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龙图腾网获悉延安大学;子长市蔬菜开发中心申请的专利植物生长关键要素多模态数据库创建方法、生长状态预测方法及监测系统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：CN120561199B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202510653043.8，技术领域涉及：G06F16/28；该发明授权植物生长关键要素多模态数据库创建方法、生长状态预测方法及监测系统是由白宗文;张智江;朱瑞;刘天绿;加东东;张阳;窦改玲;薛小东设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本植物生长关键要素多模态数据库创建方法、生长状态预测方法及监测系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种植物生长关键要素多模态数据库创建方法、生长状态预测方法及监测系统，涉及农业信息技术领域。该方法包括采集植物生长过程中的多模态数据，并进行预处理；采用深度学习模型分别提取预处理后的数据特征，进而对所有数据进行时间对齐；根据多模态数据采集需求确定数据库表结构；数据库表结构包括特征存储字段、索引字段及超链接标识，超链接标识用于建立每条数据与每条数据所属模态以外的模态数据的超链接关系；根据数据库表结构，为每种模态数据建立一个存储容器，存储数据，获得植物生长关键要素多模态数据库。本申请能有效提取和分析植物生长关键要素的多维特征，融合多模态数据，实现大规模植物生长数据的高效存储与管理。

本发明授权植物生长关键要素多模态数据库创建方法、生长状态预测方法及监测系统在权利要求书中公布了：1.一种植物生长状态预测方法，其特征在于，所述植物生长状态预测方法包括： 根据与植物生长相关的目标数据库创建指令，确定与植物生长相关的多模态数据采集需求； 根据所述多模态数据采集需求，采集植物生长过程中的多模态数据；所述多模态数据包括文字记录信息、图像、视频和传感数据； 对多模态数据进行预处理； 采用深度学习模型分别提取预处理后的文字记录信息、预处理后的图像和预处理后的视频，获得文本特征、图像特征和视频特征； 对文本特征、图像特征、视频特征和预处理后的传感数据进行时间对齐，获得文本特征向量、图像特征向量、视频特征向量和传感特征向量； 根据所述多模态数据采集需求，确定数据库表结构；所述数据库表结构包括特征存储字段、索引字段及超链接标识；所述超链接标识用于建立每条数据与每条数据所属模态以外的模态数据的超链接关系； 根据数据库表结构，为每种模态数据建立一个存储容器； 将文本特征向量、图像特征向量、视频特征向量和传感特征向量分别存储至各自的存储容器中，获得植物生长关键要素多模态数据库； 从植物生长关键要素多模态数据库中获取植物生长过程中多个时刻的多模态特征向量；所述多模态特征向量包括文本特征向量、图像特征向量、视频特征向量和传感特征向量； 对多个时刻的多模态特征向量拼接或加权求和后，采用跨模态注意力机制进行特征融合，获得融合特征； 将融合特征输入LSTM时序预测模型，输出预测时刻的植物生长状态。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人延安大学;子长市蔬菜开发中心，其通讯地址为：716000 陕西省延安市延安市新区公学北路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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