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申请/专利权人：深圳点筹农业供应链有限公司;深圳迪赛数智科技有限公司

摘要：本发明涉及服务推广技术领域，尤其涉及一种基于农产品技术服务的推广方法及系统。该方法包括以下步骤：获取农产品站传感数据并划分，获得温室区域传感数据和加工区域传感数据；根据温室区域传感数据进行分析，得到农产品产量预测数据和农产品种植质量数据；根据加工区域传感数据进行分析，获得农产品加工残留数据和农产品加工产量预测数据；获取农产品站订单数据并排序，获得农产品种植排序数据，并评估，获得订单交付及时性数据；基于农产品种植质量数据、农产品加工残留数据和订单交付及时性数据进行评估，获得农产品竞争力数据；对农产品站订单数据进行分析，获得客户农产品服务偏好数据。本发明能提高农产品的安全性。

主权项：1.一种基于农产品技术服务的推广方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取农产品站传感数据，并对农产品站传感数据进行农产品站区域划分，从而获得温室区域传感数据以及加工区域传感数据；步骤S2：根据温室区域传感数据构建温室区域传感网络，并根据温室区域传感网络进行农产品种植质量评估，从而获得农产品种植质量数据；对农产品种植质量数据进行农产品产量预测，从而获得农产品产量预测数据；步骤S3：根据加工区域传感数据进行农产品加工残留情况评估，从而获得农产品加工残留数据；根据农产品加工残留数据对农产品产量预测数据进行农产品加工产量预测，从而获得农产品加工产量预测数据，步骤S3具体为：步骤S31：对加工区域传感数据进行微生物传感特征提取，从而获得区域微生物传感数据；步骤S32：根据加工区域传感数据构建加工区域三维模型，并对加工区域三维模型进行加工器具空间特征提取，从而获得加工器具空间数据；步骤S33：根据加工器具空间数据对加工区域三维模型进行实际加工区域划分，从而获得实际加工区域划分模型；步骤S34：根据区域微生物传感数据对实际加工区域划分模型进行微生物分布区域分类，从而获得微生物密集区域数据以及微生物稀松区域数据；步骤S35：根据微生物密集区域数据以及微生物稀松区域数据对实际加工区域划分模型分别进行微生物残留情况评估，从而获得微生物存活度评估数据以及微生物隔离度评估数据；步骤S36：对微生物存活度评估数据以及微生物隔离度评估数据进行加权合并，从而获得农产品加工残留数据；步骤S37：根据农产品加工残留数据对农产品产量预测数据进行农产品加工产量预测，从而获得农产品加工产量预测数据；步骤S4：获取农产品站订单数据，并根据农产品站订单数据进行农产品种植排序，从而获得农产品种植排序数据；根据农产品种植排序数据以及温室区域传感网络进行订单交付及时性评估，从而获得订单交付及时性数据；步骤S5：基于农产品种植质量数据、农产品加工残留数据以及订单交付及时性数据进行农产品竞争力评估，从而获得农产品竞争力数据；步骤S6：对农产品站订单数据进行客户农产品服务偏好分析，从而获得客户农产品服务偏好数据；根据农产品站订单数据、客户农产品服务偏好数据以及农产品竞争力数据构建农产品服务推广模型，并上传至农产品站服务云平台，以执行农产品服务推广任务。

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