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龙图腾网获悉中电科大数据研究院有限公司申请的专利基于边云协同与多模态大数据的果园智能决策方法和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：CN121190242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511738982.9，技术领域涉及：G06Q50/02；该发明授权基于边云协同与多模态大数据的果园智能决策方法和系统是由谢真强;郑荣华;黄籽渝;张坤勇;胡婷;李丙林;黄江;支婷;蔡惠民;丁洪鑫;杨书;王清青;李琛;张小旺;徐立章;马玉华;李冬梅;王崎;高珍冉;李宇航;王序;刘铭;杨通英;陈辉;朱文天;燕熙迪;龙辉;陈泰安设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边云协同与多模态大数据的果园智能决策方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于边云协同与多模态大数据的果园智能决策方法和系统，属于农业人工智能技术领域，通过部署在果园的多种异构感知设备，系统性地采集图像、环境与地理位置等多模态时序数据，在边缘计算节点进行数据预处理，并利用轻量化的多任务视觉识别模型进行实时联合推理，同步获取果实、病虫害及生长状态等多维度信息，识别结果与关联数据被传输至云平台，用于构建和更新果园知识图谱与数字孪生模型，该模型能够模拟不同管理策略的影响以生成最优决策建议，决策建议被下发至现场智能执行终端，并利用其反馈数据对模型进行持续增量优化，从而形成一个从感知、决策、执行到反馈优化的完整闭环，显著提升了果园管理的智能化水平和决策精准度。

本发明授权基于边云协同与多模态大数据的果园智能决策方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边云协同与多模态大数据的果园智能决策方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过部署于果园现场的多种异构感知设备，采集包括果树图像、环境数据和地理位置信息在内的多模态时序数据； S2：在边缘计算节点，对采集到的所述多模态时序数据进行标准化和预处理； S3：将预处理后的数据输入至部署于所述边缘计算节点的多任务视觉识别模型中进行联合推理，同步输出果实成熟度等级、病虫害类型及严重程度、以及果实数量估算结果； S4：将所述边缘计算节点的识别结果与对应的环境数据、地理位置数据打包，通过消息中间件实时传输至云平台的大数据湖中进行存储； S5：在云平台，基于历史与实时数据构建并更新果园知识图谱和果树生长数字孪生模型，利用所述数字孪生模型，模拟不同栽培或采摘策略对果树生长和产量的影响，生成最优决策建议； S6：将所述最优决策建议下发至果园现场的智能执行终端并收集所述智能执行终端的作业反馈数据，利用所述作业反馈数据对所述多任务视觉识别模型和所述数字孪生模型进行增量学习与优化更新，形成闭环控制； 步骤S5中，还包括： 所述果树生长数字孪生模型为因果图模型，节点包括环境因子、果树生理状态、人工操作事件、果实产量与品质指标，边表示节点间的因果影响关系； 通过干预所述因果图模型中的操作事件节点，模拟推算对产量与品质指标节点的最终影响，生成决策建议； 步骤S5中，所述因果图模型的具体构建与模拟过程包括： 将包括土壤湿度、果树生理状态、人工操作事件与品质指标的环境因子抽象为图谱中的节点； 基于历史数据分析和农学专家经验，为节点间的每一条有向边分配量化的权重系数，表征原因节点对结果节点的影响强度和方向； 模拟时，对图中的节点进行拓扑排序确保计算顺序，从被干预的操作事件节点开始，按拓扑顺序逐层激活后续节点； 每个被激活的节点根据其所有上游节点的当前状态值以及连接边的权重系数，通过其自身的状态计算函数进行归一化更新自身的状态值，迭代进行，直至所有下游节点包括最终的产量和品质节点的状态值都被更新。

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