CN110503253A 一种种植环境自适应控制方法及装置 （北京环丁环保大数据研究院）

本发明实施例提供一种种植环境自适应控物生长过程数据输入训练好的修正生长预测模生长阶段预测信息和预设生长阶段与种植数据模型考虑了植物生长过程中人为因素导致作物2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通过初始生长预测模型对第一环境监测数据和第一作物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，根据所述修正参数对所述初始生长预测模型进行训练，得将每个样本环境监测数据和每个样本作为生长过利用多组训练样本对预设神经网络进行训练，当满足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，利用多个训练样本对预设神经网络进行训练5.根据权利要求1所述种植环境自适应控制方法，其特征在于，所述环境监测数据包分析模块，用于将所述环境监测数据和作物生长过程数据输控制模块，用于根据所述作物生长阶段预测信息和预设8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在3序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述种植环4[0011]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[0013]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，确定修正参5[0027]控制模块，用于根据所述作物生长阶段预测信息和预设生长阶6[0042]本发明实施例中所描述的作物生长过程数据可以是指生长过程图像的实时监控[0043]本发明实施例中所描述的训练好的修正生长预测模型具体是指在初始生长预测[0044]本发明实施例中所描述的修正参数是指人为干预所导致的差异值或者是因实际[0045]本发明实施例中所描述的预设生长阶段与种植数据库是基于历史种植环境数据7[0051]本发明实施例通过将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[0053]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[0055]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[0058]基于训练好的初始生长预测模型对采集的第一环境监测数据和第一作物生长过[0059]通过训练好的图像识别模型对第一作物生长过程数据中的作物图像进行分析识[0060]基于训练好的图像识别模型分析得到的第一图像识别信息中的作物识别信息与[0061]将修正参数输入初始生长预测模型进行训练，对植物的生长过程的预测进行修[0062]本发明实施例通过比较初始生长预测模型所预测的生长状态预测信息所对应的型进行训练，从而使得训练好的修正生长预测模型预测的作物生长阶段预测信息更加准8[0070]本发明实施例中所描述的初始生长预测模型可以用于实现对于做作物生长状态[0077]本发明实施例通过利用多个作物生长过程数据对预设神经网络进行训练识别作[0081]具体的，预设生长阶段与种植数据库是基于历史种植环境数据选择种植优质种植结果对应的种植环境参数，形成生长阶段与其对应的种植环境参数库，9[0089]图3为本发明一实施例所描述的种植环境自适应控制装置结构示意图，如图3所[0091]本发明实施例通过将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以包括：处理器(processor)410、通信接口(CommunicationsInterface)420、存储器[0093]此外，上述的存储器430中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以可以存储程序代码的介质。以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技