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龙图腾网获悉深圳市中用软件科技有限公司申请的专利基于多模态信息融合的农作物产量预测方法及装置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：CN116383768B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310407023.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于多模态信息融合的农作物产量预测方法及装置是由毛战红设计研发完成，并于2023-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态信息融合的农作物产量预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多模态信息融合的农作物产量预测方法、装置及计算机存储介质，获取包括农作物日常生长数据和历史年度产量数据的农作物多模态数据；建立农作物产量预测模型并利用所述农作物产量预测模型进行农作物产量预测，所述模型包括表示模块、第一建模模块、第一融合模块、第二融合模块、第二建模模块以及农作物产量预测模块，本发明一方面引入农作物日常生长图片时序数据对农作物生长趋势进行细粒度建模；另一方面，通过分层时序建模方式对农作物日常生长数据和历史年度产量进行建模，考虑区域内不同农作物历史年度产量之间的潜在关联关系，以进一步提高农作物产量预测效果。本发明方法具有易实现、效果佳的特点。

本发明授权基于多模态信息融合的农作物产量预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态信息融合的农作物产量预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取包括农作物日常生长数据和历史年度产量数据的农作物多模态数据； 建立农作物产量预测模型并利用所述农作物产量预测模型进行农作物产量预测，所述模型包括表示模块、第一建模模块、第一融合模块、第二融合模块、第二建模模块以及农作物产量预测模块，其中： 所述表示模块用于将输入的所述农作物多模态数据进行表示，得到多模态日常生长数据表示和历史年度产量数据表示； 所述第一建模模块用于对连续多天的所述多模态日常生长数据表示进行建模； 所述第一融合模块用于对所述第一建模模块建模后的输出进行融合，得到多模态农作物日常生长时序数据的整体表示； 所述第二融合模块用于将所述多模态农作物日常生长时序数据的整体表示和所述历史年度的产量数据表示进行融合，得到融合后的年度数据整体表示； 所述第二建模模块用于对所述年度数据整体表示进行建模； 所述农作物产量预测模块用于根据所述第二建模模块建模后的输出进行农作物产量预测，得到目标农作物产量预测结果； 所述表示模块将输入的所述农作物多模态数据进行表示，具体包括： 对获取的农作物日常生长数据通过ResNet或DenseNet进行编码并对编码结果进行平均池化； 通过YOLO系列模型进行作物果实检测并对果实检测结果进行数值量化； 将平均池化后的输出结果和数值量化后的输出结果进行拼接得到农作物多模态日常生长数据表示。

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