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龙图腾网获悉四川农业大学申请的专利一种基于种植-收获-配送全链路的智慧农业管理系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120807204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511280667.6，技术领域涉及：G06Q50/02；该发明授权一种基于种植-收获-配送全链路的智慧农业管理系统是由阳欣羽;林野;彭昌猛;唐玲慧;王雨谦;白丹;袁亮;林伊淳;牛宸岳;汪文静;刘欣悦;王珂;肖棋文设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于种植-收获-配送全链路的智慧农业管理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于种植‑收获‑配送全链路的智慧农业管理系统，属于农业领域，系统包括：在线选种模块、订单追踪模块、环境监测预警模块、病虫害识别模块、市场预测模块、物流调度模块、产品预估模块和生长状态评估模块。本发明在种植环节，通过智能体对作物生长环境进行智能监测与异常预警，能为农户制定不同作物的精准种植方案，以及适合不同地区的灌溉和施肥方案；在生产过程中，智能体还可以智能识别坏果并给出处理方案，精准识别病虫害并且提供有效的防治手段；在市场销售环节，能够预测市场走向，合理安排生产方案，确保农产品的产销平衡。

本发明授权一种基于种植-收获-配送全链路的智慧农业管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于种植-收获-配送全链路的智慧农业管理系统，其特征在于：所述系统包括：在线选种模块、订单追踪模块、环境监测预警模块、病虫害识别模块、市场预测模块、物流调度模块、产品预估模块和生长状态评估模块； 所述在线选种模块：被配置为消费者根据自己的喜好和需求选择作物，并将选种信息传递给对应的农户，开启专属的种植服务； 所述订单追踪模块：被配置为当农户开始种植消费者所选的作物后，消费者通过系统实时追踪订单的状态； 所述环境监测预警模块：被配置为对农田进行包括土壤湿度、温度、酸碱度，空气的温度、湿度和光照强度的环境数据监测分析，一旦环境数据出现异常，立即向农户发送预警信息，并提供应对措施建议； 所述病虫害识别模块：被配置为智能体利用图像识别和深度学习技术快速准确地识别出病虫害的种类，并给出防治方案； 所述市场预测模块：被配置为通过大数据分析和人工智能分析市场上不同果蔬品种的供需情况和价格波动趋势信息，智能体对农产品市场的走势进行预测，调整种植计划，选择市场需求大和价格高的品种进行种植； 所述物流调度模块：被配置为根据订单的分布和配送时间要求，安排物流车辆和配送路线，并实时监控物流车辆的位置和运输状态，以及根据外部因素及时调整物流计划，确保配送的顺利进行； 所述产品预估模块：被配置YOLOv8模型通过对作物生长过程中的图像进行分析，识别作物的数量和生长状态，结合历史数据和环境因素，预测出最终的产量； 所述生长状态评估模块：被配置为综合环境数据、病虫害情况和生长周期，智能体对作物的健康状态和生长速度进行量化分析，持续对作物的生长状态进行评估，并为农户提供建议和解决方案； 所述智能体还通过数据分析判断环境是否适宜作物生长，具体包括以下内容： 环境数据实时采集：在农田部署分布式物联网传感器网络，包括监测采集土壤温湿度、酸碱度和EC值的土壤传感器，监测采集空气温度低和CO2浓度的空气传感器、监测采集光合有效辐射的光照传感器，监测采集风速和降水量的气象站，同时，通过北斗定位实现田块级数据空间标定，关联数据与具体种植区域，为后续分区域判断提供空间坐标基准； 作物生长适宜性参数库构建：基于农业知识库、作物品种特性数据库及老农经验库构建作物-生长阶段-环境参数三维阈值体系；结合历史种植数据和机器学习模型对基础阈值进行动态修正，并分析环境趋势，预判未来设定时间内的环境风险； 数据分析模型的判断：对采集的原始数据进行预处理，并引入多层级适宜性判断算法进行判断，根据数据偏离程度自动划分预警等级，定期将预警后的实际作物生长反馈与判定结果进行比对，通过强化学习算法更新参数库阈值与多因子权重以提升判断精度； 所述多层级适宜性判断算法包括： 第一层、规则引擎快速筛查：直接对比实时数据与参数库中的阈值范围，若单维度数据超出阈值，立即标记为异常； 第二层、多因子协同分析模型：采用梯度提升树算法分析多参数交互影响，如果多参数交互影响中的某一参数超出阈值，则模型判断为潜在风险环境； 第三层、生长阶段适配调整：通过种植周期记录与图像识别确认作物当前生长阶段，调整当前阶段的参数阈值，以防止通用参数阈值导致的误判。

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