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遇见数据集
贵州省灵峰科技产业园有限公司

贵州省灵峰科技产业园有限公司

企业

贵州省灵峰科技产业园有限公司成立于2011年,属农业,主营(茶叶种植、销售、茶叶加工(红茶)、涉及许可经营项目,应取得相关部门许可后方可经营等。面向农业智能化、植物生长分析、病虫害管理等领域提供数据服务,开放茶树生长过程监控数据集(农业智能化、植物生长分析)、病虫害知识库数据集(病虫害管理、茶叶种植)、茶产品评价数据集(茶产品评价、情感分析),支撑监测研判与运维优化。

农业智能化植物生长分析病虫害管理现代农业
成立于 2011 年贵州省http://www.gthtea.com2213336072@qq.com

数据概览

25
数据集总量
383
总浏览量
0
关注人数
2025-11-27
最近更新
分类统计

相关机构

  • 北
    北京天丰智慧农业科技有限公司
    拥有数据集:1个
    企业
  • 福
    福建有伦农业科技发展有限公司
    拥有数据集:1个
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  • 北
    北京金融大数据有限公司
    拥有数据集:92个
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    浙江网高科技有限公司
    拥有数据集:60个
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  • 保
    保定珩臻数字科技有限公司
    拥有数据集:53个
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数据集列表

质量安全溯源系统数据集
茶叶质量监控
区块链溯源
通过传感器和技术手段实时获取茶叶生长环境的多维度数据(如温度、湿度、光照、土壤养分等),并整合来自不同来源的数据源。在数据处理方面,采用数据清洗、特征提取和降维等预处理技术,再结合机器学习模型预测茶叶的质量变化趋势。同时,利用异常检测算法识别可能影响茶叶品质的关键因素,并通过区块链技术实现数据的可信度和可追溯性验证。
贵州省数据知识产权登记平台2025-11-26 更新120
智能秤管理数据集
智能农业
数据分析
通过智能秤实时获取茶叶的重量信息,并与其他外部数据源(如环境传感器)整合,形成多维度的数据集。随后,利用聚类分析和回归预测方法对数据进行全面处理,识别出关键影响因素;通过强化学习算法优化采摘策略,例如根据市场 demand 和价格波动自动调整采摘计划。同时,结合异常检测算法实时监控系统运行状态,确保设备的稳定性和数据的准确性。
贵州省数据知识产权登记平台2025-11-26 更新60
数字孪生实景数据集
数字孪生
环境监测
利用机器学习和深度学习算法对多维度时间序列数据进行建模与分析。采用传感器数据融合技术整合多种环境参数,并结合预处理方法(如去噪、特征提取)后构建数字孪生模型。通过预测模型模拟茶园环境的变化趋势,结合异常检测算法实现精准的数据分析和实时预警功能。
贵州省数据知识产权登记平台2025-11-26 更新180
山地农业智慧茶园自动浇灌系统阀门监测数据集
智慧农业
机器学习
通过传感器设备持续采集阀门相关参数,并结合预处理技术(如去噪、标准化)后利用机器学习算法构建模型。采用回归分析预测未来阀门状态变化趋势,同时结合异常检测算法对多变量数据进行实时分析和预警,确保阀门运行在预定范围内。
贵州省数据知识产权登记平台2025-11-26 更新70
山地农业智慧茶园实时监测监控数据集
智慧农业
计算机视觉
通过摄像头持续采集高分辨率的视频画面,并结合预处理技术(如去噪、边缘检测)提取关键特征后,利用计算机视觉算法进行分析。采用深度学习模型(如卷积神经网络CNN)对视频数据进行分类和行为识别,预测未来可能发生的环境变化或异常情况。
贵州省数据知识产权登记平台2025-11-26 更新140
智慧园区管理数据集
智慧农业
数据分析
采用物联网传感器技术实时获取茶园内的多维度数据(如环境参数、茶树生长状态等)。在数据分析方面,结合聚类分析和回归预测方法识别关键影响因素,并通过强化学习算法优化设施运行策略;利用异常检测算法实时监控系统运行状态,确保设备高效运转并及时发现潜在问题。同时,应用GIS技术对茶园内部环境进行数字化建模,为精准管理提供技术支持。
贵州省数据知识产权登记平台2025-11-26 更新130
种苗育苗系统数据集
智能农业
数据分析
利用物联网传感器技术获取茶园内外部多维度数据(如温度、湿度、光照等),并通过GIS技术对茶园内环境进行数字化建模。在数据分析方面,结合聚类分析、回归预测等方法识别关键影响因素;通过强化学习算法优化种苗管理策略,并利用异常检测算法实时监控系统运行状态。同时,结合种苗生长曲线拟合和遗传算法对种苗选育方案进行优化。
贵州省数据知识产权登记平台2025-11-26 更新90
山地农业智慧茶园自动施肥系统监测数据集
智慧农业
精准施肥
通过传感器设备持续采集多维度环境参数,并结合预处理技术(如去噪、标准化)后利用机器学习算法构建模型。采用回归分析预测未来肥料需求变化趋势,同时结合异常检测算法对多变量数据进行实时分析和预警,确保施肥系统的精准性和稳定性。
贵州省数据知识产权登记平台2025-11-26 更新130
山地农业智慧茶园土壤墒情监测数据集
智慧农业
土壤墒情监测
通过传感器设备持续采集土壤环境参数,并结合预处理技术(如去噪、标准化)后利用机器学习算法构建模型。采用回归分析预测未来土壤墒情变化趋势,同时结合深度学习算法对多变量数据进行分类和行为识别,实现精准的土壤墒情监测与预警功能。
贵州省数据知识产权登记平台2025-11-26 更新280
山地农业智慧茶园气象监测数据集
智慧农业
气象监测
通过传感器设备实时采集气象参数,结合预处理技术(如去噪和标准化)后利用机器学习算法进行建模。采用回归分析预测未来气象变化趋势,同时结合模糊逻辑系统对多变量数据进行综合判断,实现动态调整监测与预警机制。
贵州省数据知识产权登记平台2025-11-26 更新80
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