CN108364235A - 确定果实预采摘计划的方法、系统、果实采摘系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种确定果实预采摘计划的方法、系统、果实采摘系统、计算机设备及存储介质,方法包括:在第一预设时长内周期性识别植物的特征,并对识别结果进行分析,得到果实信息;根据果实信息确定果实成熟情况,并根据果实成熟情况对种植区域进行分区,得到不同成熟度划分分区;根据果实信息以及不同成熟度划分分区确定第二预设时长的预产量;接收并统计预定订单和/或接收第二预设时长的市场预估销售量,得到第二预设时长的预售量;将第二预设时长的预售量与第二预设时长的预产量进行比较,根据比较结果确定采摘计划和调控植物生长的速度。本发明有效避免出现产量过多无法销售或者产量无法满足销量情况的出现,保证了供销链条的连贯性。
Description
技术领域
本发明涉及农产品采摘领域,具体而言,涉及一种确定果实预采摘计划的方法,一种确定果实预采摘计划的系统,一种果实采摘系统和一种计算机可读存储介质。
背景技术
农业大棚逐渐实现科技化,如自动浇水、自动调整大棚内温度、湿度以及自动调整二氧化碳和光照时间,从而实现现代农业大棚的智能管理。然而,农业大棚在快速发展的同时,对于大棚果实的销售成为难题,产业大棚果实成熟情况无法根据实际销售情况合理调整,极易出现在某一时间内多产滞销以及产量无法及时供应的情况,造成农产品产销断裂。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术或技术中存在的技术问题之一。
为此,本发明的一方面在于提出一种确定果实预采摘计划的方法。
本发明的另一方面在于提出了一种确定果实预采摘计划的系统。
本发明的又一方面在于提出了一种果实采摘系统。
本发明的再一个方面在于提出了一种计算机设备。
本发明的再一方面在于提出了一种计算机可读存储介质。
在本发明的一个方面,提出了一种确定果实预采摘计划的方法,包括:在第一预设时长内周期性识别植物的特征,并对识别结果进行分析,得到果实信息;根据果实信息确定果实成熟情况,并根据果实成熟情况对种植区域进行分区,得到不同成熟度划分分区;根据果实信息以及不同成熟度划分分区确定第二预设时长的预产量;接收并统计预定订单和/或接收第二预设时长的市场预估销售量,得到第二预设时长的预售量;将第二预设时长的预售量与第二预设时长的预产量进行比较,根据比较结果确定采摘计划和调控植物生长的速度。
本发明提供的确定果实预采摘计划的方法,通过在第一预设时长内周期性识别植物的特征,并对识别结果进行分析,从而确定果实是否存在并确定果实信息,从而根据果实信息来确定果实成熟情况,根据果实成熟情况对种植区域进行分区,对于成熟情况相近的果实划分为同一成熟区,不同成熟度划分分区的建立保证了同一成熟度的植物的统一管理,并且通过统计同一成熟度区域内的果实可以确定同一成熟度区域果实成熟的产量,方便种植户或者管理人员掌握果实产量,并根据产量进行合理规划;根据果实信息以及不同成熟度划分分区确定第二预设时长的预产量,如每月预产量、每季度预产量,接收并统计预定订单确定第二预售时长的预售量,如第一月预售10吨、第二月预售20吨;和/或接收第二预设时长的市场预估销售量,如:预估第一季度销售50吨,或者通过对几年内销售情况进行统计分析,利用平均值、权重等计算方式确定第二预设时长的市场预估销售量,并作为第二预设时长的预售量,通过将第二预设时长的预产量与第二预设时长的预售量进行比较,根据比较结果来确定采摘计划并同时调控植物的生长速度,使得调整后的预产量与预售量合理匹配,有效避免出现产量过多无法销售或者产量无法满足销量情况的出现,保证了供销链条的连贯性。
在上述技术方案中,优选地,将第二预设时长的预售量与第二预设时长的预产量进行比较,根据比较结果确定采摘计划和调控植物生长的速度具体包括:当第二预设时长的预售量小于第二预设时长的预产量时,减少机器手采摘果实的数量和/或调控不同成熟度分区的环境参数,减慢植物生长;当第二预设时长的预售量大于第二预设时长的预产量时,调控不同成熟度分区的环境参数,加快植物生长。
在该技术方案中,当第二预设时长的预售量小于第二预设时长的预产量时,可以控制机器手减少采摘果实的数量,以使不同成熟度的果实继续生长,如第三季度的预产量为100吨,预售量为70吨,在采摘果实时减少采摘数量,让果实继续生长在树上,和/或调控不同成熟度分区的环境参数,减慢植物生长;当第二预设时长的预售量大于第二预设时长的预产量时,调控不同成熟度分区的环境参数,加快植物生长。如:果实从7分成熟向8分成熟继续生长的速度加快或者减慢,从而有效避开大量相同成熟度果实同一时间成熟造成的供大于销的情况的出现,通过预产量与预售量关系的合理匹配,有效避免出现产量过多无法销售或者产量无法满足销量情况的出现,保证了供销链条的连贯性。
在上述任一技术方案中,优选地,根据果实信息以及不同成熟度划分分区确定第二预设时长的预产量具体包括:对不同成熟度划分分区内植物进行逐一扫描,记录植物的果实方位;对果实方位逐一累计,得到果实数量;根据不同成熟度划分分区和果实数量确定第二预设时长的预产量。
在该技术方案中,通过对不同成熟度划分分区内的植物进行逐一扫描,确定果实的准确方位,从而通过对果实方位的逐一累计即可实现果实数量的统计,来确定当前成熟度划分分区的果实产量,通过统计多个成熟度划分分区的果实数量,并结合植物生长成熟周期来确定第二预设时长的预产量,通过上述方案能够准确确定并评估不同成熟度划分分区的产量和第二预设时长的预产量,统计结果准确,并且方便种植者或者管理人员准对统计的预产量及时进行调整,避免出现产量过多无法销售或者产量无法满足销量情况的出现,保证了供销链条的连贯性。
在上述技术方案中,优选地,在对不同成熟度划分分区内植物进行逐一扫描,记录植物的果实方位之后,在根据果实方位逐一累计,得到预产量之前,还包括:对植物进行分段,根据分段结果确定采摘策略;其中,采摘策略包括以下一种及其组合:串收、单收。
在该技术方案中,在对不同成熟度划分分区内植物进行逐一扫描,记录植物的果实方位之后,对植物进行分段,根据分段结果确定不同的采摘策略,如:将番茄植株按照高度分为三段,植株一段、植株二段和植株三段,经验可知植株一段和植株三段果实数量相对植株二段较少,因此,植株一段和植株三段采取单收,而植株二段采取串收,通过确定采摘策略,能够有效加快机器手采摘方式,提高采摘速度,减少时间的浪费。
在上述任一技术方案中,优选地,还包括:在第三预设时长内周期性识别植物,并对识别结果进行分析,判断植物的叶片数量是否大于预设范围,当叶片数量大于预设范围时,控制机器手进行修正;和/或当叶片图像与预设叶片图像的形状和/或颜色不一致时,控制机器手进行修正。
在该技术方案中,通过周期性对植物进行识别,并对识别结果进行分析,判断当前植物的叶片数量是否大于预设值,对于多余的叶片控制机械手进行修正,控制植物叶片数量来避免多余叶片影响植物生长,和/或判断叶片图像是否与预设叶片图像的形状和/或颜色是否一致,利用判定叶片形状和/或颜色将残缺叶片筛选出来使用机器手修正,对于叶片颜色不一致的判定为病态叶片,进行修剪,从而确保植物健康生长。
值得指出的是,第三预设时长内周期性识别植物可以在植物具备果实之后开始,也可以在植物从发芽阶段直至枯死整个阶段贯穿进行。
在上述任一技术方案中,优选地,不同成熟度分区的环境参数包括以下一种及其组合:营养液配比、光照时间、二氧化碳空气含量和温度;以及果实信息包括以下一种及其组合:果实大小、果实颜色。
在该技术方案中,不同成熟度分区的环境参数包括但不局限于:营养液配比、光照时间、二氧化碳空气含量和温度一种及其组合,还可以包括声音等具备影响植物生长的因数,通过调控上述因素实现精确控制生长情况;果实信息包括但不局限于:果实大小、果实颜色一种及其组合,还可以包括受光照角度、果实相互遮挡等具有影响植物成熟情况的因素,通过上述因数可以详细确定果实情况,来准确确定果实成熟状态。
本发明的另一方面在于提出了一种确定果实预采摘计划的系统。该系统包括:识别模块,用于在第一预设时长内周期性识别植物的特征,并对识别结果进行分析,得到果实信息;分区模块,用于根据果实信息确定果实成熟情况,并根据果实成熟情况对种植区域进行分区,得到不同成熟度划分分区;确定模块,用于根据果实信息以及不同成熟度划分分区确定第二预设时长的预产量;统计模块,用于接收并统计预定订单和/或接收第二预设时长的市场预估销售量,得到第二预设时长的预售量;比较模块,用于将第二预设时长的预售量与第二预设时长的预产量进行比较,根据比较结果确定采摘计划和调控植物生长的速度。
本发明提供的确定果实预采摘计划的系统,通过识别模块在第一预设时长内周期性识别植物的特征,并对识别结果进行分析,从而确定果实是否存在并确定果实信息,分区模块根据果实信息来确定果实成熟情况,根据果实成熟情况对种植区域进行分区,对于成熟情况相近的果实划分为同一成熟区,不同成熟度划分分区的建立保证了同一成熟度的植物的统一管理,确定模块通过统计同一成熟度区域内的果实可以确定同一成熟度区域果实成熟的产量,方便种植户或者管理人员掌握果实产量,并根据产量进行合理规划;根据果实信息以及不同成熟度划分分区确定第二预设时长的预产量,如每月预产量、每季度预产量,统计模块接收并统计预定订单确定第二预售时长的预售量,如第一月预售10吨、第二月预售20吨;和/或接收第二预设时长的市场预估销售量,如:预估第一季度销售50吨,或者通过对几年内销售情况进行统计分析,利用平均值、权重等计算方式确定第二预设时长的市场预估销售量,并作为第二预设时长的预售量,通过比较模块将第二预设时长的预产量与第二预设时长的预售量进行比较,根据比较结果来确定采摘计划并同时调控植物的生长速度,使得调整后的预产量与预售量合理匹配,有效避免出现产量过多无法销售或者产量无法满足销量情况的出现,保证了供销链条的连贯性。
本发明的又一方面在于提出了一种果实采摘系统,果实采摘系统包括:轨道;识别装置,与轨道相连接,用于对进入轨道中的植物进行识别;机器手,与轨道相连接,用于对植物的果实进行采摘;服务器,与识别装置相连接,用于根据识别结果对植物进行分析,确定植物预产量;以及根据接收预定订单和/或接收第二预设时长的市场预估销售量,控制机器手采摘果实和调控种植区域环境参数。
本发明提出的果实采摘系统,通过识别装置利用轨道进行移动完成对植物进行识别,获取果实信息并进行逐一识别;利用机器手完成对果实的采摘,服务器根据识别装置传输的果实信息,确定植物的预产量,并与接收的预定订单和/或第二预设时长的市场预估销售量进行比较,控制机器手进行采摘以及调控环境参数,从而实现根据植物识别情况调整采摘计划以及种植区域环境参数,通过应用确定果实预采摘计划的方法来实现预产量与预售量合理匹配,有效避免出现产量过多无法销售或者产量无法满足销量情况的出现,保证了供销链条的连贯性。
在上述技术方案中,优选地,服务器还用于:根据识别结果,判断植物的叶子数量是否大于预设范围和/或判断叶片图像与预设叶片图像的形状和/或颜色是否一致,根据判断结果控制机械手进行修正。
在该技术方案中,服务器通过周期性对植物进行识别,并对识别结果进行分析,判断当前植物的叶片数量是否大于预设值,对于多余的叶片控制机械手进行修正,控制植物叶片数量来避免多余叶片影响植物生长,和/或判断叶片图像是否与预设叶片图像的形状和/或颜色是否一致,利用判定叶片形状和/或颜色将残缺叶片筛选出来使用机器手修正,对于叶片颜色不一致的判定为病态叶片,进行修剪,从而确保植物健康生长。
根据本发明的又一个方面,提出了一种计算机装置,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行计算机程序时实现如上述任一项的确定果实预采摘计划的方法的步骤。
根据本发明的计算机设备,其所包含的处理器用于执行如上述任一技术方案中的确定果实预采摘计划的方法的步骤,因而该计算机设备能够实现该确定果实预采摘计划的方法全部的有益效果,不再赘述。
本发明的再一方面,提出了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项的确定果实预采摘计划的方法的步骤。
根据本发明的计算机可读存储介质,其上存储的计算机程序被处理器执行时实现了如上述任一技术方案中的确定果实预采摘计划的方法的步骤,因而该计算机可读存储介质能够实现该确定果实预采摘计划的方法全部的有益效果,不再赘述。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述部分中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1示出本发明的一个实施例确定果实预采摘计划的方法的流程示意图;
图2示出了本发明的另一个实施例确定果实预采摘计划的方法的流程示意图;
图3示出了本发明的另一个实施例确定果实预采摘计划的方法的流程示意图;
图4示出了本发明的另一个实施例确定果实预采摘计划的方法的流程示意图;
图5示出了本发明的另一个实施例确定果实预采摘计划的方法的流程示意图;
图6示出了本发明的另一个实施例确定果实预采摘计划的方法的流程示意图;
图7示出了本发明的另一个实施例确定果实预采摘计划的系统的示意框图;
图8示出了本发明的另一个实施例果实采摘系统的示意框图;
图9示出了本发明的一个实施例的计算机设备的示意框图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点,下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明,但是,本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施,因此,本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
如图1所示,根据本发明的一个实施例确定果实预采摘计划的方法的流程示意图。其中,确定果实预采摘计划的方法包括:
S102,在第一预设时长内周期性识别植物的特征,并对识别结果进行分析,得到果实信息;
S104,根据果实信息确定果实成熟情况,并根据果实成熟情况对种植区域进行分区,得到不同成熟度划分分区;
S106,根据果实信息以及不同成熟度划分分区确定第二预设时长的预产量;
S108,接收并统计预定订单和/或接收第二预设时长的市场预估销售量,得到第二预设时长的预售量;
S110,将第二预设时长的预售量与第二预设时长的预产量进行比较,根据比较结果确定采摘计划和调控植物生长的速度。
在该实施例中,通过在第一预设时长内周期性识别植物的特征,并对识别结果进行分析,从而确定果实是否存在并确定果实信息,从而根据果实信息来确定果实成熟情况,根据果实成熟情况对种植区域进行分区,对于成熟情况相近的果实划分为同一成熟区,不同成熟度划分分区的建立保证了同一成熟度的植物的统一管理,并且通过统计同一成熟度区域内的果实可以确定同一成熟度区域果实成熟的产量,方便种植户或者管理人员掌握果实产量,并根据产量进行合理规划;根据果实信息以及不同成熟度划分分区确定第二预设时长的预产量,如每月预产量、每季度预产量,接收并统计预定订单确定第二预售时长的预售量,如第一月预售10吨、第二月预售20吨;和/或接收第二预设时长的市场预估销售量,如:预估第一季度销售50吨,或者通过对几年内销售情况进行统计分析,利用平均值、权重等计算方式确定第二预设时长的市场预估销售量,并作为第二预设时长的预售量,通过将第二预设时长的预产量与第二预设时长的预售量进行比较,根据比较结果来确定采摘计划并同时调控植物的生长速度,使得调整后的预产量与预售量合理匹配,有效避免出现产量过多无法销售或者产量无法满足销量情况的出现,保证了供销链条的连贯性。
如图2所示,根据本发明的另一个实施例确定果实预采摘计划的方法的流程示意图。其中,确定果实预采摘计划的方法包括:
S202,在第一预设时长内周期性识别植物的特征,并对识别结果进行分析,得到果实信息;
S204,根据果实信息确定果实成熟情况,并根据果实成熟情况对种植区域进行分区,得到不同成熟度划分分区;
S206,根据果实信息以及不同成熟度划分分区确定第二预设时长的预产量;
S208,接收并统计预定订单和/或接收第二预设时长的市场预估销售量,得到第二预设时长的预售量;
S210,当第二预设时长的预售量小于第二预设时长的预产量时,减少机器手采摘果实的数量和/或调控不同成熟度分区的环境参数,减慢植物生长;当第二预设时长的预售量大于第二预设时长的预产量时,调控不同成熟度分区的环境参数,加快植物生长。
在该实施例中,当第二预设时长的预售量小于第二预设时长的预产量时,可以控制机器手减少采摘果实的数量,以使不同成熟度的果实继续生长,如第三季度的预产量为100吨,预售量为70吨,在采摘果实时减少采摘数量,让果实继续生长在树上,和/或调控不同成熟度分区的环境参数,减慢植物生长;当第二预设时长的预售量大于第二预设时长的预产量时,调控不同成熟度分区的环境参数,加快植物生长。如:果实从7分成熟向8分成熟继续生长的速度加快或者减慢,从而有效避开大量相同成熟度果实同一时间成熟造成的供大于销的情况的出现,通过预产量与预售量关系的合理匹配,有效避免出现产量过多无法销售或者产量无法满足销量情况的出现,保证了供销链条的连贯性。
如图3所示,根据本发明的另一个实施例确定果实预采摘计划的方法的流程示意图。其中,确定果实预采摘计划的方法包括:
S302,在第一预设时长内周期性识别植物的特征,并对识别结果进行分析,得到果实信息;
S304,根据果实信息确定果实成熟情况,并根据果实成熟情况对种植区域进行分区,得到不同成熟度划分分区;
S306,对不同成熟度划分分区内植物进行逐一扫描,记录植物的果实方位;
S308,对果实方位逐一累计,得到果实数量;
S310,根据不同成熟度划分分区和果实数量确定第二预设时长的预产量;
S312,接收并统计预定订单和/或接收第二预设时长的市场预估销售量,得到第二预设时长的预售量;
S314,当第二预设时长的预售量小于第二预设时长的预产量时,减少机器手采摘果实的数量和/或调控不同成熟度分区的环境参数,减慢植物生长;当第二预设时长的预售量大于第二预设时长的预产量时,调控不同成熟度分区的环境参数,加快植物生长。
在该实施例中,通过对不同成熟度划分分区内的植物进行逐一扫描,确定果实的准确方位,从而通过对果实方位的逐一累计即可实现果实数量的统计,来确定当前成熟度划分分区的果实产量,通过统计多个成熟度划分分区的果实数量,并结合植物生长成熟周期来确定第二预设时长的预产量,通过上述方案能够准确确定并评估不同成熟度划分分区的产量和第二预设时长的预产量,统计结果准确,并且方便种植者或者管理人员准对统计的预产量及时进行调整,避免出现产量过多无法销售或者产量无法满足销量情况的出现,保证了供销链条的连贯性。
如图4所示,根据本发明的另一个实施例确定果实预采摘计划的方法的流程示意图。其中,确定果实预采摘计划的方法包括:
S402,在第一预设时长内周期性识别植物的特征,并对识别结果进行分析,得到果实信息;
S404,根据果实信息确定果实成熟情况,并根据果实成熟情况对种植区域进行分区,得到不同成熟度划分分区;
S406,对不同成熟度划分分区内植物进行逐一扫描,记录植物的果实方位;
S408,对植物进行分段,根据分段结果确定采摘策略;其中,采摘策略包括以下一种及其组合:串收、单收;
S410,对果实方位逐一累计,得到果实数量;
S412,根据不同成熟度划分分区和果实数量确定第二预设时长的预产量;
S414,接收并统计预定订单和/或接收第二预设时长的市场预估销售量,得到第二预设时长的预售量;
S416,当第二预设时长的预售量小于第二预设时长的预产量时,减少机器手采摘果实的数量和/或调控不同成熟度分区的环境参数,减慢植物生长;当第二预设时长的预售量大于第二预设时长的预产量时,调控不同成熟度分区的环境参数,加快植物生长。
在该实施例中,在对不同成熟度划分分区内植物进行逐一扫描,记录植物的果实方位之后,对植物进行分段,根据分段结果确定不同的采摘策略,如:将番茄植株按照高度分为三段,植株一段、植株二段和植株三段,经验可知植株一段和植株三段果实数量相对植株二段较少,因此,植株一段和植株三段采取单收,而植株二段采取串收,通过确定采摘策略,能够有效加快机器手采摘方式,提高采摘速度,减少时间的浪费。
值得指出的是,采摘策略可以根据植物种类来确定,对于适合串收的植物使用串收的方式来进行采摘。如番茄,葡萄等果实,可以使用串收的方式进行采摘。
如图5所示,根据本发明的另一个实施例确定果实预采摘计划的方法的流程示意图。其中,确定果实预采摘计划的方法包括:
S502,在第一预设时长内周期性识别植物的特征,并对识别结果进行分析,得到果实信息;
S504,根据果实信息确定果实成熟情况,并根据果实成熟情况对种植区域进行分区,得到不同成熟度划分分区;
S506,对不同成熟度划分分区内植物进行逐一扫描,记录植物的果实方位;
S508,对植物进行分段,根据分段结果确定采摘策略;其中,采摘策略包括以下一种及其组合:串收、单收;
S510,对果实方位逐一累计,得到果实数量;
S512,根据不同成熟度划分分区和果实数量确定第二预设时长的预产量;
S514,接收并统计预定订单和/或接收第二预设时长的市场预估销售量,得到第二预设时长的预售量;
S516,当第二预设时长的预售量小于第二预设时长的预产量时,减少机器手采摘果实的数量和/或调控不同成熟度分区的环境参数,减慢植物生长;当第二预设时长的预售量大于第二预设时长的预产量时,调控不同成熟度分区的环境参数,加快植物生长;
S518,在第三预设时长内周期性识别植物,并对识别结果进行分析,判断植物的叶片数量是否大于预设范围,当叶片数量大于预设范围时,控制机器手进行修正;和/或当叶片图像与预设叶片图像的形状和/或颜色不一致时,控制机器手进行修正。
在该实施例中,通过周期性对植物进行识别,并对识别结果进行分析,判断当前植物的叶片数量是否大于预设值,对于多余的叶片控制机械手进行修正,控制植物叶片数量来避免多余叶片影响植物生长,和/或判断叶片图像是否与预设叶片图像的形状和/或颜色是否一致,利用判定叶片形状和/或颜色将残缺叶片筛选出来使用机器手修正,对于叶片颜色不一致的判定为病态叶片,进行修剪,从而确保植物健康生长。
对于出现颜色不一致等病态叶片时,可控制农药喷洒设备进行农药喷洒,对植物进行治疗,从而实现病虫害的预防和治疗。
如图6所示,根据本发明的另一个实施例确定果实预采摘计划的方法的流程示意图。其中,确定果实预采摘计划的方法包括:
S602,在第一预设时长内周期性识别植物的特征,并对识别结果进行分析,得到果实信息;
S604,在第三预设时长内周期性识别植物,并对识别结果进行分析,判断植物的叶片数量是否大于预设范围,当叶片数量大于预设范围时,控制机器手进行修正;和/或当叶片图像与预设叶片图像的形状和/或颜色不一致时,控制机器手进行修正;
S606,根据果实信息确定果实成熟情况,并根据果实成熟情况对种植区域进行分区,得到不同成熟度划分分区;
S608,对不同成熟度划分分区内植物进行逐一扫描,记录植物的果实方位;
S610,对果实方位逐一累计,得到果实数量;
S612,根据不同成熟度划分分区和果实数量确定第二预设时长的预产量;
S614,接收并统计预定订单和/或接收第二预设时长的市场预估销售量,得到第二预设时长的预售量;
S618,当第二预设时长的预售量小于第二预设时长的预产量时,减少机器手采摘果实的数量和/或调控不同成熟度分区的环境参数,减慢植物生长;当第二预设时长的预售量大于第二预设时长的预产量时,调控不同成熟度分区的环境参数,加快植物生长。
在该实施例中,通过周期性对植物进行识别,并对识别结果进行分析,判断当前植物的叶片数量是否大于预设值,对于多余的叶片控制机械手进行修正,控制植物叶片数量来避免多余叶片影响植物生长,和/或判断叶片图像是否与预设叶片图像的形状和/或颜色是否一致,利用判定叶片形状和/或颜色将残缺叶片筛选出来使用机器手修正,对于叶片颜色不一致的判定为病态叶片,进行修剪,从而确保植物健康生长。
对于出现颜色不一致等病态叶片时,可控制农药喷洒设备进行农药喷洒,对植物进行治疗,从而实现病虫害的预防和治疗。在本发明的上述任一实施例中,不同成熟度分区的环境参数包括以下一种及其组合:营养液配比、光照时间、二氧化碳空气含量和温度;以及果实信息包括以下一种及其组合:果实大小、果实颜色。
在上述任一实施例中,不同成熟度分区的环境参数包括但不局限于:营养液配比、光照时间、二氧化碳空气含量和温度一种及其组合,还可以包括声音等具备影响植物生长的因数,通过调控上述因素实现精确控制生长情况;果实信息包括但不局限于:果实大小、果实颜色一种及其组合,还可以包括受光照角度、果实相互遮挡等具有影响植物成熟情况的因素,通过上述因数可以详细确定果实情况,来准确确定果实成熟状态。
本发明的第二方面在于提出了一种确定果实预采摘计划的系统700,如图7所示,根据本发明的另一个实施例确定果实预采摘计划的系统的示意框图。其中确定果实预采摘计划的系统700包括:识别模块702,用于在第一预设时长内周期性识别植物的特征,并对识别结果进行分析,得到果实信息;分区模块704,用于根据果实信息确定果实成熟情况,并根据果实成熟情况对种植区域进行分区,得到不同成熟度划分分区;确定模块706,用于根据果实信息以及不同成熟度划分分区确定第二预设时长的预产量;统计模块708,用于接收并统计预定订单和/或接收第二预设时长的市场预估销售量,得到第二预设时长的预售量;比较模块710,用于将第二预设时长的预售量与第二预设时长的预产量进行比较,根据比较结果确定采摘计划和调控植物生长的速度。
在该实施例中,通过识别模块702在第一预设时长内周期性识别植物的特征,并对识别结果进行分析,从而确定果实是否存在并确定果实信息,分区模块704根据果实信息来确定果实成熟情况,根据果实成熟情况对种植区域进行分区,对于成熟情况相近的果实划分为同一成熟区,不同成熟度划分分区的建立保证了同一成熟度的植物的统一管理,确定模块706通过统计同一成熟度区域内的果实可以确定同一成熟度区域果实成熟的产量,方便种植户或者管理人员掌握果实产量,并根据产量进行合理规划;根据果实信息以及不同成熟度划分分区确定第二预设时长的预产量,如每月预产量、每季度预产量,通过统计模块708接收并统计预定订单确定第二预售时长的预售量,如第一月预售10吨、第二月预售20吨;和/或接收第二预设时长的市场预估销售量,如:预估第一季度销售50吨,或者通过对几年内销售情况进行统计分析,利用平均值、权重等计算方式确定第二预设时长的市场预估销售量,并作为第二预设时长的预售量,通过比较模块710将第二预设时长的预产量与第二预设时长的预售量进行比较,根据比较结果来确定采摘计划并同时调控植物的生长速度,使得调整后的预产量与预售量合理匹配,有效避免出现产量过多无法销售或者产量无法满足销量情况的出现,保证了供销链条的连贯性。在本发明的一个实施例中,如图7所示,比较模块710具体用于:当第二预设时长的预售量小于第二预设时长的预产量时,减少机器手采摘果实的数量和/或调控不同成熟度分区的环境参数,减慢植物生长;当第二预设时长的预售量大于第二预设时长的预产量时,调控不同成熟度分区的环境参数,加快植物生长。
在该实施例中,当第二预设时长的预售量小于第二预设时长的预产量时,可以控制机器手减少采摘果实的数量,以使不同成熟度的果实继续生长,如第三季度的预产量为100吨,预售量为70吨,在采摘果实时减少采摘数量,让果实继续生长在树上,和/或调控不同成熟度分区的环境参数,减慢植物生长;当第二预设时长的预售量大于第二预设时长的预产量时,调控不同成熟度分区的环境参数,加快植物生长。如:果实从7分成熟向8分成熟继续生长的速度加快或者减慢,从而有效避开大量相同成熟度果实同一时间成熟造成的供大于销的情况的出现,通过预产量与预售量关系的合理匹配,有效避免出现产量过多无法销售或者产量无法满足销量情况的出现,保证了供销链条的连贯性。
在本发明的一个实施例中,如图7所示,确定模块706具体包括:扫描单元712,用于对不同成熟度划分分区内植物进行逐一扫描,记录植物的果实方位;累计单元714,用于对果实方位逐一累计,得到果实数量;确定子单元716,用于根据不同成熟度划分分区和果实数量确定第二预设时长的预产量。
在该实施例中,通过扫描单元712对不同成熟度划分分区内的植物进行逐一扫描,确定果实的准确方位,从而通过累计单元714对果实方位的逐一累计即可实现果实数量的统计,来确定当前成熟度划分分区的果实产量,通过确定子单元716统计多个成熟度划分分区的果实数量,并结合植物生长成熟周期来确定第二预设时长的预产量,通过上述方案能够准确确定并评估不同成熟度划分分区的产量和第二预设时长的预产量,统计结果准确,并且方便种植者或者管理人员准对统计的预产量及时进行调整,避免出现产量过多无法销售或者产量无法满足销量情况的出现,保证了供销链条的连贯性。
在本发明的一个实施例中,如图7所示,还包括:分段单元718,用于对植物进行分段,根据分段结果确定采摘策略;其中,采摘策略包括以下一种及其组合:串收、单收。
在该实施例中,在对不同成熟度划分分区内植物进行逐一扫描,记录植物的果实方位之后,分段单元718对植物进行分段,根据分段结果确定不同的采摘策略,如:将番茄植株按照高度分为三段,植株一段、植株二段和植株三段,经验可知植株一段和植株三段果实数量相对植株二段较少,因此,植株一段和植株三段采取单收,而植株二段采取串收,通过确定采摘策略,能够有效加快机器手采摘方式,提高采摘速度,减少时间的浪费。
在本发明的一个实施例中,如图7所示,还包括:修正单元720,用于第三预设时长内周期性识别植物,并对识别结果进行分析,判断植物的叶片数量是否大于预设范围,当叶片数量大于预设范围时,控制机器手进行修正;和/或当叶片图像与预设叶片图像的形状和/或颜色不一致时,控制机器手进行修正。
在该实施例中,修正单元720通过周期性对植物进行识别,并对识别结果进行分析,判断当前植物的叶片数量是否大于预设值,对于多余的叶片控制机械手进行修正,控制植物叶片数量来避免多余叶片影响植物生长,和/或判断叶片图像是否与预设叶片图像的形状和/或颜色是否一致,利用判定叶片形状和/或颜色将残缺叶片筛选出来使用机器手修正,对于叶片颜色不一致的判定为病态叶片,进行修剪,从而确保植物健康生长。
对于出现颜色不一致等病态叶片时,可控制农药喷洒设备进行农药喷洒,对植物进行治疗,从而实现病虫害的预防和治疗。
在本发明的上述任一实施例中,不同成熟度分区的环境参数包括以下一种及其组合:营养液配比、光照时间、二氧化碳空气含量和温度;以及果实信息包括以下一种及其组合:果实大小、果实颜色。
在上述任一实施例中,不同成熟度分区的环境参数包括但不局限于:营养液配比、光照时间、二氧化碳空气含量和温度一种及其组合,还可以包括声音等具备影响植物生长的因数,通过调控上述因素实现精确控制生长情况;果实信息包括但不局限于:果实大小、果实颜色一种及其组合,还可以包括受光照角度、果实相互遮挡等具有影响植物成熟情况的因素,通过上述因数可以详细确定果实情况,来准确确定果实成熟状态。
本发明的第三方面提出了一种果实采摘系统800,如图8所示,根据本发明的另一个实施例果实采摘系统的示意框图。其中果实采摘系统800包括:轨道802;识别装置804,与轨道相连接,用于对进入轨道中的植物进行识别;机器手806,与轨道相连接,用于对植物的果实进行采摘;服务器808,与识别装置相连接,用于根据识别结果对植物进行分析,确定植物预产量;以及根据接收预定订单和/或接收第二预设时长的市场预估销售量,控制机器手采摘果实和调控种植区域环境参数。
在该实施例中,通过识别装置804利用轨道802进行移动完成对植物进行识别,获取果实信息并进行逐一识别;利用机器手806完成对果实的采摘,服务器808根据识别装置传输的果实信息,确定植物的预产量,并与接收的预定订单和/或第二预设时长的市场预估销售量进行比较,控制机器手806进行采摘以及调控环境参数,从而实现根据植物识别情况调整采摘计划以及种植区域环境参数,通过应用确定果实预采摘计划的方法来实现预产量与预售量合理匹配,有效避免出现产量过多无法销售或者产量无法满足销量情况的出现,保证了供销链条的连贯性。
在本发明的一个实施例中,服务器808还用于:根据识别结果,判断植物的叶子数量是否大于预设范围和/或判断叶片图像与预设叶片图像的形状和/或颜色是否一致,根据判断结果控制机械手进行修正。
在该实施例中,服务器808通过周期性对植物进行识别,并对识别结果进行分析,判断当前植物的叶片数量是否大于预设值,对于多余的叶片控制机械手进行修正,控制植物叶片数量来避免多余叶片影响植物生长,和/或判断叶片图像是否与预设叶片图像的形状和/或颜色是否一致,利用判定叶片形状和/或颜色将残缺叶片筛选出来使用机器手修正,对于叶片颜色不一致的判定为病态叶片,进行修剪,从而确保植物健康生长。
本发明第四方面的实施例,提出一种计算机设备,图9示出了本发明的一个实施例的计算机设备900的示意框图。其中,该计算机设备900包括:
存储器902、处理器904及存储在所述存储器902上并可在所述处理器904上运行的计算机程序,所述处理器904执行计算机程序时实现如上述任一项确定果实预采摘计划的方法的步骤。
本发明提供的计算机设备900,处理器904执行计算机程序时实现如上述任一技术方案中的确定果实预采摘计划的方法的步骤,因而该计算机可读存储介质能够实现该确定果实预采摘计划的方法全部的有益效果,不再赘述。
本发明第五方面的实施例,提出了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项确定果实预采摘计划的方法的步骤。
在该实施例中,本发明的计算机可读存储介质,其上存储的计算机程序被处理器执行时实现了如上述任一技术方案中的确定果实预采摘计划的方法的步骤,因而该计算机可读存储介质能够实现该确定果实预采摘计划的方法全部的有益效果,不再赘述。
在本发明的一个实施例中,确定果实预采摘计划的方法包括:在第一预设时长内周期性识别植物的特征,并对识别结果进行分析,得到果实信息;根据果实信息确定果实成熟情况,并根据果实成熟情况对种植区域进行分区,得到不同成熟度划分分区;对不同成熟度划分分区内植物进行逐一扫描,记录植物的果实方位;对植物进行分段,根据分段结果确定采摘策略;其中,采摘策略包括以下一种及其组合:串收、单收;对果实方位逐一累计,得到果实数量;划分分区和果实数量确定第二预设时长的预产量;接收并统计预定订单和/或接收第二预设时长的市场预估销售量,得到第二预设时长的预售量,当第二预设时长的预售量小于第二预设时长的预产量时,减少机器手采摘果实的数量和/或调控不同成熟度分区的环境参数,减慢植物生长;当第二预设时长的预售量大于第二预设时长的预产量时,调控不同成熟度分区的环境参数,加快植物生长。其中在第一预设时长内周期性识别植物的特征,并对识别结果进行分析,得到果实信息具体包括:通过获取植物图像,作为第一图像,用于确定果实在图像中的位置信息,果实轮廓以及实际果实区域,控制线结构光发生器向实际果实区域发送具有预设颜色的水平结构光,并控制电机驱动线结构光发生器沿竖直方向移动,使得发出的水平结构光沿着竖直方向移动,在第一预设时长内周期性识别植物,获取图像作为第二图像,根据果实在第一图像中的位置信息确定第二图像中相同位置信息的果实图像颜色,判断果实图像中的各像素中是否存在第一像素,若存在,控制电机停止驱动线结构发生器沿竖直方向移动并统计第一像素占据果实轮廓的比例,将果实轮廓以及第一像素占据果实轮廓的比例作为果实信息;将第一像素占据果实轮廓的比例与预存储的比例数值进行比较,确定果实成熟情况,从而根据果实成熟情况确定不同成熟度划分分区,以确定不同成熟度划分分区果实预产量。如表1和2所示,确定果实位置、果实成熟情况和不同成熟度划分分区;如表3所示,确定果实采摘策略以及判定是否进行叶片修正;如表4所示,根据预售订单确定采摘时间以及采摘成熟情况。
表1
表2
表3
表4
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种确定果实预采摘计划的方法,其特征在于,包括:
在第一预设时长内周期性识别植物的特征,并对识别结果进行分析,得到果实信息;
根据所述果实信息确定果实成熟情况,并根据所述果实成熟情况对种植区域进行分区,得到不同成熟度划分分区;
根据所述果实信息以及所述不同成熟度划分分区确定第二预设时长的预产量;
接收并统计预定订单和/或接收第二预设时长的市场预估销售量,得到第二预设时长的预售量;
将第二预设时长的预售量与所述第二预设时长的预产量进行比较,根据比较结果确定采摘计划和调控所述植物生长的速度。
2.根据权利要求1所述的果实预采摘计划的方法,用于果实采摘系统,其特征在于,
所述将第二预设时长的预售量与所述第二预设时长的预产量进行比较,根据比较结果确定采摘计划和调控所述植物生长的速度具体包括:
当所述第二预设时长的预售量小于所述第二预设时长的预产量时,减少机器手采摘果实的数量和/或调控所述不同成熟度分区的环境参数,减慢所述植物生长;
当所述第二预设时长的预售量大于所述第二预设时长的预产量时,调控所述不同成熟度分区的环境参数,加快所述植物生长。
3.根据权利要求1或2所述的确定果实预采摘计划的方法,其特征在于,
所述根据所述果实信息以及所述不同成熟度划分分区确定第二预设时长的预产量具体包括:
对所述不同成熟度划分分区内所述植物进行逐一扫描,记录所述植物的果实方位;
对所述果实方位逐一累计,得到果实数量;
根据所述不同成熟度划分分区和所述果实数量确定所述第二预设时长的预产量。
4.根据权利要求3所述的确定果实预采摘计划的方法,其特征在于,在对所述不同成熟度划分分区内所述植物进行逐一扫描,记录所述植物的果实方位之后,在根据所述果实方位逐一累计,得到所述预产量之前,还包括:
对所述植物进行分段,根据分段结果确定采摘策略;其中,所述采摘策略包括以下一种及其组合:串收、单收。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的确定果实预采摘计划的方法,其特征在于,还包括:
在第三预设时长内周期性识别植物,并对识别结果进行分析,判断所述植物的叶片数量是否大于预设范围,当所述叶片数量大于所述预设范围时,控制所述机器手进行修正;和/或
当所述叶片图像与预设叶片图像的形状和/或颜色不一致时,控制所述机器手进行修正。
6.根据权利要求5所述的确定果实预采摘计划的方法,其特征在于,
所述不同成熟度分区的环境参数包括以下一种及其组合:营养液配比、光照时间、二氧化碳空气含量和温度;以及
所述果实信息包括以下一种及其组合:果实大小、果实颜色。
7.一种确定果实预采摘计划的系统,其特征在于,包括:
识别模块,用于在第一预设时长内周期性识别植物的特征,并对识别结果进行分析,得到果实信息;
分区模块,用于根据所述果实信息确定果实成熟情况,并根据所述果实成熟情况对种植区域进行分区,得到不同成熟度划分分区;
确定模块,用于根据所述果实信息以及所述不同成熟度划分分区确定第二预设时长的预产量;
统计模块,用于接收并统计预定订单和/或接收第二预设时长的市场预估销售量,得到第二预设时长的预售量;
比较模块,用于将第二预设时长的预售量与所述第二预设时长的预产量进行比较,根据比较结果确定采摘计划和调控所述植物生长的速度。
8.一种果实采摘系统,应用如权利要求1至6中任一项所述的确定果实预采摘计划的方法,其特征在于,包括:
轨道;
识别装置,与所述轨道相连接,用于对进入所述轨道中的植物进行识别;
机器手,与所述轨道相连接,用于对所述植物的果实进行采摘;
服务器,与所述识别装置相连接,用于根据识别结果对所述植物进行分析,确定所述植物预产量;以及根据接收预定订单和/或接收第二预设时长的市场预估销售量,控制所述机器手采摘所述果实和调控种植区域环境参数。
9.根据权利要求8所述的一种果实采摘系统,其特征在于,
所述服务器还用于:根据所述识别结果,判断所述植物的叶子数量是否大于预设范围和/或
判断所述叶片图像与预设叶片图像的形状和/或颜色是否一致,根据判断结果控制所述机械手进行修正。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于:所述计算机程序被处理器执行时实现了如权利要求1至6中任一项所述的确定果实预采摘计划的方法的步骤。
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113671922A (zh) * | 2021-08-24 | 2021-11-19 | 湖南和信安华区块链科技有限公司 | 一种基于区块链的生产计划管理系统 |
CN113822748A (zh) * | 2021-11-19 | 2021-12-21 | 季华实验室 | 一种水果采摘方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN116616045A (zh) * | 2023-06-07 | 2023-08-22 | 山东农业工程学院 | 一种基于植物生长的采摘方法及采摘系统 |
CN117762078A (zh) * | 2024-02-22 | 2024-03-26 | 连云港银丰食用菌科技有限公司 | 一种食用菌菇房环境智能控制方法 |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104200193A (zh) * | 2014-08-05 | 2014-12-10 | 北京农业信息技术研究中心 | 一种果树产量估测方法及装置 |
US20160157431A1 (en) * | 2013-12-20 | 2016-06-09 | Harvest Croo, Llc | Automated selective harvesting of crops with continuous offload |
CN105786058A (zh) * | 2016-03-31 | 2016-07-20 | 中国农业大学 | 一种基于电商预售模式的智能温室控制系统及方法 |
US20170000027A1 (en) * | 2015-07-02 | 2017-01-05 | Terence D. Hunt | Robotic harvester |
CN106768081A (zh) * | 2017-02-28 | 2017-05-31 | 河源弘稼农业科技有限公司 | 一种判断果蔬生长状态的方法及系统 |
CN106951979A (zh) * | 2017-02-20 | 2017-07-14 | 中国农业大学 | 遥感、作物模型与气象预报融合的作物成熟期预测方法 |
CN107094429A (zh) * | 2017-07-03 | 2017-08-29 | 彭紫薇 | 一种多轴水果采摘机器人 |
CN107229999A (zh) * | 2017-05-31 | 2017-10-03 | 深圳前海弘稼科技有限公司 | 作物产量的预测方法、系统、计算机设备及可读存储介质 |
CN107231922A (zh) * | 2017-06-30 | 2017-10-10 | 深圳前海弘稼科技有限公司 | 种植参数调控方法和种植参数调控装置 |
CN107409634A (zh) * | 2017-08-23 | 2017-12-01 | 西北农林科技大学 | 一种基于gps导航自走式果园自动采摘平台 |
-
2018
- 2018-02-26 CN CN201810163217.2A patent/CN108364235B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20160157431A1 (en) * | 2013-12-20 | 2016-06-09 | Harvest Croo, Llc | Automated selective harvesting of crops with continuous offload |
CN104200193A (zh) * | 2014-08-05 | 2014-12-10 | 北京农业信息技术研究中心 | 一种果树产量估测方法及装置 |
US20170000027A1 (en) * | 2015-07-02 | 2017-01-05 | Terence D. Hunt | Robotic harvester |
CN105786058A (zh) * | 2016-03-31 | 2016-07-20 | 中国农业大学 | 一种基于电商预售模式的智能温室控制系统及方法 |
CN106951979A (zh) * | 2017-02-20 | 2017-07-14 | 中国农业大学 | 遥感、作物模型与气象预报融合的作物成熟期预测方法 |
CN106768081A (zh) * | 2017-02-28 | 2017-05-31 | 河源弘稼农业科技有限公司 | 一种判断果蔬生长状态的方法及系统 |
CN107229999A (zh) * | 2017-05-31 | 2017-10-03 | 深圳前海弘稼科技有限公司 | 作物产量的预测方法、系统、计算机设备及可读存储介质 |
CN107231922A (zh) * | 2017-06-30 | 2017-10-10 | 深圳前海弘稼科技有限公司 | 种植参数调控方法和种植参数调控装置 |
CN107094429A (zh) * | 2017-07-03 | 2017-08-29 | 彭紫薇 | 一种多轴水果采摘机器人 |
CN107409634A (zh) * | 2017-08-23 | 2017-12-01 | 西北农林科技大学 | 一种基于gps导航自走式果园自动采摘平台 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
RAHMAN, M.等: ""A novel approach for sugarcane yield prediction using landsat time series imagery: a case study on bundaberg region"", 《ADVANCES IN REMOTE SENSING》 * |
袁昌梅 等: ""温室网纹甜瓜干物质分配、产量形成与采收期模拟研究"", 《中国农业科学》 * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113671922A (zh) * | 2021-08-24 | 2021-11-19 | 湖南和信安华区块链科技有限公司 | 一种基于区块链的生产计划管理系统 |
CN113822748A (zh) * | 2021-11-19 | 2021-12-21 | 季华实验室 | 一种水果采摘方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN116616045A (zh) * | 2023-06-07 | 2023-08-22 | 山东农业工程学院 | 一种基于植物生长的采摘方法及采摘系统 |
CN116616045B (zh) * | 2023-06-07 | 2023-11-24 | 山东农业工程学院 | 一种基于植物生长的采摘方法及采摘系统 |
CN117762078A (zh) * | 2024-02-22 | 2024-03-26 | 连云港银丰食用菌科技有限公司 | 一种食用菌菇房环境智能控制方法 |
Also Published As
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