買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網獲悉科芯(天津)生態農業科技有限公司申請的專利基于人工智能的作物產量預測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119312989B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411854742.0，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權基于人工智能的作物產量預測方法及系統是由胡建龍設計研發完成，并于2024-12-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于人工智能的作物產量預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供基于人工智能的作物產量預測方法及系統，涉及人工智能技術領域，包括獲取指定區域連續多年的歷史氣象數據、土壤數據、作物種植數據和遙感影像數據，按照時間序列對齊，構建多維時空數據立方體；訓練融合預測模型，融合預測模型用于提取作物生長發育過程的生長特征向量并進行產量預測，通過自適應學習率優化算法動態調整融合預測模型的模型參數；獲取指定區域的實時氣象數據、土壤數據和遙感影像數據，輸入至預先構建的融合預測模型中，并且在融合預測模型中引入農業知識圖譜對融合預測模型的預測結果進行約束和校正，推理得到指定區域每個柵格的作物長勢和預估產量，對各柵格的預估產量進行空間插值，生成指定區域的產量分布圖。

本發明授權基于人工智能的作物產量預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于人工智能的作物產量預測方法，其特征在于，包括：獲取指定區域連續多年的歷史氣象數據、土壤數據、作物種植數據和遙感影像數據，所述歷史氣象數據包括逐日氣溫、降水量、日照時數、風速，所述土壤數據包括土壤肥力、墑情、溫度和導水率，所述作物種植數據包括作物品種、播種日期、種植密度、灌溉量和施肥量，所述遙感影像數據包括衛星遙感影像和無人機拍攝的彩色影像；對所述歷史氣象數據、土壤數據、作物種植數據和遙感影像數據按照時間序列對齊，構建多維時空數據立方體；將所述多維時空數據立方體作為訓練數據集，訓練融合預測模型，所述融合預測模型基于深度學習模型構建，所述融合預測模型用于提取作物生長發育過程的生長特征向量并進行產量預測，通過自適應學習率優化算法動態調整融合預測模型的模型參數；將所述多維時空數據立方體作為訓練數據集；構建深度學習模型，采用時間卷積網絡結構，通過因果卷積層和空洞卷積層分別提取訓練數據集的局部時空關聯特征和全局時空關聯特征，并在深度學習模型的網絡末端引入注意力機制，自適應地調整局部時空關聯特征和全局時空關聯特征的權重；構建農作物生長模型，考慮氣象因子、土壤屬性和作物品種參數，模擬作物生長發育過程中的光合作用、呼吸作用、物質積累和器官形成，動態調整作物生長對不良環境條件的適應性；在融合預測模型的訓練過程中，以田塊為基本單元，將連續多年的作物生長狀態變量序列與對應時期的影像特征進行配對，構建時間步長一致的多維時空特征圖；采用自適應學習率優化算法分別訓練農作物生長模型和深度學習模型，通過設置不同的初始學習率、學習率衰減方式和正則化策略，平衡兩個子模型的訓練速度和泛化性能；在每個訓練迭代步中，利用農作物生長模型模擬作物生長發育過程，輸出各生育期的生物量、葉面積指數的狀態變量，并與同期的影像特征進行拼接得到多維時空特征圖；將多維時空特征圖輸入深度學習模型，通過梯度反向傳播實現端到端的聯合訓練和參數優化；獲取指定區域的實時氣象數據、土壤數據和遙感影像數據，輸入至預先構建的融合預測模型中，并且在所述融合預測模型中引入農業知識圖譜對所述融合預測模型的預測結果進行約束和校正，推理得到指定區域每個柵格的作物長勢和預估產量，對各柵格的預估產量進行空間插值，生成指定區域的產量分布圖。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人科芯(天津)生態農業科技有限公司，其通訊地址為：300345 天津市濱海新區濱海-中關村科技園融匯商務園四區3號樓1門；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。