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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多模态和时空预测的车厘子智能灌溉决策方法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：CN121525882B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610042266.5，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于多模态和时空预测的车厘子智能灌溉决策方法是由邹雪茹;何欣宇;刘庆铃;孙延;胡坤;张天圆;吴姗姗;刘涛;翟强设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态和时空预测的车厘子智能灌溉决策方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能灌溉技术领域，特别涉及一种基于多模态和时空预测的车厘子智能灌溉决策方法，方法包括获取含图像数据和实况信息的生长状态数据集，预处理后提取多尺度特征；通过视觉模型提取生长状态与形态学信息；预测模型经时间流网络解析时序特征、空间流网络学习地块关联性，融合特征生成分区域灌溉量与土壤湿度预测信息；将视觉、传感器及时空标签数据投影后输入基于预训练大模型的决策模型，结合知识库检索输出最优水肥配比。本发明有效解决了传统灌溉难以针对车厘子不同生长阶段、生长状态制定方案及依赖经验导致水肥供给不均的问题。

本发明授权一种基于多模态和时空预测的车厘子智能灌溉决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态和时空预测的车厘子智能灌溉决策方法，其特征在于，所述方法包括： 获取车厘子生长状态数据集，对数据集进行预处理得到视觉信息，并对视觉信息进行特征提取得到多尺度特征，其中，所述数据集包括图像数据和实况信息； 通过视觉模型对多尺度特征进行特征提取处理，得到车厘子的生长状态信息和形态学信息； 基于生长状态信息和形态学信息，通过预测模型中的时间流网络解析历史气候波动、土壤湿度变化的时序特征，得到时间流特征，通过模型中的空间流网络学习果园不同地块间的空间关联性，得到空间流特征，将时间流特征和空间流特征进行融合，结合回归网络生成预测信息，其中，所述预测信息包括分区域灌溉量与土壤湿度预测信息； 将视觉数据、传感器数据和时空标签数据分别进行投影，得到多个映射数据，将映射数据输入预设的决策模型进行分析计算，得到最优水肥配比方案，其中，所述视觉数据包括生长状态信息、形态学信息，所述传感器数据包括生长环境信息，所述时空标签数据包括农事事件与环境变化的时间序列预测信息数据，所述决策模型为用于输出灌溉策略的水肥智能体决策模型，且决策模型的构建基于预训练的大模型； 所述对视觉信息进行特征提取得到多尺度特征，具体包括以下步骤： 基于车厘子不同生长阶段的颜色，通过直方图对图像数据中车厘子的颜色进行划分，得到颜色直方图； 根据车厘子的形态学参数，通过图像处理对图像数据中车厘子的形态进行识别得到形态学数据，基于形态学数据构建生长曲线； 将颜色直方图与生长曲线进行结合，分析得到多尺度特征； 所述视觉模型包括检测头、双向融合颈以及骨干网络，所述通过视觉模型对多尺度特征进行特征提取处理，具体包括以下步骤： 所述视觉模型通过骨干网络提取多尺度特征； 基于多尺度特征，所述双向融合颈通过双向信息流将多尺度特征中的高级语义信息与低级空间细节进行融合，生成具有上下文信息的特征图； 基于所述特征图，检测头通过特征图中融合的特征进行边界框回归和类别预测，得到生长状态信息和形态学信息。

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