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申请/专利权人：重庆市农业科学院
摘要：本发明提供一种农作物多模态数据融合驱动方法，涉及农业信息技术领域。该农作物多模态数据融合驱动方法，包括以下步骤：在农田中部署多类型传感器，实时采集农作物生长环境数据和农作物生长图像数据，对采集到的原始数据进行预处理，从预处理后的数据中提取关键特征，采用多模态特征融合算法，对不同模态的数据进行融合，利用融合后的特征数据，对作物生长阶段、营养状况、病虫害发生概率进行预测和分析，根据农作物生长模型的预测结果，生成定制化的种植建议和预警信息。本发明，通过整合多种数据源、进行精细化数据处理和特征提取、采用先进的多模态数据融合算法和机器学习模型，实现了对农作物生长的全面、准确分析和智能化决策管理。
主权项：1.一种农作物多模态数据融合驱动方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：数据采集：在农田中部署多类型传感器，实时采集农作物生长环境数据和农作物生长图像数据；步骤二：数据处理：对采集到的原始数据进行预处理，保证数据的质量和一致性；步骤三：特征提取：从预处理后的数据中提取关键特征；步骤四：数据融合：采用多目标优化算法、卷积神经网络方法和注意力机制算法，对不同模态的数据进行融合，将上述关键特征进行自动提取并融合，形成农作物生长的综合特征表示；步骤五：分析评估：多模态特征融合分析评估，为有效融合不同模态之间信息，利用多模态信息提升模型转移预测性能，利用融合后的特征数据，通过机器学习模型对作物生长阶段、营养状况、病虫害发生概率进行预测和分析，实现对作物生长状态的精确评估；步骤六：决策管理：根据农作物生长模型的预测结果，生成定制化的种植建议和预警信息，并通过移动终端或农业管理系统推送给农户，实现精准管理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆市农业科学院 一种农作物多模态数据融合驱动方法
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