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龙图腾网获悉深圳博耐飞特数字技术有限公司申请的专利一种AI与VR的农业种植仿真流程协同管理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：CN121213284B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511767544.5，技术领域涉及：G06Q50/02；该发明授权一种AI与VR的农业种植仿真流程协同管理方法是由邓余昌;詹鹏滨;陈振雄;叶有园设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种AI与VR的农业种植仿真流程协同管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种AI与VR的农业种植仿真流程协同管理方法，涉及农业种植仿真技术领域。该方法，通过获取的指定农作物对应的农业生长数据库与环境数据集，并利用AI算法对生成的全周期种植仿真图像中的仿真监测信息，进行异常分类与仿真图像的标准化管理，然后基于标准化管理的结果，通过VR图像识别算法进行关联特征识别，同时进行仿真种植场景的交互式管理，最后基于交互式管理的结果，对AI图像管理数据与VR交互数据的协同传输过程进行数据协同匹配度分析，解决了现有技术中数据来源分散，AI数据处理与VR渲染需反复进行数据转换导致的农业种植仿真流程协同管理效率不高的问题。

本发明授权一种AI与VR的农业种植仿真流程协同管理方法在权利要求书中公布了：1.一种AI与VR的农业种植仿真流程协同管理方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，获取指定农作物对应的农业生长数据库与环境数据集，利用AI算法对生成的全周期种植仿真图像中的仿真监测信息进行异常分类，并进行仿真图像的标准化管理，以确保全周期种植仿真信息的可靠性与传输稳定性，所述异常分类包括时空关联对齐与异常信息分类； 步骤二，基于标准化管理的结果，通过VR图像识别算法进行关联特征识别，同时进行仿真种植场景的交互式管理，以提升虚拟种植场景的直观性与信息完整性，所述关联特征识别包括作物-环境特征匹配与仿真种植场景视角关联分析； 步骤三，基于交互式管理的结果，对AI图像管理数据与VR交互数据的协同传输过程进行数据协同匹配度分析，以判断是否优化VR场景参数，所述数据协同匹配度分析包括特征一致性校验与AI-VR匹配校验； 所述利用AI算法对生成的全周期种植仿真图像中的仿真监测信息进行异常分类，具体过程为： 对标准化后的仿真种植区域数据进行分析，同时进行时空关联对齐，包括时间关联对齐与空间关联对齐； 所述时间关联对齐的具体步骤为： 在时间维度上，将生长节点时间戳与对应时段仿真种植区域数据的环境数据监测值对齐，以获取关键帧偏差，并输入至关键帧-时间窗口映射关系，得到时间窗口调整值，以增大生长节点对应的环境数据监测范围； 所述空间关联对齐的具体步骤为： 在空间维度上，结合指定农作物对应的仿真种植区域的空间分布信息，对不同生长区域与环境空间数据标注仿真位置，以获取关键帧对应的监测点之间的空间距离偏差，并输入至空间距离-网格映射关系，得到空间网格划分的调整值，减少因空间单元划分不合理导致的错位问题； 在时空关联对齐后，对关键帧偏差与空间距离偏差进行实时监测，若关键帧偏差与空间距离偏差均不大于预设的关键帧偏差与空间距离偏差，则说明时空关联匹配对齐合格，完成时空关联对齐并进行异常信息分类； 所述异常信息分类，具体过程为： 获取环境数据，基于阴影覆盖率与光照反射率得到用于反映在监测过程中的作物生长状态的监测特征指标； 基于监测特征指标，与对应的环境数据进行比对； 若环境数据处在对应的预设环境数据区间中，且监测特征指标不小于预设的监测特征指标，则进行仿真图像的标准化管理； 若环境数据处在对应的预设环境数据区间中，且监测特征指标小于预设的监测特征指标，则标记为监测异常，并进行监测风险提示； 若环境数据未处在对应的预设环境数据区间中，但监测特征指标不小于预设的监测特征指标，则标记为环境异常，并进行环境风险提示； 若环境数据未处在对应的预设环境数据区间中，且监测特征指标小于预设的监测特征指标，则标记为指定农作物生长异常，并进行风险提示； 所述通过VR图像识别算法进行关联特征识别，具体过程为： 获取经标准化管理后的全周期种植仿真图像，并通过VR图像识别算法获取其中指定农作物的叶片分布密度、各生长阶段形态对应的三维空间坐标数据，生成同步构建覆盖作物全周期生长状态与对应种植环境的仿真三维模型； 将仿真三维模型中作物形态特征与农业生长数据库内的参考特征进行比对，同时识别仿真环境元素的属性特征，并在仿真三维模型中标记属性特征对应的位置，实现作物-环境特征匹配。

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