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龙图腾网获悉联通(江苏)产业互联网有限公司;交通银行股份有限公司江苏省分行申请的专利一种基于多模态大模型的农情感知辅助系统及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：CN119622563B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411526107.X，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于多模态大模型的农情感知辅助系统及方法是由徐敏;夏智武;田穗;杜玮;陈梦圆;李岩;缪龙飞;袁宇;兰筑琳;陈浩;王浩俊;王义强;王欢;高浩宇;尤耀设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态大模型的农情感知辅助系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态大模型的农情感知辅助系统及方法，涉及农情感知辅助技术领域，本发明包括方法包括：S10：将目标区域内的异常区域筛选出，并根据各异常区域的实时农情危险指数，对各异常区域的处理顺序进行确定；S20：根据异常区域中各异常原因对应的分布特征系数，对各异常区域之间的关联度进行分析；S30：对各异常区域的农情治理策略进行确定；S40：对各异常区域的农情治理时间进行预测。本发明对各异常区域中各异常原因对应的分布特征系数进行预测，实现对农作物异常生长原因进行精准分析，以及实现对异常区域内种植的农作物的治理时间进行合理分布，有利于在短时间内对异常区域进行有效治理。

本发明授权一种基于多模态大模型的农情感知辅助系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态大模型的农情感知辅助方法，其特征在于：所述方法包括： S10：在目标区域内均匀布置有若干套农情监测设备，根据目标区域内布置的各套农情监测设备输出的监测数据，将目标区域内的异常区域筛选出，并根据各异常区域的实时农情危险指数，对各异常区域的处理顺序进行确定； 所述S10包括： S101：以距离d对目标区域进行划分处理，得到若干个边长为d的方形区域，每个方形区域内均布置有一套农情监测设备，一套农情监测设备包括一个土壤传感器、一个气象监测传感器、一个苗情检测仪和一个虫情测报仪，对目标区域内布置的各套农情监测设备输出的监测数据进行采集，根据采集的监测数据，监测数据包括土壤传感器监测到的土壤表层和距离土壤表层X米处的土壤深层的水分含量、气象监测传感器监测到的温度和湿度、苗情检测仪监测到的农作物的株高和叶面积，以及虫情测报仪监测到的害虫数量，实时对目标区域内种植的农作物的生长情况和生长环境进行三维模拟，得到目标区域的实时农情感知三维模型，X表示常数且0＜X＜目标区域内种植的农作物的平均下埋深度； S102：根据目标区域的实时农情感知三维模型，对各划分区域的异常指数进行计算，具体的计算公式为： Fi=a*giGi＋b*siSi； 其中，i=1,2,…,m，表示目标区域内各方形区域对应的编号，m表目标区域内存在的方形区域总数，a、b均表示比例系数且a＋b=1，si表示布置在第i方形区域内的苗情检测仪监测到的农作物的异常叶片总面积，Si表示布置在第i方形区域内的苗情检测仪监测到的农作物的叶片总面积，Gi表示第i方形区域内种植的农作物总株数，gi表示第i方形区域内存在的异常农作物总株数，Fi表示第i方形区域的异常指数； 若0.4＜Fi≤1，则认为第i方形区域为异常区域，若0≤Fi≤0.4，则认为第i方形区域不是异常区域； S103：对筛选出的各异常区域的实时农情危险指数进行预测，具体的预测公式为：，其中，j=1,2,…,n，表示各异常区域对应的编号，n表示筛选出的异常区域总数，t表示时间值，yjt表示布置在编号为j的异常监测区域内的虫情测报仪在t时刻监测到的害虫数量，e表示常数且e＞1，v=1,2,3,4，当v=1时，wvjt表示布置在编号为j的异常监测区域内的土壤传感器在t时刻监测到的土壤表层的水分含量，当v=2时，wvjt表示布置在编号为j的异常监测区域内的土壤传感器在t时刻监测到的距离土壤表层X米处的土壤深层的水分含量，当v=3、4时，wvjt分别表示布置在编号为j的异常监测区域内的气象监测传感器在t时刻监测到的温度和湿度，若wvjt能够满足农作物的生长需求，则，若wvjt不能够满足农作物的生长需求，则，Hjt表示编号为j的异常区域在t时刻的农情危险指数； 根据各异常区域的实时农情危险指数由大到小的顺序，对各异常区域的处理顺序进行确定； S20：根据异常区域中各异常原因对应的分布特征系数，对各异常区域之间的关联度进行分析； S30：根据各异常区域之间的关联度，对各异常区域的处理顺序进行调整，基于调整结果，对各异常区域的农情治理策略进行确定； S40：对各异常区域的农情治理时间进行预测，并根据预测的治理时间对各异常区域进行农情治理处理。

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