一种基于人工智能体的多模态粮食数据融合及决策方法技术

本说明书实施例公开了一种基于人工智能体的多模态粮食数据融合及决策方法。该方法包括通过构建原始粮食数据库，并获取粮食数据的查询语句，再基于语义理解模型确定查询语句对应的目标粮食查询意图，根据SQL生成模型对目标粮食查询意图进行转换，得到目标粮食SQL数据，最后基于目标粮食查询意图确定目标粮食SQL数据在原始粮食数据库中的决策结果。通过语义理解模型自动识别转换查询语句对应的目标粮食SQL数据，并在构建好的原始粮食数据库中对应确定其决策结果，满足了快速自动生成融合决策结果的要求，节约了大量的人力资源的同时还增强了决策结果的准确性，提升了用户的使用满意度。

【技术实现步骤摘要】

本说明书一个或多个实施例涉及数据处理，尤其涉及一种多模态粮食数据处理方法。

技术介绍

1、在农业部门对水稻、小麦等作物的申报面积进行粮食补贴核查等多模态粮食数据智能管理时，可能需要对遥感影像、矢量数据、结构化表格与非结构化报告等多模态数据进行融合处理，因此需要一种多模态粮食数据融合及决策方法来根据实际查询需求生成不同的核查决策结果。目前常使用人工主导的数据处理方式，例如通过地理信息系统（geographic information system，gis）手动校正无人机影像，人工勾画矢量数据格式（shapefile，shp）文件，外业核查依赖现场指认和拍照留证，人工录入属性字段等，导致不仅耗费大量的人力资源，并且融合及决策结果生产低效，耗时易错，无法满足实际使用需求。

技术实现思路

1、本说明书实施例提供了一种基于人工智能体的多模态粮食数据融合及决策方法、装置及电子设备，其技术方案如下：

2、第一方面，本说明书实施例提供了一种基于人工智能体的多模态粮食数据融合及决策方法，所述方法包括：

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【技术保护点】

1.一种基于人工智能体的多模态粮食数据融合及决策方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建原始粮食数据库，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于语义理解模型确定所述查询语句对应的目标粮食查询意图，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据SQL生成模型对所述目标粮食查询意图进行转换，得到目标粮食SQL数据，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标粮食查询意图确定所述目标粮食SQL数据在所述原始粮食数据库中对应的决策结果，包括：

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【技术特征摘要】

1.一种基于人工智能体的多模态粮食数据融合及决策方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建原始粮食数据库，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于语义理解模型确定所述查询语句对应的目标粮食查询意图，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据sql生成模型对所述目标粮食查询意图进行转换，得到目标粮食sql数据，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标粮食查询意图确定所述目标粮食sql数据在所述原始粮食数据库中对应的决策结果，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标粮食查询意图确定所述目标粮食sql数...

【专利技术属性】
技术研发人员：王翔，马广迪，杨为琛，朱俊清，杨生娟，顾马玮珏，李天宇，陈锋，
申请(专利权)人：浙江国遥地理信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：

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