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申请/专利权人：深圳点筹农业供应链有限公司;深圳迪赛数智科技有限公司

摘要：本发明涉及农业信息处理技术领域，尤其涉及一种基于农产品信息采集校正方法及系统。该方法包括以下步骤：获取农产品站数据并进行设备传感数据融合，获得农产品站三维传感空间；对农产品站数据进行农产品残留分析，获得农产品称重残留数据；对农产品站数据进行特征提取，获得农产品收割数据以及农产品筛洗数据；对农产品收割数据以及农产品筛洗数据进行农产品量估计，获得初步农产品估量数据；对农产品筛洗数据进行昆虫筛洗情况评估，获得筛洗昆虫数据，并进行昆虫残留分析，获得农产品昆虫残留数据；根据农产品昆虫残留数据以及农产品称重残留数据对初步农产品估量数据进行校正，获得农产品量数据。本发明能够提供更准确和可靠的农产品量数据。

主权项：1.一种基于农产品信息采集校正方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取农产品站数据，并根据农产品站数据进行设备传感数据融合，从而获得农产品站三维传感空间；步骤S2：根据农产品站三维传感空间对农产品站数据进行农产品残留分析，从而获得农产品称重残留数据，步骤S2具体为：步骤S21：对农产品站数据进行称重设备特征提取，从而获得农产品称重设备数据；步骤S22：根据农产品称重设备数据进行拓扑结构分析，从而获得称重设备拓扑结构模型；步骤S23：根据农产品站三维传感空间对称重设备拓扑结构模型进行称重平台残留分析，从而获得称重平台残留量数据，步骤S23具体为：步骤S231：对称重设备拓扑结构模型进行称重平台结构特征提取，从而获得称重平台结构数据；对农产品站数据进行历史称重数据提取，从而获得历史称重数据；步骤S232：根据农产品三维传感空间进行称重设备传感数据提取，从而获得称重设备传感数据，并对称重设备传感数据进行历史称重物平台占比计算，从而获得历史称重物平台占比数据；步骤S233：根据历史称重数据对称重平台结构数据进行平台表面附着力模拟，从而获得平台表面附着力数据；步骤S234：对农产品站数据进行历史农产品残留清理量数据提取，从而获得历史农产品残留清理量数据；步骤S235：根据历史农产品残留清理量数据、历史称重物平台占比数据以及平台表面附着力数据构建农产品残留量力学模拟模型；步骤S236：通过农产品残留量力学模拟模型对历史农产品残留清理量数据进行残留量估计，从而获得称重平台残留量数据；步骤S24：根据农产品站三维传感空间对称重设备拓扑结构模型进行称重传感器附着分析，从而获得称重传感器附着量数据；步骤S25：将称重平台残留量数据以及称重传感器附着量数据进行数据合并，从而获得农产品称重残留数据；步骤S3：对农产品站数据进行农产品收割量特征提取以及农产品筛选特征提取，从而获得农产品收割数据以及农产品筛洗数据；对农产品收割数据以及农产品筛洗数据进行初步农产品量估计，从而获得初步农产品估量数据；步骤S4：根据农产品站三维传感空间对农产品筛洗数据进行昆虫筛洗情况评估，从而获得筛洗昆虫数据，并根据筛洗昆虫数据进行昆虫残留分析，从而获得农产品昆虫残留数据；步骤S5：根据农产品昆虫残留数据以及农产品称重残留数据对初步农产品估量数据进行实际农产品量校正，从而获得农产品量数据。

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