原始名称记载: 北京香田智能科技有限公司

本发明提供了一种基于无人机遥感影像的烟株边界提取方法，包括：利用无人机获取目标区域的全色RGB影像和多光谱影像；对所述全色RGB影像中的地块边界进行提取，得到对应的地块边界；将提取的地块边界作为所述多光谱影像的掩膜，得到所述多光谱图像中的待处理地块区域；利用非监督分类方法对所述待处理地块区域中的烟叶进行识别，得到烟株边界。本发明能够自动且准确的得到烟株边界。

本发明提供了一种根据目标物数量确定判定结果的方法、设备及介质，涉及数据处理领域，该方法包括以下步骤：获取目标对象在目标时间窗口内执行关键作业任务所对应的第一目标物数量NUM1；获取关键作业任务与每一预设作业任务之间的相对任务复杂度F1，F2，…，Fi，…，Fn；根据目标时间窗口的时长和预设的类型‑数量映射表，确定每一预设作业任务对应的平均目标物数量；获取第二目标物数量NUM2；根据目标对象的时长参数SC和预设的时长‑数量映射表SN，确定第三目标物数量NUM3；根据第一判定数量PN1和第二判定数量PN2，确定判定结果。本发明能够避免单一维度判断时结果可信度较低的问题。

本发明提供了一种灌溉工程匹配程度展示方法、电子设备及存储介质，涉及农业灌溉技术领域，所述方法包括：获取匹配程度等级列表，获取区域列表和区域列表对应的匹配程度等级列表，获取匹配程度等级为A的区域列表，当用户在可视区域内点击B对应的标识时，将B对应的匹配程度等级在可视区域中心展示，并将B内除B外其它区域同时进行展示，当用户点击某一区域时，将处于同一匹配程度等级的其它区域进行同步展示，使得用户可以直观看到处于相同匹配程度等级的区域。

本发明提供了一种桑螟预估方法、电子设备及存储介质，涉及数据处理领域，包括：获取第一预设时间段中的历史虫量等级列表，获取第二预设时间段内的气象信息列表，对历史虫量等级列表和气象信息列表分别进行归一化，获取到影响历史虫量等级的因素数据列表，依次获取因素数据列表中各因素与历史虫量等级之间的关联度，并将关联度最高的预设数量的因素数据作为自变量，构建回归模型，能够对未来的桑螟虫量等级进行预估，提前进行防虫举措，减少损失。

本发明提供了一种获取烟叶烘烤曲线的数据处理方法和电子设备，方法包括：获取当前数据库中的基础数据列表D；基于D，获取多个分类对应的分类数据，并将任一分类对应的分类数据按照上等烟比例由高到低的顺序进行排序，并获取排序靠前的前N个数据作为该分类对应的中间数据；将中间数据中满足设定条件的基础数据作为该分类的目标数据，得到该分类对应的目标数据集；基于目标数据集中的任一基础数据对应的烤房信息，获取所包含的烤次信息，并获取每个烤次信息对应的烘烤类别；分别基于该分类对应的第一类别数据、第二类别数据和第三类别数据，获取该分类对应的每个类别的烟叶烘烤曲线。本发明能够客观且准确的获取烟叶烘烤曲线。

本发明提供了一种烟叶产量估算方法、电子设备及存储介质，涉及数据处理领域，包括：获取到各地区的不同长势等级的烟叶面积占比列表，根据样地内的烟株烟叶在烟叶移栽期到团棵期内的影像，获取到各地区样地烟田地块的实际种烟率，获取到各地区不同长势等级烟株的烟叶叶片干重信息列表，进而获取到待估算产量地区的估算产量，提高了对烟叶产量进行估算的精度。