步骤：S1、获取蓝莓种植虫害历史图像数据，实时采集蓝莓枝芽、果实、叶片、茎干图像信息；S2、诱捕害虫，采集害虫图像数据；S3、将采集到的实际蓝莓枝芽、果实、叶片、茎干图像数据以及诱捕到的害虫图像数据，与蓝莓种植虫害历史图像数据进行比对，判断具体病虫害所属；S4、针对性喷施相应病虫害防治药剂。本发明采用蓝莓植株虫害图像信息比对与诱捕害虫图像信息比对的双重比对方式进行病虫害所属判断，保证检测结果的准确性，能够及时发现并对性地自动喷施相应病虫害防治药剂进行病虫害防治处理，响应时间早，防治效率高，
一种蓝莓种植病害农业防治方法及其装置

[发明专利]一种基于物联网的虫害预警系统-CN202210326833.1在审
发明人：赵洪啟;杨晓娟;鲁锡峰 -专利权人：北京云洋物联技术有限公司
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于物联网的虫害预警系统，包括数据采集子系统、数据存储子系统、数据分析子系统、虫害预警子系统；所述数据采集子系统包括环境信息采集模块、图像采集模块；所述数据存储子系统包括虫害基础数据库、作物特征数据库、环境信息数据库；所述数据分析子系统用于通过所述作物物候期预测模型、所述虫害有效积温预测模型并结合所述虫害基础数据库和各模型的预测特点，将所述数据采集子系统采集到的数据进行处理后向所述虫害预警子系统输出本发明通过将作物物候期预测模型和虫害有效积温预测模型的特点相结合来预测不同虫害各虫态发生的日期，预测准确有效，有利于作物开展预先防治工作，而且操作简单，具有较大的应用价值。
一种基于联网虫害预警系统

[发明专利]一种基于多图像注意力特征融合的农作物虫害最优视角识别方法-CN202310278552.8在审
发明人：汪建基;陈亚南;郑南宁 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多图像注意力特征融合的农作物虫害最优视角识别方法，包括如下过程：通过已预训练好的识别模型对已获取的多张不同视角的虫害图像进行特征提取，得到每张虫害图像的特征向量；将所有虫害图像的特征向量通过多头自注意力和门机制自适应地选取，得到各个虫害图像的最优视角特征；对所有虫害图像的最优视角特征进行分类，并筛选出所述多张不同视角的虫害图像中虫害的类别。
一种基于图像注意力特征融合农作物虫害最优视角识别方法