本实用新型公开了一种作物信息精细监控系统，所述的装置包括：采集桶；对采集桶内的样品冲刷收集和自动清洗的自动喷淋装置；内置压电换能器的超声波提取装置；两级干湿沉降样品过滤和收集装置；自动进样装置；离子色谱分析仪；PH值及电导值分析装置；在线阴阳离子分析系统；显示装置。本实用新型所公开的作物信息监控装置，利用离子色谱分析仪对土壤中阴阳离子进行精准分析。本实用新型所公开的作物信息精细监控系统，为了在农业生产中建立食品安全体系，提出了一种农业信息智能感知及可追溯系统。

该机技术特点是挖掘收获装置采用摆动分离筛结构，减少收获 机结构，保证与手扶拖拉机相配套作业时操作人员便于行走。本发明具有小巧、 行走灵活，耗材量少，收获损失小，作业流畅、工作阻力小，效率高的特点。 适用于丘陵山地的薯类收获。选用手扶拖拉机为配套动力，动力消耗小，便于 在丘陵山地行应用，有效提高薯土分离效果。配套动力 8.8kW；收获幅宽 700mm； 生产率为 0.10 hm2/h； 损失率≤5.0 %；伤薯率≤5.0 %。与国内外同类机具相 比具有挖掘深度调节方便、作业稳定、薯土分离效果好等优点。

项目简介本成果基于作物氮素和水分胁迫时的冠层图像和冠-气温差特征，利用可见光-近红 外多光谱相机、红外温度探测器、辐照度传感器和环境温湿度传感器等多传感器信息， 对冠层特征图像和冠-气温差特征进行提取，结合实时光照和温湿度信息对光强等环境误 差进行修正，可以在自然条件下快速获取作物的氮素和水分信息。该成果处于中试研究 阶段，已经申请了发明专利，发明专利授权号：ZL201010249490.0 。 性能指标 （1）可见光-近红外多光谱图像系统，图像分辨

本实用新型公开了一种作物抗倒伏测量装置，包括机架，机架上设置有测量组件，测量组件包括动力装置、连接绳、连接绳导向机构、茎秆夹、以及测量传感器，茎秆夹可夹持固定在作物茎秆上，连接绳的两端分别与茎秆夹和动力装置相连，动力装置通过连接绳向作物茎秆输出拉力以拉弯作物茎秆，测量传感器可测量茎秆的拉弯角、作用于茎秆上的拉力角和拉力值，从而对作物进行抗倒伏测量。本实用新型的作物抗倒伏测量装置可实现利用拉力传感器

传统玉米纯系的选育，周期长、效率低，是玉米育种过程中的限速步骤和“卡脖子”技术难题，陈绍江教授团队在玉米单倍体育种领域的基础理论研究及关键技术研发上取得了一系列原创性成果，解决了这一难题。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 传统玉米纯系的选育，周期长、效率低，是玉米育种过程中的限速步骤和“卡脖子”技术难题，陈绍江教授团队在玉米单倍体育种领域的基础理论研究及关键技术研发上取得了一系列原创性成果，解决了这一难题。 （1）在单倍体诱导的理论层面实现重大突破：发现并成功克隆2个玉米单倍体诱导关键基因ZmPLA1、ZmDMP，并基于诱导基因在国际行率先建立了具有自主知识产权的小麦、番茄、油菜等双子叶植物单倍体诱导体系，实现了单倍体诱导由二倍体向多倍体、由单子叶向双子叶植物的拓展应用。相关论文在Nature Plants等作物研究领域的顶级期刊发表，在国内外居领先地位。 （2）突破关键核心技术瓶颈，创建单倍体育种高效技术体系：针对传统的单倍体诱导效率低、单倍体鉴别不准和加倍困难等关键核心技术瓶颈，创建了基于双诱导基因分子标记的高效辅助选育方法并育成了系列高效单倍体诱导系。单倍体诱导效率由原来的2%提高到15%左右；提出基于籽粒油分的单倍体鉴别技术原理，开辟了精准鉴别的新路径，实现了单倍体的自动化和精准鉴别；创建了基于幼胚组织培养的鉴别和加倍工程化技术、高效芽苗加倍技术，实现纯系全年、工厂化的高通量创制，效率提高5-10倍。基于上述关键技术的集成，成功构建单倍体工程化育种高效技术体系。

一、方案背景与建设目标 随着教育信息化的深入发展，传统音乐教学模式正面临数字化转型的契机。北京至淼教学设备有限公司致力于通过先进的数字化技术，构建集教学、管理、互动、测评于一体的智慧电钢琴教室。本方案旨在打造一间高效、智能、互动的现代化音乐教室，彻底解决传统大班课“听不清、练不到、互动难”的痛点，实现钢琴教学的标准化与个性化统一。 二、系统总体架构 本系统采用先进的网络化架构，以教师主控端为核心，通过高速局域网连接所有学生终端。系统集成了音频流、MIDI数据流及控制指令流，确保在教学过程中实现低延迟、高保真的双向传输。 核心硬件配置 教师主控台：作为教室的“大脑”，配备高性能触控屏及专业音频接口，负责全班的设备管理、音视频广播及数据收集。 智慧学生电钢琴：每台琴均配备独立的网络控制器，支持MIDI信号采集与传输，具备独立的音频输入输出接口。 网络控制终端：集成在学生电钢琴上，表面贴有专属二维码，作为师生互动的物理入口。 软件平台 智慧音乐教学管理平台：涵盖备课、授课、练习、测评、班级管理五大模块。 三、核心功能详解 本方案重点针对您提出的互动性、实时反馈及数据化教学需求，设计了以下核心功能模块： 多维互动教学系统为了打破传统课堂师生互动的物理隔阂，我们在学生电钢琴的网络控制器表面特别定制了专属二维码。 扫码互动留言：学生无需离开座位，只需使用手机或平板扫描控制器上的二维码，即可进入互动界面。学生可在此发送文字留言或提问，教师端屏幕将实时弹出提示。这一功能有效解决了学生因害羞不敢举手或怕打断演奏的问题，让沟通更顺畅。 一键举手反馈：控制器面板上物理配置了醒目的“举手功能按钮”。当学生在练习中遇到指法错误或乐理疑惑时，按下按钮，教师端对应座位的图标即刻亮起红灯报警。教师可第一时间定位问题学生，进行针对性辅导。 实时乐理测评与统计针对乐理知识教学枯燥、难以即时掌握学生理解情况的痛点，系统内置了智能测评模块。 单选答题功能：学生终端控制器上配置了至少三个物理单选按钮（如A、B、C）。在乐理讲解环节，教师端可下发选择题（例如：“这个音符的时值是多少？”）。 数据统计分析：学生通过按键作答，教师端系统会瞬间收集所有终端的上传结果，并以柱状图或饼图的形式直观展示全班的正确率。教师可根据统计数据，即时判断是否需要重新讲解某个知识点，真正做到“以学定教”。 自主录制与回放复盘为了培养学生的自我纠错能力和舞台表现力，系统支持全流程的录音功能。 一键录制：学生端软件界面设有显著的“录制按钮”。学生按下后，系统自动开始记录弹奏过程中的音频及MIDI信息（包括力度、时值）。 回放与上传：练习结束后，学生可立即点击回放，对比原曲寻找差距。同时，录制的作品可一键上传至教师端。教师可在课后对学生的作业进行批注和评分，形成完整的电子成长档案。 全双工双向传输技术本系统采用了行业领先的低延迟传输协议，确保教学过程的流畅性。 音视频与MIDI同步：系统支持教师与学生之间的语音对讲和MIDI数据同时双向传输。无论是教师示范演奏，还是学生回课，声音与画面均保持毫秒级同步，无卡顿、无延迟。 高保真音质：传输过程采用无损压缩技术，确保钢琴音色的动态范围和细腻度得到完美还原，满足专业音乐教学对听感的高要求。 集中化智能管控教师通过主控台可实现对全教室设备的“上帝视角”管理。 统一开关机：一键控制所有学生电钢琴的电源，节能环保，延长设备寿命。 静音与监听：教师可单独或分组控制学生琴的音量（如全班静音，仅监听某一位学生的练习），互不干扰。 屏幕广播：教师可将自己的教学课件、乐谱或演奏画面实时投射到所有学生端的显示屏上，实现标准化示范。 四、教学应用场景 场景一：乐理与视奏课教师利用多媒体课件讲解五线谱知识，随后通过系统下发选择题。学生使用控制器上的单选按钮作答，系统即时生成正确率报表。针对错误率高的题目，教师进行二次讲解。 场景二：技能实训课教师进行曲目示范，学生佩戴耳机专注聆听。随后学生开始练习，遇到难点时按下“举手按钮”。教师端收到信号后，通过双向语音系统直接与该学生对话指导，或走到学生身边进行手把手教学，而其他学生不受干扰继续练习。 场景三：回课与考核学生利用“自主录制功能”完成课后作业，上传至云端。教师端自动汇总作业列表，点击即可播放学生的演奏录音，并进行在线打分和语音评语。系统自动生成班级成绩分析报告，帮助教师掌握整体教学进度。

本成果分为叶片害虫检测和叶片伤害程度检测，害虫检测通过研究的图像建模及形态学处理等相关方法对农作物叶片上昆虫位置进行快速检测，并通过模式统计和分类识别方法精确计算害虫数量和识别类型，每张图片（参考分辨率 2448*3264）处理速度小于 1 秒（和害虫的数量相关），速度远高于人眼。叶片伤害检测通过图像处理方法将图像进行背景、叶片、斑纹分割，通过统计像素，集合斑纹形状进行定级评价，每张图片（参考分辨率 2448*3264））进行自动检测和分析，处理速度 2 秒左右（和图像中叶片的数量相关），经过人工核

本成果分为叶片害虫检测和叶片伤害程度检测，害虫检测通过研究的图像建模及形态学处理等相关方法对农作物叶片上昆虫位置进行快速检测，并通过模式统计和分类识别方法精确计算害虫数量和识别类型，每张图片（参考分辨率2448*3264）处理速度小于1秒（和害虫的数量相关），速度远高于人眼。叶片伤害检测通过图像处理方法将图像进行背景、叶片、斑纹分割，通过统计像素，集合斑纹形状进行定级评价，每张图片（参考分辨率2448*3264））进行自动检测和分析，处理速度2秒左右（和图像中叶片的数量相关），经过人工核对，检测精

该成果突破了作物生长监测、诊断、调控一体化精确化技术，实现了传统农业向现代农业的技术升级；并且促进了农学与遥感、信息、工程、物联网等多学科的交叉融合，开创了作物精确栽培与智慧农业的新领域；形成了一系列农业信息化自主知识产权成果，提升了农业产业化水平和核心竞争力。同时，培养了一批高素质人才，带动了现代农业相关领域的创新研究与开发应用。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 高产、优质、高效、生态、安全作物生产是我国农业产业发展的主要目标，快速无损地监测作物生长状况，并根据实时监测结果对肥水管理方案进行定量调控，是实现这一目标的关键技术环节。南京农业大学曹卫星教授团队将定量光谱分析方法与作物生理生态原理相结合，通过实施不同生态点、不同品种、不同管理措施下多年的田间试验，构建了作物冠层和叶片水平的反射光谱库，着重解析了不同条件下的作物高光谱响应模式和时空变化规律，提取了作物主要生长指标的特征光谱波段和敏感光谱参数，构建了叶片、冠层、区域等多尺度的作物生长指标光谱监测模型；同时，定量研究了不同产量水平下作物生长指标的动态变化模式，构建了基于产量目标的生长指标适宜时序动态模型，进一步耦合实时苗情信息，综合利用养分平衡原理、氮营养指数法、指标差异度法等，集成建立了多路径的作物生长实时诊断与定量调控技术；将上述监测诊断技术与软硬件工程相结合，研制开发了面向多平台的作物生长监测诊断装置和基于遥感的作物生长监测诊断系统等简便适用的软硬件产品，进而形成了基于反射光谱的作物生长指标快速监测与定量诊断技术体系，实现了作物生长的实时监测、精确诊断和智慧管理。 该成果突破了作物生长监测、诊断、调控一体化精确化技术，实现了传统农业向现代农业的技术升级；并且促进了农学与遥感、信息、工程、物联网等多学科的交叉融合，开创了作物精确栽培与智慧农业的新领域；形成了一系列农业信息化自主知识产权成果，提升了农业产业化水平和核心竞争力。同时，培养了一批高素质人才，带动了现代农业相关领域的创新研究与开发应用。 已授权国家发明专利25项、实用新型专利5项，登记国家计算机软件著作权20多项；发表学术论文160多篇，其中SCI/EI论文60多篇；出版专著1部。成果先后得到国内外专家同行的充分肯定，2011年的成果鉴定认为（罗锡文院士主鉴），该研究整体居国际先进水平。同时作为稻麦精确管理关键技术，入选江苏省主要农作物2014~2015年“四主推”推介名录，团队起草的《稻麦生长指标无损监测诊断技术规程》入选2014年江苏省地方标准项目。技术成果已在江苏、河南、江西、安徽、河北、浙江等水稻和小麦主产区进行了大面积示范应用，表现为明显的节氮和增产作用，取得了显著的社会经济效益，对于推进精确农业和智慧农业的发展具有重大意义和良好的应用前景。

智慧城市把新一代信息技术充分运用在城市的各行各业之中的 基于知识社会下一代创新（创新2.0）的城市信息化高级形态，实现 信息化、工业化与城镇化深度融合，有助于缓解“大城市病” ，提 高城镇化质量，实现精细化和动态管理，并提升城市管理成效和改 善市民生活质量。