CN106768066A - 一种种植大棚智能监测系统及方法 - Google Patents

一种种植大棚智能监测系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种种植大棚智能监控系统系统及方法，它包括有大棚框架主体、可翻转的透明天花板、铺设在大棚顶部的方形导轨、大棚地面的S形导轨、方形导轨上的控速小车、S形导轨上的移动小车，其特征在于：所述控速小车底部设有无线信号模块和花洒；所述移动小车顶部设有无线信号模块和摄像头，所述控速小车、花洒、移动小车、摄像头均通过无线信号与计算机相连接，在大棚的内设有湿度传感器，温度传感器，二氧化碳传感器，所述传感器均通过总线与计算机连接。本发明够实现对大棚作物进行肥料与水分的准确喷洒，并能有效实现对种植区域的实时监控；大大节省人力与财力。

Description

一种种植大棚智能监测系统及方法
技术领域
本发明涉及作物远程智能监控技术，尤其涉及一种种植大棚智能监测方法及系统。
背景技术
通过种植业资源调查，肥料与水分的及时补给对于作物的种植具有重要作用。近几十年来，虽然传统种植业发生了较大改变，但受制于地形等因素，种植业机械化程度仍然较低，大部分种植者对于作物肥料与水分的喷洒主要通过种植者经验和习惯来确定喷洒时机，由人工来完成肥料与水分的喷洒操作。但经验式、习惯式的判断因人而异且不稳定；且由于农村劳动力的流失，人均种植面积变大，作物种类变多，导致难以通过人工完成大规模作物群的肥料与水分喷洒时机决策和喷洒操作。加之人工重复性劳动容易导致肥料与水分喷洒时机决策和肥料喷洒失误，这种不准确、不稳定的人工决策方式和效率低下的人工喷洒方式将严重影响作物的收成，造成了时间和物资的浪费，不利于种植者在经济上及时补救。
发明内容
本发明的目的在于提供一种种植大棚智能监测方法及系统，采用这种系统能进行肥料与水分的精准喷洒，实现对种植区域作物的实时监控。
本发明所采用的技术方案是：一种种植大棚智能监控系统系统，它包括有大棚框架主体、可翻转的透明天花板、铺设在大棚顶部的方形导轨、大棚地面的S形导轨、方形导轨上的控速小车、S形导轨上的移动小车，其特征在于：所述透明天花板由电机控制，所述控速小车底部设有无线信号模块和上下伸缩支杆并且该支杆底部设有花洒；所述移动小车顶部设有无线信号模块和可伸缩旋转支杆并且该支杆顶部设有摄像头，所述控速小车、花洒、移动小车、摄像头均通过无线信号与计算机相连接，在大棚的内部地面上设有湿度传感器，且大棚内部两侧设有温度传感器，大棚左侧设有二氧化碳传感器，所述传感器均通过总线与计算机连接，所述计算机包括有参数设置模块、图像采集模块、作物参数提取分析模块、环境参数提取分析模块、花洒控制模块、天花板控制模块。
所述参数设置模块用于设定温度传感器、湿度传感器、二氧化碳传感器和摄像头采集参数；所述图像采集模块用于自动采集作物视频图像；所述作物参数提取分析模块用于自动分析作物生长情况；所述环境参数提取分析模块用于获取当前大棚内的温度、湿度、二氧化碳浓度参数；所述花洒控制模块用于花洒喷洒；所述天花板控制模块用于控制天花板的翻转。
本发明采用的种植大棚智能监测方法，包括下列步骤：
（1）根据大棚内作物设置温度、湿度、二氧化碳传感器和摄像头采集参数；
（2）开启移动小车，小车沿轨道来回移动；
（3）摄像头实时拍摄作物，摄像头自动采集作物视频图像并保存；
（4）提取步骤（3）视频图像中作物的叶子形态学特征，通过训练好的切比雪夫曲率预测模型，对叶子的形态学特征进行分析得到叶子边缘曲率数据，然后结合湿度传感器上的数据进行SVM分类预测，得到作物需水情况，判断是否需要洒水；
（5）提取步骤（3）视频图像中作物的茎干轮廓特征，采用基于局部曲率的分段轮廓平滑算法对茎干的大致轮廓进行分析得到茎干的轮廓数据，然后将数据传输到计算机，通过训练好的SVM模型，得到当前作物的生长期；
（6）提取温度、二氧化碳传感器上的数据，采用SVM训练好的分类模型，通过SVM方法判断当前二氧化碳浓度是否超标；
（7）经过步骤（4）判断后，若需洒水则计算机发出无线信号至控速小车，使花洒移动到作物待浇水区域、控制软管开关，花洒喷洒水；
（8）经过步骤（5）判断后，根据所得到的作物生长期，计算机发出无线信号至控速小车，花洒移动到作物待施肥区域、控制软管开关，花洒喷洒与生长期对应的肥料液。
（9）经过步骤（6）判断后，若二氧化碳浓度超标，则计算机向可翻转透明天花板电机发送指令，使透明天花板翻转。
所述步骤（4）的具体过程是：先使用二值阈值法将彩色图像处理为灰度图像，接着使用灰度边缘检测算法得到叶子边缘数据，再将该数据通过训练好的切比雪夫曲率预测模型，得到叶子的边缘曲率，接着将叶子边缘曲率和湿度传感器上当前湿度数据进行SVM分类预测，得到植物需水程度从而判断植物是否需要洒水。
所述步骤（5）的具体过程是：先使用图像二分法提取茎干的大致轮廓，接着对图像茎干轮廓的曲率进行领域平均，通过平均值阈值操作得到轮廓点的分类；然后对分类后的轮廓点进行合并，将轮廓划分为特征区域和非特征区域；其次，在两类区域内分别采用不同方差的高斯滤波进行平滑去噪，得到茎干的轮廓数据；最后将数据传输到计算机，通过训练好的SVM模型，得到当前作物的生长期。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：采用这种方法及系统能够实现对大棚作物进行肥料与水分的准确喷洒，并能有效实现对种植区域的实时监控；本发明与人工作业相比，本发明能及时监控大棚内的情况，并通过传感器、摄像头获取的信息对大棚作物进行及时准确的肥料与水分喷洒，能大大节省人力与财力；使用的切比雪夫曲率预测模型和基于局部曲率的分段轮廓平滑算法能分别提高叶子边缘曲率和茎干轮廓数据的准确性，使决策更加科学合理。
附图说明
图1是本发明的立体结构示意图；
图2是本发明的平面结构示意图；
图3是本发明的工程流程图；
图中，1是导索，2是控速小车，3是电机，4是无线信号模块，5是上下伸缩支杆，6是花洒，7是软管进水口，8是温度传感器，9是轨道，10是湿度传感器，11是种植植物，12是摄像头，13是移动小车，14是可伸缩旋转支杆，15是大棚，16是固定透明天花板，17计算机，18是电机，19是可翻转的透明天花板，20是二氧化碳传感器。
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。
从图1、2可知，本发明是一种种植大棚智能监测系统，它包括有大棚框架主体、可翻转的透明天花板、铺设在大棚顶部的方形导轨、大棚地面的S形导轨、方形导轨上的控速小车、S形导轨上的移动小车，其特征在于：所述可翻转的透明天花板由电机控制，所述控速小车底部设有无线信号模块和上下伸缩支杆并且支杆底部设有花洒；所述移动小车顶部设有无线信号模块和可伸缩旋转支杆并且支杆顶部设有摄像头，所述控速小车、花洒、移动小车、摄像头均通过无线信号与计算机相连接，在大棚的内部地面上设有湿度传感器，且大棚内部两侧设有温度传感器，大棚左侧设有二氧化碳传感器，所述传感器均通过总线与计算机连接，所述计算机包括有参数设置模块、图像采集模块、作物参数提取分析模块、环境参数提取分析模块、花洒控制模块、天花板控制模块，其中，所述参数设置模块用于设定温度传感器、湿度传感器、二氧化碳传感器和摄像头采集参数；所述图像采集模块用于自动采集作物视频图像；所述作物参数提取分析模块用于自动分析作物生长情况；所述环境参数提取分析模块用于获取当前大棚内的温度、湿度、二氧化碳浓度参数；所述花洒控制模块用于花洒控制；所述天花板控制模块用于控制天花板的翻转。
本发明的使用方法，以种植花卉为例，其过程如下：首先给温度、湿度、二氧化碳传感器和摄像头设置该花卉对应的参数，接着开启移动小车并通过调节移动小车上可伸缩旋转支杆来调整摄像头的位置，接着摄像头对花卉进行视频图像采集并通过无线信号模块将图像传送给计算机，同时，温度传感器、湿度传感器和二氧化碳传感器对大棚内的温度、湿度、二氧化碳浓度进行检测，并通过总线将温度、湿度和二氧化碳浓度参数传递给计算机。通过作物参数提取分析模块处理图像信息，环境参数提取分析模块处理温度、湿度、二氧化碳信息。作物参数提取分析模块使用二值阈值法进行灰度化处理将彩色图像处理为灰度图像，接着使用灰度边缘检测得到叶子边缘数据，再将该数据通过训练好的切比雪夫曲率预测模型，得到叶子的边缘曲率，接着将叶子边缘曲率和湿度传感器上当前湿度数据进行SVM分类预测得到植物需水程度从而判断植物是否需要浇水。作物参数提取分析模块使用图像二分法提取茎干的大致轮廓,再对图像茎干轮廓的曲率进行领域平均，对平均值阈值操作得到轮廓点的分类；其次对分类后的轮廓点进行合并，将轮廓划分为特征区域和非特征区域；然后，在两类区域内分别采用不同方差的高斯滤波进行平滑去噪，得到茎干的轮廓数据。最后将数据传输到计算机，通过训练好的SVM模型，得到当前作物的生长期。计算机对传递来的结果进行处理、保存，最后计算机通过无线信号对控速小车和花洒发出动作指令。
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作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 (4)

1.一种种植大棚智能监控系统系统，它包括有大棚框架主体、可翻转的透明天花板、铺设在大棚顶部的方形导轨、大棚地面的S形导轨、方形导轨上的控速小车、S形导轨上的移动小车，其特征在于：所述透明天花板由电机控制，所述控速小车底部设有无线信号模块和上下伸缩支杆并且该支杆底部设有花洒；所述移动小车顶部设有无线信号模块和可伸缩旋转支杆并且该支杆顶部设有摄像头，所述控速小车、花洒、移动小车、摄像头均通过无线信号与计算机相连接，在大棚的内部地面上设有湿度传感器，且大棚内部两侧设有温度传感器，大棚左侧设有二氧化碳传感器，所述传感器均通过总线与计算机连接，所述计算机包括有参数设置模块、图像采集模块、作物参数提取分析模块、环境参数提取分析模块、花洒控制模块、天花板控制模块。
2.一种种植大棚智能监测方法，其特征在于包括下列步骤：
（1）根据大棚内作物设置温度、湿度、二氧化碳传感器和摄像头采集参数；
（2）开启移动小车，小车沿轨道来回移动；
（3）摄像头实时拍摄作物，摄像头自动采集作物视频图像并保存；
（4）提取步骤（3）视频图像中的作物叶子形态学特征，通过训练好的切比雪夫曲率预测模型，对叶子的形态学特征进行分析得到叶子边缘曲率数据，然后结合湿度传感器上的数据进行SVM分类预测，得到作物需水情况，判断是否需要洒水；
（5）提取步骤（3）视频图像中作物的茎干轮廓特征，用基于局部曲率的分段轮廓平滑算法对茎干的大致轮廓进行分析得到茎干的轮廓数据，然后将数据传输到计算机，通过训练好的SVM模型，得到当前作物的生长期；
（6）提取温度、二氧化碳传感器上的数据，采用SVM训练好的分类模型，通过SVM方法判断当前二氧化碳浓度是否超标；
（7）经过步骤（4）判断后，若需洒水则计算机发出无线信号至控速小车，使花洒移动到作物待浇水区域、控制软管开关，花洒喷洒水；
（8）经过步骤（5）判断后，根据所得到的作物生长期，计算机发出无线信号至控速小车，花洒移动到作物待施肥区域、控制软管开关，花洒喷洒与生长期对应的肥料液；
（9）经过步骤（6）判断后，若二氧化碳浓度超标，则计算机向可翻转透明天花板电机发送指令，使透明天花板翻转。
3.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于：所述步骤（4）的具体过程是：先使用二值阈值法将彩色图像处理为灰度图像，接着使用灰度边缘检测得到叶子边缘数据，再将该数据通过训练好的切比雪夫曲率预测模型，得到叶子的边缘曲率，接着将叶子边缘曲率和湿度传感器上当前湿度数据进行SVM分类预测，得到植物需水程度从而判断植物是否需要浇水。
4.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于：所述步骤（5）的具体过程是：先使用图像二分法提取茎干的大致轮廓，再对图像茎干轮廓的曲率进行领域平均，对平均值阈值操作得到轮廓点的分类；其次对分类后的轮廓点进行合并，将轮廓划分为特征区域和非特征区域；然后，在两类区域内分别采用不同方差的高斯滤波进行平滑去噪，得到茎干的轮廓数据；最后将数据传输到计算机，通过训练好的SVM模型，得到当前作物的生长期。
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