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一种用于农业灌溉的农作物识别方法及系统

申请号: CN202311459059.2
申请人: 国网河北省电力有限公司营销服务中心; 国家电网有限公司
申请日期: 2023/11/3

摘要文本

本发明提供一种用于农业灌溉的农作物识别方法及系统,属于农作物识别领域。该方法包括:获取目标区域内各机井的各机井用户的数据,其中,机井用户的数据包括机井用户的用电量数据和用户的种植面积数据;将各机井用户的用电量数据中的非农业用电量数据剔除,得到各机井的农业用电量数据;根据各机井的农业用电量数据以及各机井对应的用户的种植面积数据得到各机井的用水量的时间序列数据;将各机井的用水量的时间序列数据输入到预先训练的分类模型中,得到目标区域内各机井对应的农作物的种类。本发明能够使农作物的识别结果更加准确,提高效率并且更加节省成本,对规划灌溉量具有重要意义。 详见官网:

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种用于农业灌溉的农作物识别方法及系统
专利类型 发明申请
申请号 CN202311459059.2
申请日 2023/11/3
公告号 CN117493957A
公开日 2024/2/2
IPC主分类号 G06F18/241
权利人 国网河北省电力有限公司营销服务中心; 国家电网有限公司
发明人 申洪涛; 高学哲; 安亚刚; 冯波; 王晓甜; 李骥; 阎超
地址 河北省石家庄市高新区湘江道与兴安大街交口南行100米路西电力科技园院内C座; 北京市西城区西长安街86号

专利主权项内容

1.一种用于农业灌溉的农作物识别方法,其特征在于,包括:获取目标区域内各机井的机井用户的数据,其中,所述机井用户的数据包括机井用户的用电量数据和用户的种植面积数据;将各机井用户的用电量数据中的非农业用电量数据剔除,得到各机井的农业用电量数据;根据各机井的农业用电量数据以及各机井对应的用户的种植面积数据得到各机井的用水量的时间序列数据;将各机井的用水量的时间序列数据输入到预先训练的分类模型中,得到目标区域内各机井对应的农作物的种类。