[发明专利]基于云服务的农作物种植托管系统及方法

说明书

本发明实施例提供一种基于云服务的农作物种植托管系统及方法，所述系统包括：信息采集子系统，用于对目标农作物的生长过程数据和目标农作物种植区的环境数据进行实时采集；数据分析服务子系统，用于对信息采集子系统采集的数据进行存储和处理，基于深度学习构建目标农作物的种植管理决策模型；视觉子系统用于对目标农作物进行生育期识别、病虫害识别、长势识别、入侵识别和产量预测；托管服务决策子系统用于实现播种控制、施肥控制、灌溉控制、环境控制、生产档案管理、病虫害控制、设备智能巡检和预警报警；展示推送子系统用于将决策结果发送至智能设备终端和用户终端进行展示。本发明实施例可用于实现农业种植管理的智能化、科学化和无人化。

技术领域

本发明涉及农业智能化技术领域，更具体地，涉及一种基于云服务的农作物种植托管系统及方法。

背景技术

随着社会的进步，农业土地集约化程度进一步提升，现代化的技术装备在农业中的应用越来越多，农业水利化、机械化和信息化水平也逐渐提高，但是园区作物种植管理更多的是依赖人的经验，缺乏科学的依据和系统的管理方法，且人力成本日益增加，能源消耗日益严重，这些问题的解决需要更依靠智能化的管理系统与方法。

现有农业种植管理的智能化装置包括：水肥一体化设备和环境管控装置、基于数据采集的作物种植装置等智能化装置。

目前农业种植管理的智能化装置存在以下问题：1)当前农业领域没有成熟的针对作物种植的全生育期管理装置或方法，现有的灌溉和环境管控设备相对独立，灌溉施肥多采用水肥一体化设备，环境管理仅仅监控气象和墒情信息，没有将环境信息和水肥管理与作物的生长需求结合起来；2)现有的水肥一体化设备和环境管控装置，仍然是依靠粗放的经验或者是定时定量管理模式，缺乏科学的依据和智能化的决策方法，没有从影响作物生长因素的层面进行考虑；3)市场上的作物种植装置的云平台仅是数据采集平台，可以实现远程控制，没有数据分析和智能决策算法，只能起到辅助生产作用，生产中仍然需要大量的人员参与；4)市场上的作物种植智能装置专业性较强，大多操作复杂，需要专业的技术人进行维护，在技术人员缺乏的情况下，极易造成设备的闲置浪费。因此园区大多高薪聘请专业的人员，需要投入大量的资金；5)设备运维作为一个劳动密集型行业，面临着人力成本上升、经费不足、作业效率及管理效率低下等现实问题。

发明内容

本发明实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于云服务的农作物种植托管系统及方法。

第一方面，本发明实施例提供一种基于云服务的农作物种植托管系统，包括：信息采集子系统、数据分析服务子系统、视觉子系统、托管服务决策子系统和展示推送子系统，其中，

所述信息采集子系统，用于对目标农作物的生长过程数据和目标农作物种植区的环境数据进行实时采集，并发送给所述数据分析服务子系统；

所述数据分析服务子系统，用于对所述信息采集子系统采集的目标农作物的生长过程数据和目标农作物种植区的环境数据进行存储和处理，构建目标农作物的生长模型，并基于深度学习构建目标农作物的种植管理决策模型；

所述视觉子系统，用于对目标农作物进行生育期识别、病虫害识别、长势识别、入侵识别和产量预测；

所述托管服务决策子系统，用于基于所述数据分析服务子系统和视觉子系统提供的数据实现播种控制、施肥控制、灌溉控制、环境控制、生产档案管理、病虫害控制、设备智能巡检和预警报警；

所述展示推送子系统，用于将所述托管服务决策子系统输出的决策结果发送至智能设备终端和用户终端进行展示。

第二方面，本发明实施例提供一种基于云服务的农作物种植托管方法，包括：

对目标农作物的生长过程数据和目标农作物种植区的环境数据进行实时采集；