[发明专利]一种种植环境自适应控制方法及装置

说明书

本发明实施例提供一种种植环境自适应控制方法及装置，该方法包括：获取环境监测数据和作物生长过程数据；将所述环境监测数据和作物生长过程数据输入训练好的修正生长预测模型，得到作物生长阶段预测信息；根据所述作物生长阶段预测信息和预设生长阶段与种植数据库，确定环境控制方案。训练好的修正生长预测模型考虑了植物生长过程中人为因素导致作物结构变化等因素，使得预测的作物生长阶段预测信息更加准确，本申请通过训练好的修正生长预测模型更准确得到作物生长阶段预测信息，从而确定该作物生长阶段对应的最优种植环境，实现作物种植环境的自适应高效管理。

技术领域

本发明涉及作物管理技术领域，尤其涉及一种种植环境自适应控制方法及装置。

背景技术

在植物培育的过程中，植物在不同的生长阶段对于环境有不同的需求，对于植物的培育通常需要针对不同的生长阶段来控制不同的参数，来保证其得到最优的培育环境。

现有技术中，对于植物的培育主要通过人为对作为进行生长阶段的判断，人工测量和记录数据，人工调整营养和环境，但是人工方式测量和记录的方式很多时候存在记录上的偏差和记录的不及时，并且人工方式测量和记录的方式费时费力，效率很低。

因此如何进行更高效更准确的生长阶段判断，确定最优培育环境已经成为业界亟待解决的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种种植环境自适应控制方法及装置，用以解决上述背景技术中提出的技术问题，或至少部分解决上述背景技术中提出的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供一种种植环境自适应控制方法，包括：

获取环境监测数据和作物生长过程数据；

将所述环境监测数据和作物生长过程数据输入训练好的修正生长预测模型，得到作物生长阶段预测信息；

根据所述作物生长阶段预测信息和预设生长阶段与种植数据库，确定环境控制方案。

更具体的，在将所述环境监测数据和作物生长过程数据输入训练好的修正生长预测模型的步骤之前，所述方法还包括：

通过初始生长预测模型对第一环境监测数据和第一作物生长过程数据进行识别，得到第一作物生长状态预测信息；

通过训练好的图像识别模型对第一作物生长过程数据进行识别，得到第一图像识别信息；

将所述第一图像识别信息和第一作物生长状态预测信息进行对比，确定修正参数；

根据所述修正参数对所述初始生长预测模型进行训练，得到训练好的修正生长预测模型。

更具体的，在所述通过初始生长预测模型对第一环境监测数据和第一作物生长过程数据进行识别的步骤之前，所述方法还包括：

获取多个样本环境监测数据和多个样本作物生长过程数据；

将每个样本环境监测数据和每个样本作为生长过程数据作为一组训练样本，获取多组训练样本；

利用多组训练样本对预设神经网络进行训练，当满足预设条件时，得到初始生长预测模型。

更具体的，在所述通过训练好的图像识别模型对第一作物生长过程数据进行识别的步骤之前，所述方法还包括：

获取多个样本作物生长过程数据，将每个样本作物生长过程数据作为一个训练样本，获取多个训练样本；

利用多个训练样本对预设神经网络进行训练，当满足预设条件时，得到训练好的图像识别模型。

更具体的，所述环境监测数据包括：温湿度数据、二氧化碳浓度数据、光照强度数据、营养液数据和土壤数据。