【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业大数据分析和智能决策支持，更具体地说，本专利技术涉及基于图像识别的送粮农户身份核验及粮食产量预测系统。
技术介绍
1、农业是国民经济的重要基础；然而，由于农业生产环境的复杂性和不确定性，准确预测粮食产量一直是一个挑战；随着物联网、大数据、人工智能等新技术的发展，基于遥感影像、农业传感等手段获取精准的农业生产数据，并利用数据驱动的模型进行粮食产量预测，已成为一种新的可行方案。通过对土地图像进行特征提取和分析，结合气象、土壤等相关农业数据，可以建立起精准的产量预测模型，为农业管理部门和农户提供及时、可靠的生产决策支持。
2、同时，随着农业产业化进程的加快，规模化种植和机械化收获逐渐成为主流，需要建立可靠的农产品收购机制。传统的人工核查方式效率低下，容易出现漏洞和舞弊行为；因此，利用计算机视觉技术，通过图像识别自动识别送粮农户身份，可以大幅提高农产品收购的效率和可靠性，为改革提供技术支撑。
3、但是其在实际使用时，仍旧存在一些缺点，如传统的核验和预测方法主要依靠人工识别和经验判断，效率低下且准确性难以保证；因此，有必要提出一种基于图像识别和历史数据的送粮农户身份核验及粮食产量预测系统，以提高核验和预测的准确性和效率。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供基于图像识别的送粮农户身份核验及粮食产量预测系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、数
4、数据处理模块：用于接收数据采集模块中采集到的数据，并将接收到的数据进行处理，将处理后的数据传输至特征提取模块；
5、特征提取模块：用于使用图像处理技术，提取土地图像中的关键特征点；
6、身份核验模块：用于根据收集到的农户基本信息和身份特征，结合特征提取结果，使用监督学习算法对农户身份进行核验；
7、产量预测模块：用于根据土地特征和历史产量数据，使用机器学习算法建立产量预测模型，预测农户该年度的粮食产量；
8、输出结果模块：用于将预测结果输出到应用界面，供相关人员参考和使用。
9、优选的，所述数据采集模块中，收集到的送粮农户基本信息包括姓名、身份证号码、家庭地址、联系方式；土地信息包括土地面积、土地类型、地理位置；收集近三年农户的补贴信息包括补贴金额、补贴原因。
10、优选的，所述数据处理模块中，将数据进行去除重复值、异常值剔除和缺失值补充进行数据处理；
11、数据去重：检查收集到的数据，删除重复记录，以确保每条记录的唯一性和数据的准确性；
12、缺失值处理：检查数据中是否存在缺失值，通过填充、删除或者插值等方法处理缺失值，以确保数据的完整性；
13、异常值处理：检测并处理数据中的异常值，可能是数据录入错误或者异常的情况，例如超出合理范围的数值，需要进行验证并进行适当处理。
14、优选的，所述特征提取模块中，提取农户身份特征，如姓名、身份证号码；并根据土地面积和土地类型信息，结合历史产量数据，建立产量预测模型。
15、9、优选的，所述身份核验模块中，构建监督学习算法模型的方法具体为：
16、数据准备：将收集到的农户基本信息和身份特征整理成特征矩阵，并标注每个样本对应的正确农户身份，形成有监督学习的训练数据集；确保特征矩阵的质量、准确性和完整性；
17、特征选择和特征工程：对特征进行选择和工程化处理，选择最相关的特征，并根据需要进行特征转换、缩放、编码预处理操作，以提高模型的性能；
18、划分训练和测试集：将准备好的训练数据集划分为训练集和测试集，通常采用交叉验证或留出法划分，确保模型在未见过的数据上的泛化能力；
19、选择算法和模型训练：根据具体任务和数据特点，选择回归监督学习算法；使用训练集对模型进行训练，优化模型参数，以学习农户身份的模式；
20、模型评估和调整：使用测试集对训练好的模型进行性能评估，计算模型的准确率、精确率、召回率等指标，根据需要进行模型的调整和优化，以提高模型的性能和稳定性；
21、使用模型进行核验：当模型训练和调优完成后，使用新农户的基本信息和身份特征作为输入，通过模型进行农户身份核验，输出核验结果；
22、持续监控和更新：对模型进行持续监控和更新，随着新数据的收集和模型性能的反馈，及时进行模型的迭代与更新，以保持模型的准确性和稳定性。
23、10、优选的，所述产量预测模块中，构建产量预测模型的方法具体为：
24、数据采集与预处理：收集并整理土地特征数据，以及历史产量数据，如前几年的农作物产量和相关因素；对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和转换等，以便于后续建模和分析；
25、特征工程：根据领域知识和数据分析，对采集到的数据进行特征工程，提取和构造与产量预测相关的特征；这些特征包括土壤ph值、降水量、温度、作物种类，以及它们之间的相互作用；
26、模型选择与训练：选择线性回归学习算法，建立产量预测模型；利用历史数据进行模型训练，并进行参数调优和交叉验证，以提高模型的泛化能力和预测精度；
27、模型评估与优化：使用测试数据集对训练好的模型进行评估，考察模型的预测性能和准确度；根据评估结果对模型进行优化，如调整模型参数、特征组合等，以提高模型的预测能力和稳健性；
28、预测应用：利用训练好的产量预测模型，对新的土地特征数据进行预测，预测该年度的粮食产量；根据预测结果，为农户提供精准的种植建议和管理措施，以提高产量和农业生产效益；
29、持续优化：定期更新模型，并结合实际产量数据进行模型的再训练和优化，以适应不同年份和地区的变化；同时，不断改进数据采集和预处理方法，提高模型的预测能力和适用性。
30、优选的，所述输出结果模块中，定义输出结果的格式，包括需要显示的信息，例如农户编号、土地特征、历史产量、预测产量等；设计一个用户友好的应用界面，包括输入预测条件的输入框、展示预测结果的区域、可能的操作按钮等；将预测模型与应用界面连接，实时获取用户输入的条件，使用预测模型进行产量预测，将预测结果动态展示在界面上；以表格、图表等形式展示预测结果，使用户能够清晰直观地了解每个农户的粮食产量预测情况；为界面添加交互功能，比如导出结果、调整展示方式、筛选数据等，以提高用户体验和使用便捷性；确保应用界面能够及时响应数据的更新，例如新的土地特征数据、历史产量数据或者模型参数的更改，以保证输出结果的准确性；根据用户的权限设置，确保只有授权人员可以查看和操作预测结果，以保护数据的安全性和隐私性；为用户提供结果反馈的渠道，收集用户的意见和建议，以不断改进应用界面和预测模型。
31、本专利技术的技术效果和优点：
32、本本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于图像识别的送粮农户身份核验及粮食产量预测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图像识别的送粮农户身份核验及粮食产量预测系统，其特征在于：所述数据采集模块中，收集到的送粮农户基本信息包括姓名、身份证号码、家庭地址、联系方式；土地信息包括土地面积、土地类型、地理位置；收集近三年农户的补贴信息包括补贴金额、补贴原因。
3.根据权利要求1所述的基于图像识别的送粮农户身份核验及粮食产量预测系统，其特征在于：所述数据处理模块中，将数据进行去除重复值、异常值剔除和缺失值补充进行数据处理；
4.根据权利要求1所述的基于图像识别的送粮农户身份核验及粮食产量预测系统，其特征在于：处理异常值的方法具体为：
5.根据权利要求1所述的基于图像识别的送粮农户身份核验及粮食产量预测系统，其特征在于：所述特征提取模块中，提取农户身份特征，如姓名、身份证号码；并根据土地面积和土地类型信息，结合历史产量数据，建立产量预测模型。
6.根据权利要求1所述的基于图像识别的送粮农户身份核验及粮食产量预测系统，其特征在于：所述身份核验模块中，
7.根据权利要求1所述的基于图像识别的送粮农户身份核验及粮食产量预测系统，其特征在于：所述产量预测模块中，构建产量预测模型的方法具体为：
8.根据权利要求1所述的基于图像识别的送粮农户身份核验及粮食产量预测系统，其特征在于：所述输出结果模块中，定义输出结果的格式，包括需要显示的信息，例如农户编号、土地特征、历史产量、预测产量等；设计一个用户友好的应用界面，包括输入预测条件的输入框、展示预测结果的区域、可能的操作按钮等；将预测模型与应用界面连接，实时获取用户输入的条件，使用预测模型进行产量预测，将预测结果动态展示在界面上；以表格、图表等形式展示预测结果，使用户能够清晰直观地了解每个农户的粮食产量预测情况；为界面添加交互功能，比如导出结果、调整展示方式、筛选数据等，以提高用户体验和使用便捷性；确保应用界面能够及时响应数据的更新，例如新的土地特征数据、历史产量数据或者模型参数的更改，以保证输出结果的准确性；根据用户的权限设置，确保只有授权人员可以查看和操作预测结果，以保护数据的安全性和隐私性；为用户提供结果反馈的渠道，收集用户的意见和建议，以不断改进应用界面和预测模型。
...【技术特征摘要】
1.基于图像识别的送粮农户身份核验及粮食产量预测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图像识别的送粮农户身份核验及粮食产量预测系统，其特征在于：所述数据采集模块中，收集到的送粮农户基本信息包括姓名、身份证号码、家庭地址、联系方式；土地信息包括土地面积、土地类型、地理位置；收集近三年农户的补贴信息包括补贴金额、补贴原因。
3.根据权利要求1所述的基于图像识别的送粮农户身份核验及粮食产量预测系统，其特征在于：所述数据处理模块中，将数据进行去除重复值、异常值剔除和缺失值补充进行数据处理；
4.根据权利要求1所述的基于图像识别的送粮农户身份核验及粮食产量预测系统，其特征在于：处理异常值的方法具体为：
5.根据权利要求1所述的基于图像识别的送粮农户身份核验及粮食产量预测系统，其特征在于：所述特征提取模块中，提取农户身份特征，如姓名、身份证号码；并根据土地面积和土地类型信息，结合历史产量数据，建立产量预测模型。
6.根据权利要求1所述的基于图像识别的送粮农户身份核验及粮食产量预测系统，其特征在于：所述身份核验模块中，构建监督学习算法模型的...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁建华，张明，石红岩，赵宇，
申请(专利权)人：黑龙江农投大数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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