CN106688705A - 一种智能种植大棚及其采用的监测方法 - Google Patents

一种智能种植大棚及其采用的监测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种智能种植大棚及其采用的监测方法，包括种植大棚，1个可全视角旋转的摄像头，4个活动摄像头和二氧化碳浓度传感器，pH值传感器，管道网和喷洒口，自动施肥装置、通风口。监测方法包括以下步骤：利用摄像头采集作物图像，获取种植大棚当前二氧化碳浓度和土壤的当前pH值数据；对采集的图像进行分析，获取图像的颜色特征数据和单个叶片的形状特征数据；比较和分析所获得的种植大棚内作物图像颜色特征数据和单个叶片的形状特征数据；对所获得的二氧化碳浓度数据、pH值数据进行分析；计算机得出当前作物所需的管理方案。本发明能快速自动获取种植大棚内作物的各种生长信息，并根据各种生长状况信息作出精细化管理，减少人工劳动管理。

Description

一种智能种植大棚及其采用的监测方法
技术领域
本发明涉及一种种植大棚及大棚作物生长状态监测方法，属于大棚作物栽培领域。
背景技术
在现代农业中，大棚种植发挥着重要的作用。由于我国大棚种植技术发展还不成熟，大棚种植技术中现代化的电子信息技术应用还不完善。当前大棚种植中各电子设备工作相对独立，较为依赖人工记录数据和人为调控环境，缺乏一个整体的、信息化的、集成化程度高的大棚种植监控和管理系统。且在大量重复劳动的工作环境中，人工操作易疲劳、易出错、效率低，影响了种植大棚内作物的产量和质量。
发明内容
本发明的目的是提供一种智能种植大棚及其采用的监测方法，可以自动获取种植大棚内作物生长信息，从而实现对作物的精细化管理的目的。
本发明所采用的技术方案是：一种智能种植大棚，其特征在于：所述种植大棚的顶部布置一个固定的可全视角旋转的摄像头，在种植大棚的四面墙壁上各布置一个活动摄像头和一个二氧化碳浓度传感器，所述种植大棚的栽培土壤中设有pH值传感器，种植大棚内铺设有管道网，管道网的管道上设有喷洒口，所述的摄像头及各种传感器通过无线方式与计算机相连，所述管道网的进水端与自动施肥装置连接，所述自动施肥装置及喷洒口的工作由计算机控制，计算机通过无线方式控制通风口。
本发明采用的摄像头都为具备夜视功能的摄像头。
本发明所述喷洒口等距分布在管道上。
本发明智能种植大棚采用的监测方法，其特征在于包括以下步骤：
（1）根据种植区域及摄像头监控范围将种植大棚划分为四个等距区域，摄像头对种植大棚内的作物进行图像采集，利用二氧化碳浓度传感器获取种植大棚内的当前二氧化碳浓度数据；利用pH值传感器获取土壤的当前pH值数据。将图像和二氧化碳浓度数据、pH值数据无线传输至计算机；
（2）对步骤（1）采集的图像进行分析，获取图像的颜色特征数据和单个叶片的形状特征数据；
（3）提取步骤（2）所获得的种植大棚内作物图像颜色特征数据和单个叶片的形状特征数据，与数据库中的理论生长数据作差值计算，若差值在正常范围内，则分析下一帧图像；若差值超过正常范围，则将图像颜色特征数据和单个叶片的形状特征数据输入至已训练好的神经网络，得出植物异常的原因；
（4）提取步骤（1）所获得的二氧化碳浓度数据、pH值数据，与数据库中的标定数据作差值计算，若差值在正常范围内，则对下一时刻的二氧化碳浓度数据、pH值数据作差值计算；若差值超过正常范围，计算机分析当前种植大棚内二氧化碳浓度、土壤pH值浓度状况；
（5）综合步骤（3）和（4）的数据分析结果，计算机得出当前作物所需的管理方案；并将所获得的管理方案传输至自动施肥装置，自动施肥装置采取相应的处理措施。
本发明所述获取图像的颜色特征数据是：首先采用频域增强法对所获取的图像进行增强，从RGB颜色空间、LAB颜色空间、HSV颜色空间中提取增强后的图像颜色特征，将多个颜色空间中获得的各颜色特征分量进行融合，得到图像的颜色特征数据。
本发明所述获取单个叶片形状特征数据是：首先采用频域增强法对所获取的图像进行增强，对增强后的图像进行灰度化处理，通过中值滤波对灰度图像去噪，运用迭代阈值选择法计算灰度阈值，将叶片与背景分开，并通过形态学运算和基于距离变换的阈值分割方法分离交叠叶片，从分离出的单个叶片中获取形状特征数据。
本发明步骤（3）中若差值超过正常范围，则利用蚁群优化算法对图像的颜色特征数据和单个叶片的形状特征数据进行优化选择，然后输入已训练好的神经网络，得出植物异常的原因；接着采用基于协方差矩阵的ISS（Intrinsic Shape Signatures）算法，对图像进行关键点检测，并以关键点为坐标，建立平面直角坐标系，将该异常植物的位置信息标注在关键点坐标系中。
本发明能快速自动获取种植大棚内作物的各种生长信息，并根据各种生长状况信息作出精细化管理，减少人工劳动管理。
附图说明
图1是本发明装置的结构示意图；
图2是本发明方法的流程图；
图1中，1是种植大棚，2是摄像头，3是支杆，4是活动摄像头，5是底座，6是二氧化碳浓度传感器，7是作物，8是喷洒口，9是管道，10是pH值传感器，11是计算机，12是自动施肥装置，13是通风口，14是无线信号接收器。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行详细说明，但是本发明不仅限于以下具体实施方式。
由图1可知，本发明智能种植大棚，包括种植大棚，在种植大棚的顶部布置一个固定的可全视角旋转的摄像头，在种植大棚的四面墙壁上各布置一个活动摄像头和一个二氧化碳浓度传感器，所述种植大棚的栽培土壤中设有pH值传感器，种植大棚内铺设有管道网，管道网的管道上等距分布有喷洒口，所述的摄像头及各种传感器通过无线方式与计算机相连，所述管道网的进水端与自动施肥装置连接，所述自动施肥装置及喷洒口的工作由计算机控制，计算机通过无线方式控制通风口。
本发明所采用的摄像头都为具备夜视功能的摄像头。
从图2可知，本发明的智能种植大棚监测方法，以蔬菜为例，其过程具体如下：
（1）根据种植区域及摄像头监控范围将种植大棚划分为四个等距区域，利用摄像头获取种植大棚内蔬菜的图像；利用二氧化碳浓度传感器获取种植大棚内的当前二氧化碳浓度数据；利用pH值传感器获取土壤的当前pH值数据。将种植大棚内蔬菜图像和大棚内的当前二氧化碳浓度数据、土壤的当前pH值数据无线传输至计算机。
（2）计算机中图像处理模块采用频域增强法对步骤（1）中所获取的图像进行增强。利用多颜色空间融合法获取图像颜色特征数据；对增强后的图像进行灰度化处理，通过中值滤波对灰度图像去噪，接着运用迭代阈值选择法计算灰度阈值，将叶片与背景分开。然后通过形态学运算和基于距离变换的阈值分割方法分离交叠叶片，从分离出的单个叶片中获取形状特征数据。
（3）将步骤（2）中得到的图像颜色特征数据和单个叶片的形状特征数据与数据库中的理论生长数据作差值计算，若差值在正常范围内，则分析下一帧图像；若差值超过正常范围，则利用蚁群优化算法对图像的颜色特征数据和单个叶片的形状特征数据进行优化选择，将其输入至已训练好的神经网络，得出蔬菜异常的原因。接着采用基于协方差矩阵的ISS（Intrinsic Shape Signatures）算法，对图像进行关键点检测，并以关键点为坐标，建立平面直角坐标系，将该异常蔬菜的位置信息标注在关键点坐标系中。
（4）提取步骤（1）所获得的二氧化碳浓度数据、pH值数据，与数据库中的标定数据作差值计算，若差值在正常范围内，则对下一时刻的二氧化碳浓度数据、pH值数据作差值计算；若差值超过正常范围，计算机分析当前种植大棚内二氧化碳浓度、土壤pH值浓度状况；
（5）综合步骤（3）和（4）的数据分析结果，计算机得出当前作物所需的管理方案；并将所获得的管理方案传输至自动施肥装置，自动施肥装置采取相应的处理措施。例如：蔬菜由于缺少水分导致叶片发黄、萎缩，则向该蔬菜喷洒水分；蔬菜是生病或虫害，则对该蔬菜喷洒相应的农药；检测出杂草，则喷洒除草剂。若二氧化碳浓度传感器检测到种植大棚内二氧化碳浓度较高，则打开通风口；pH值传感器检测到土壤的pH值不利于作物生长，则向土壤注入相应药剂等。
本发明所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行的描述，并非对本发明构思和范围进行限定，在不脱离本发明设计思想的前提下，本领域中工程技术人员对本发明的技术方案做出的各种变型和改进，均应落入本发明的保护范围，本发明请求保护的技术内容，已经全部记载在权利要求书中。

Claims (7)

1.一种智能种植大棚，包括种植大棚，其特征在于：所述种植大棚的顶部布置一个固定的可全视角旋转的摄像头，在种植大棚的四面墙壁上各布置一个活动摄像头和一个二氧化碳浓度传感器，所述种植大棚的栽培土壤中设有pH值传感器，种植大棚内铺设有管道网，管道网的管道上设有喷洒口，所述的摄像头及各种传感器通过无线方式与计算机相连，所述管道网的进水端与自动施肥装置连接，所述自动施肥装置及喷洒口的工作由计算机控制，计算机通过无线方式控制通风口。
2.根据权利要求1所述的智能种植大棚，其特征在于：所述摄像头和所述活动摄像头都为具备夜视功能的摄像头。
3.根据权利要求1所述的智能种植大棚，其特征在于：所述喷洒口等距分布在管道上。
4.如权利要求1所述智能种植大棚采用的监测方法，其特征在于包括以下步骤：
（1）根据种植区域及摄像头监控范围将种植大棚划分为四个等距区域，摄像头对种植大棚内的作物进行图像采集，利用二氧化碳浓度传感器获取种植大棚内的当前二氧化碳浓度数据；利用pH值传感器获取土壤的当前pH值数据；将图像和二氧化碳浓度数据、pH值数据无线传输至计算机；
（2）对步骤（1）采集的图像进行分析，获取图像的颜色特征数据和单个叶片的形状特征数据；
（3）提取步骤（2）所获得的种植大棚内作物图像颜色特征数据和单个叶片的形状特征数据，与数据库中的理论生长数据作差值计算，若差值在正常范围内，则分析下一帧图像；若差值超过正常范围，则将图像颜色特征数据和单个叶片的形状特征数据输入至已训练好的神经网络，得出植物异常的原因；
（4）提取步骤（1）所获得的二氧化碳浓度数据、pH值数据，与数据库中的标定数据作差值计算，若差值在正常范围内，则对下一时刻的二氧化碳浓度数据、pH值数据作差值计算；若差值超过正常范围，计算机分析当前种植大棚内二氧化碳浓度、土壤pH值浓度状况；
（5）综合步骤（3）和（4）的数据分析结果，计算机得出当前作物所需的管理方案；并将所获得的管理方案传输至自动施肥装置，自动施肥装置采取相应的处理措施。
5.根据权利要求4所述的监测方法，其特征在于：所述获取图像的颜色特征数据是：首先采用频域增强法对所获取的图像进行增强，从RGB颜色空间、LAB颜色空间、HSV颜色空间中提取增强后的图像颜色特征，将多个颜色空间中获得的各颜色特征分量进行融合，得到图像的颜色特征数据。
6.根据权利要求4所述的监测方法，其特征在于：所述获取单个叶片形状特征数据是：首先采用频域增强法对所获取的图像进行增强，对增强后的图像进行灰度化处理，通过中值滤波对灰度图像去噪，运用迭代阈值选择法计算灰度阈值，将叶片与背景分开，并通过形态学运算和基于距离变换的阈值分割方法分离交叠叶片，从分离出的单个叶片中获取形状特征数据。
7.根据权利要求4所述的监测方法，其特征在于：所述步骤（3）中若差值超过正常范围，则利用蚁群优化算法对图像的颜色特征数据和单个叶片的形状特征数据进行优化选择，然后输入已训练好的神经网络，得出植物异常的原因；接着采用基于协方差矩阵的IntrinsicShape Signatures算法，对图像进行关键点检测，并以关键点为坐标，建立平面直角坐标系，将该异常植物的位置信息标注在关键点坐标系中。
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