[发明专利]一种金鸡菊智能长势管理系统及控制方法

权利要求书

1.一种金鸡菊智能长势管理系统，其特征在于，包括多维度检测模块、综合控制模块、显示模块以及执行模块，所述综合控制模块包括决策单元和分布式控制单元；

所述多维度检测模块用于采集金鸡菊的成长环境信息以及长势图像并传输至综合控制模块，所述决策单元用于根据所述成长环境信息及长势图像分析得到决策指令并传输至所述分布式控制单元，所述分布式控制单元用于根据所述决策指令控制所述执行模块以调节金鸡菊成长环境。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述多维度检测模块包括光学摄像单元，还包括环境温度检测单元、空气湿度检测单元、土壤湿度检测单元、光照检测单元中的一种或几种。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述多维度检测模块包括分布式信息传输单元，用于将成长环境信息及长势图像分布式传输至综合控制模块。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述综合控制模块还包括信息提取融合单元，用于进行如下操作：

采用插值法及平均值法对所述成长环境信息进行处理；

创建多维信息数据库，将处理后的成长环境信息进行存储。

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述决策单元包括成长环境信息判别模型和长势图像判别模型。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，在所述长势图像判别模型中，采用改进视觉激活函数FReLU，通过如下公式表示：

f(x_c,i,j)＝max((x_c,i,j,T(x_c,i,j))；

其中,x_c,i,j代表特征图中第c个通道坐标为(i,j)处的特征点，函数T(x_c,i,j)代表非线性激活条件，计算的结果是一个标量值，代表以x_c,i,j为中心点，经过卷积核尺寸为k的卷积操作的结果，代表第c个通道所对应的权重系数。

7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述长势图像判别模型的损失函数为：

其中，IOU为预测框与真实框的面积交并比,ρ(b,b^gt)为预测框中心点b和真实框中心点b^gt的欧氏距离，c为预测框与真实框外接矩形对角线长度，v为权重系数，p表示真实框的宽高比。

8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述执行模块用于调整施肥程度、光照强度以及灌溉量中的一种或几种。

9.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述显示模块用于展示所述多维度检测模块采集到的成长环境信息及长势图像、预先存储的最优环境信息以及所述决策单元得到的决策指令。

10.一种金鸡菊智能长势控制方法，其特征在于，包括：

采集金鸡菊的成长环境信息以及长势图像；

根据所述成长环境信息及长势图像分析得到决策指令；

根据所述决策指令控制执行模块以调节金鸡菊成长环境；

通过显示模块展示所述成长环境信息、长势图像以及决策指令。