CN110347127A - 基于云服务的农作物种植托管系统及方法 - Google Patents
基于云服务的农作物种植托管系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110347127A CN110347127A CN201910560337.0A CN201910560337A CN110347127A CN 110347127 A CN110347127 A CN 110347127A CN 201910560337 A CN201910560337 A CN 201910560337A CN 110347127 A CN110347127 A CN 110347127A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- crop
- module
- information
- data
- subsystem
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 37
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims abstract description 66
- 241000607479 Yersinia pestis Species 0.000 claims abstract description 50
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims abstract description 49
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims abstract description 39
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims abstract description 39
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims abstract description 37
- 230000012010 growth Effects 0.000 claims abstract description 35
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 claims abstract description 33
- 230000006378 damage Effects 0.000 claims abstract description 32
- 238000009395 breeding Methods 0.000 claims abstract description 25
- 230000001488 breeding effect Effects 0.000 claims abstract description 25
- 238000003973 irrigation Methods 0.000 claims abstract description 22
- 230000002262 irrigation Effects 0.000 claims abstract description 22
- 238000009331 sowing Methods 0.000 claims abstract description 18
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims abstract description 10
- 239000002689 soil Substances 0.000 claims description 32
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 claims description 26
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 21
- 239000003337 fertilizer Substances 0.000 claims description 20
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 13
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 10
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims description 10
- 238000011161 development Methods 0.000 claims description 8
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 7
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims description 7
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 7
- 238000007418 data mining Methods 0.000 claims description 6
- 230000008635 plant growth Effects 0.000 claims description 6
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 5
- 210000003608 fece Anatomy 0.000 claims description 5
- 239000010871 livestock manure Substances 0.000 claims description 5
- 208000000509 infertility Diseases 0.000 claims description 4
- 230000036512 infertility Effects 0.000 claims description 4
- 231100000535 infertility Toxicity 0.000 claims description 4
- 238000009400 out breeding Methods 0.000 claims description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 3
- 238000005206 flow analysis Methods 0.000 claims description 3
- 238000003306 harvesting Methods 0.000 claims description 3
- 230000009545 invasion Effects 0.000 claims description 3
- 230000007774 longterm Effects 0.000 claims description 3
- 230000035479 physiological effects, processes and functions Effects 0.000 claims description 3
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims description 3
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 2
- 238000006386 neutralization reaction Methods 0.000 claims description 2
- 230000010152 pollination Effects 0.000 claims description 2
- 238000013138 pruning Methods 0.000 claims description 2
- 238000005507 spraying Methods 0.000 claims description 2
- 235000013619 trace mineral Nutrition 0.000 claims description 2
- 239000011573 trace mineral Substances 0.000 claims description 2
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims 1
- 239000005416 organic matter Substances 0.000 claims 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 14
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 238000012272 crop production Methods 0.000 description 4
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 4
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 3
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 3
- 238000012271 agricultural production Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- QVFWZNCVPCJQOP-UHFFFAOYSA-N chloralodol Chemical compound CC(O)(C)CC(C)OC(O)C(Cl)(Cl)Cl QVFWZNCVPCJQOP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 239000004016 soil organic matter Substances 0.000 description 2
- 241001269238 Data Species 0.000 description 1
- 241000238631 Hexapoda Species 0.000 description 1
- 206010054949 Metaplasia Diseases 0.000 description 1
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 238000003912 environmental pollution Methods 0.000 description 1
- 239000000796 flavoring agent Substances 0.000 description 1
- 235000019634 flavors Nutrition 0.000 description 1
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 1
- 230000009605 growth rhythm Effects 0.000 description 1
- 230000000749 insecticidal effect Effects 0.000 description 1
- 238000009413 insulation Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 230000015689 metaplastic ossification Effects 0.000 description 1
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 1
- 238000010899 nucleation Methods 0.000 description 1
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 description 1
- 238000011017 operating method Methods 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
- 230000008121 plant development Effects 0.000 description 1
- 230000037039 plant physiology Effects 0.000 description 1
- 238000004321 preservation Methods 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 239000007921 spray Substances 0.000 description 1
- 239000008400 supply water Substances 0.000 description 1
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/4183—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by data acquisition, e.g. workpiece identification
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/41865—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by job scheduling, process planning, material flow
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/41875—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by quality surveillance of production
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Cultivation Of Plants (AREA)
Abstract
本发明实施例提供一种基于云服务的农作物种植托管系统及方法，所述系统包括：信息采集子系统，用于对目标农作物的生长过程数据和目标农作物种植区的环境数据进行实时采集；数据分析服务子系统，用于对信息采集子系统采集的数据进行存储和处理，基于深度学习构建目标农作物的种植管理决策模型；视觉子系统用于对目标农作物进行生育期识别、病虫害识别、长势识别、入侵识别和产量预测；托管服务决策子系统用于实现播种控制、施肥控制、灌溉控制、环境控制、生产档案管理、病虫害控制、设备智能巡检和预警报警；展示推送子系统用于将决策结果发送至智能设备终端和用户终端进行展示。本发明实施例可用于实现农业种植管理的智能化、科学化和无人化。
Description
技术领域
本发明涉及农业智能化技术领域，更具体地，涉及一种基于云服务的农作物种植托管系统及方法。
背景技术
随着社会的进步，农业土地集约化程度进一步提升，现代化的技术装备在农业中的应用越来越多，农业水利化、机械化和信息化水平也逐渐提高，但是园区作物种植管理更多的是依赖人的经验，缺乏科学的依据和系统的管理方法，且人力成本日益增加，能源消耗日益严重，这些问题的解决需要更依靠智能化的管理系统与方法。
现有农业种植管理的智能化装置包括：水肥一体化设备和环境管控装置、基于数据采集的作物种植装置等智能化装置。
目前农业种植管理的智能化装置存在以下问题：1)当前农业领域没有成熟的针对作物种植的全生育期管理装置或方法，现有的灌溉和环境管控设备相对独立，灌溉施肥多采用水肥一体化设备，环境管理仅仅监控气象和墒情信息，没有将环境信息和水肥管理与作物的生长需求结合起来；2)现有的水肥一体化设备和环境管控装置，仍然是依靠粗放的经验或者是定时定量管理模式，缺乏科学的依据和智能化的决策方法，没有从影响作物生长因素的层面进行考虑；3)市场上的作物种植装置的云平台仅是数据采集平台，可以实现远程控制，没有数据分析和智能决策算法，只能起到辅助生产作用，生产中仍然需要大量的人员参与；4)市场上的作物种植智能装置专业性较强，大多操作复杂，需要专业的技术人进行维护，在技术人员缺乏的情况下，极易造成设备的闲置浪费。因此园区大多高薪聘请专业的人员，需要投入大量的资金；5)设备运维作为一个劳动密集型行业，面临着人力成本上升、经费不足、作业效率及管理效率低下等现实问题。
发明内容
本发明实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于云服务的农作物种植托管系统及方法。
第一方面，本发明实施例提供一种基于云服务的农作物种植托管系统，包括：信息采集子系统、数据分析服务子系统、视觉子系统、托管服务决策子系统和展示推送子系统，其中，
所述信息采集子系统，用于对目标农作物的生长过程数据和目标农作物种植区的环境数据进行实时采集，并发送给所述数据分析服务子系统；
所述数据分析服务子系统，用于对所述信息采集子系统采集的目标农作物的生长过程数据和目标农作物种植区的环境数据进行存储和处理，构建目标农作物的生长模型，并基于深度学习构建目标农作物的种植管理决策模型；
所述视觉子系统，用于对目标农作物进行生育期识别、病虫害识别、长势识别、入侵识别和产量预测；
所述托管服务决策子系统，用于基于所述数据分析服务子系统和视觉子系统提供的数据实现播种控制、施肥控制、灌溉控制、环境控制、生产档案管理、病虫害控制、设备智能巡检和预警报警；
所述展示推送子系统，用于将所述托管服务决策子系统输出的决策结果发送至智能设备终端和用户终端进行展示。
第二方面，本发明实施例提供一种基于云服务的农作物种植托管方法，包括：
对目标农作物的生长过程数据和目标农作物种植区的环境数据进行实时采集；
对所述目标农作物的生长过程数据和目标农作物种植区的环境数据进行存储和处理，构建目标农作物的生长模型，并基于深度学习构建目标农作物的种植管理决策模型；
对目标农作物进行生育期识别、病虫害识别、长势识别、入侵识别和产量预测；
进行播种控制、施肥控制、灌溉控制、环境控制、生产档案管理、病虫害控制、设备智能巡检和预警报警；
将决策结果发送至智能设备终端和用户终端进行展示。
第三方面，本发明实施例提供一种基于云服务的农作物种植托管系统，包括：信息数据库服务器、托管服务器和一个托管种植区，其中，
所述托管种植区包括：现场托管控制器、网关、大型农业气象站、环境监测设备、水肥一体化设备、植保系统、摄像头、本地显示器和智能显示终端；
所述信息数据库服务器用于采集和存储种植区的全信息数据，并对所述数据进行挖掘整理、剔除不可用的信息，将所述数据整理成机器可识别、可训练的样本集；
所述托管服务器用于对整理挖掘后的数据进行深度学习训练，形成决策方法，为种植区的作物提供全生育期的管理服务，生成托管决策，并将托管决策信息发送至所述现场托管控制器；
所述现场托管控制器通过所述网关接收所述托管服务器的决策信息后对所述托管种植区内的其他所有设备进行智能管控；
所述大型农业气象站、环境监测设备、水肥一体化设备、植保系统、摄像头、本地显示器和智能显示终端通过现场信号线或本地自组网通信连接到所述现场托管控制器上。
本发明实施例提供的基于云服务的农作物种植托管系统及方法，将影响作物产量的多因素融合分析，从解决作物生产全流程生产管理问题出发利用全流程智慧化生产托管服务模式建立作物生产托管式的云服务平台，形成全新的生产模式和技术体系，可以实现园区作物种植的托管式服务，实现农业种植管理的智能化、科学化和无人化。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于云服务的农作物种植托管系统的结构示意图；
图2为本发明另一实施例提供的基于云服务的农作物种植托管方法的流程示意图；
图3为本发明实施例还提供一种基于云服务的农作物种植托管系统的结构示意图；
附图标记说明：1——大型农业气象站，2——环境监测设备，3——水肥一体化设备，4——灌溉电磁阀，5——植保系统，6——摄像头，7——执行机构，8——水泵，9——现场托管控制器，10——本地显示器，11——网关，12——智能显示终端，13——托管服务器，14——信息数据库服务器。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，为本发明实施例提供的基于云服务的农作物种植托管系统的结构示意图，包括：信息采集子系统101、数据分析服务子系统102、视觉子系统103、托管服务决策子系统104和展示推送子系统105，其中，
所述信息采集子系统101，用于对目标农作物的生长过程数据和目标农作物种植区的环境数据进行实时采集，并发送给所述数据分析服务子系统；
所述数据分析服务子系统102，用于对所述信息采集子系统采集的目标农作物的生长过程数据和目标农作物种植区的环境数据进行存储和处理，构建目标农作物的生长模型，并基于深度学习构建目标农作物的种植管理决策模型；
所述视觉子系统103，用于对目标农作物进行生育期识别、病虫害识别、长势识别、入侵识别和产量预测；
所述托管服务决策子系统104，用于基于所述数据分析服务子系统和视觉子系统提供的数据实现播种控制、施肥控制、灌溉控制、环境控制、生产档案管理、病虫害控制、设备智能巡检和预警报警；
所述展示推送子系统105，用于将所述托管服务决策子系统输出的决策结果发送至智能设备终端和用户终端进行展示。
具体地，本发明实施例从种植的角度来设计，考虑到整个作物生育期，将影响作物产量和品质的关键因素(气象、环境、灌溉施肥、土壤养分、定植时间、地理位置、历史数据)等融合分析，结合作物生理发育规律和温室作业情况，实现作物全生产流程托管式服务，提出了一种基于云服务的农作物种植托管系统，系统包含信息采集子系统、数据分析服务子系统、视觉子系统、托管服务决策子系统和展示推送子系统。
信息采集子系统101用于对目标农作物的生长过程数据和目标农作物种植区的环境数据进行实时采集，并发送给所述数据分析服务子系统，是系统决策的主要依据。
数据分析服务子系统102用于对所述信息采集子系统采集的目标农作物的生长过程数据和目标农作物种植区的环境数据进行存储和处理，构建目标农作物的生长模型，并基于深度学习构建目标农作物的种植管理决策模型。
视觉子系统103是系统稳定运行的保障，用于对目标农作物进行生育期识别、病虫害识别、长势识别、入侵识别和产量预测。
托管服务决策子系统104基于所述数据分析服务子系统和视觉子系统提供的数据实现播种控制、施肥控制、灌溉控制、环境控制、生产档案管理、病虫害控制、设备智能巡检和预警报警。
展示推送子系统105将所述托管服务决策子系统输出的决策结果发送至智能设备终端和用户终端进行展示。
具体地，展示的方式包括APP/微信小程序、温室智能设备、云端网页展示、短信提醒。
数据分析服务子系统102通过对采集的数据和图像进行处理，由托管服务决策子系统104进行统一管理决策，最后由展示推送子系统105将决策结果和报警信息发送至智能设备终端和用户终端进行展示，实现了全生产流程的智能化管理。本发明实施例实现作物种植过程中的环境管理、灌溉管理、施肥管理、植保管理、设备远程服务、生产档案管理系统、生育期作业预警等服务。系统可以通过云端远程管理设备，对采集数据进行分析、挖掘和存储，系统使用越久，数据样本集越大，通过深度学习训练优化的算法更加精准。
基于上述实施例的内容，所述数据分析服务子系统102进一步包括：作物生长模型构建模块、农业信息数据库模块、深度学习模块和数据挖掘分析模块；其中，
所述作物生长模型构建模块用于构建以作物的生长发育规律为基础的灌溉施肥模型；
具体地，作物生长模型是根据大田作物的生理发育环境和水肥需求规律，根据环境、生态因子特征指数，结合作物的“环境-水肥-生理指标”的动态关系模型，构建以作物的生长发育规律为基础的灌溉施肥模型。系统内置了常见作物的生长模型，决策系统以生长模型为依据进行管理决策。
所述农业信息数据库模块用于存储生产过程中产生的过程数据和实时采集的环境数据，为深度学习模块提供样本集，为所述托管服务决策子系统提供数据支撑；
具体地，农业信息数据库模块提供稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务，具有多重安全防护措施和完善的性能监控体系，具有数据库备份、恢复及优化方法。数据库可存储生产过程中产生的过程数据和实时采集的环境数据，为深度学习训练提供样本集，为托管服务决策系统提供数据支撑。
所述深度学习模块用于基于农业信息数据库模块中的样本集进行训练，获得种植管理决策模型；
具体地，深度学习训练的作用是通过对农业信息数据库模块提供的样本集进行训练，优化决策方法。深度学习主要是建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，通过构建多层的神经网络模型，进行生产过程全信息数据(田间环境、水体、土壤、生长、生理)的训练，来学习更有用的特征，从而提高决策的准确性。随着农业信息数据库模块样本集的增加，训练的出的种植管理决策模型更加精准。
所述数据挖掘分析模块用于对种植区的多个信息源进行综合、过滤及合成，生成决策算法基础数据，所述信息源至少包括：田间环境信息、水体信息、土壤信息、生长信息和生理信息。
具体地，数据挖掘分析系统通过对种植区田间环境、水体、土壤、生长、生理等信息源进行综合、过滤及合成，形成决策算法能够识别的数据，以便辅助托管服务决策系统进行判定、验证、诊断、决策。挖掘整理后的数据存储在信息数据库，进一步丰富深度学习样本集，逐渐提高了托管服务决策系统的效率和准确性。
基于上述实施例的内容，所述托管服务决策子系统104进一步包括：播种控制模块、施肥控制模块、灌溉控制模块、环境控制模块、生产档案管理模块、病虫害控制模块、设备智能巡检模块和预警报警模块；其中，
所述播种控制模块用于实现播种管理，为种子提供最佳的发育环境；
具体地，播种管理是指将优质种子与先进播种技术结合，实现播种均匀、精量播种、播深一致。
所述施肥控制模块用于根据不同地区、不同土壤纬度、土壤田间持水量、土壤容重和土壤有机质含量情况，并结合种植作物产量和特性，生成作物生长必须的微量元素配方；
具体地，施肥控制模块能根据不同地区、不同土壤纬度、土壤田间持水量、土壤容重、土壤有机质含量情况，考虑种植作物产量和特性，将N，P，K和作物生长必须要的微量元素科学配方，做到科学施肥，提高农作物风味和降低环境污染，同时提高了施肥效率和肥料利用率。
所述灌溉控制模块用于进行管道容量和流量分析，根据种植区的地理条件和气象条件，结合作物表面实际太阳辐射情况调节作物灌溉量；
具体地，灌溉控制可以实现灌溉的智能管控，进行管道容量、流量分析，实现水资源合理分配。综合考虑园区的地理条件和气象条件，根据作物表面实际太阳辐射精准调节灌溉量，实现对作物按需供水，减少水量损失，从而达到节水目的。灌溉主要有1)根据土壤水分灌溉，2)根据设定流量控制灌溉，3)根据光照辐射累计控制灌溉，4)根据作物需水规律模型指导灌溉。
所述环境控制模块用于根据气象信息和温室内的环境信息，综合考虑作物生长需求，自动调节温室内的环境；
具体地，环境管理模块是针对温室种植方式预设的功能，根据气象信息和温室内的空气温湿度、总辐射、突然温湿度等信息，综合考虑作物生长需求，自动控制天窗、保温被、通风口、风机湿帘、补光灯等环境控制设备，根据设定值自动调节温室内环境，为植物生长提供最佳环境。环境管理包括风机控制系统、卷帘控制系统、通风系统、室内温度湿度控制系统、室内灯光控制系统、保温被控制系统、单独大棚的能源计量系统。环境管理过程数据连接到农业信息数据库模块保存历史数据，通过本地显示屏幕显示当前数据、状态和报警，异常状态通过声光报警器提示。
所述生成档案管理模块用于对产前、产中和产后各环节的生产信息进行记录；
所述病虫害控制模块用于根据气象数据和摄像头的数据提前预警病虫草害信息，调度植保系统将病虫草害消灭于危害之前；
具体地，病虫害控制模块根据气象数据和摄像头的数据提前预警病虫草害信息，调度植保系统(杀虫灯、植保机、除草机器人等)，把病虫草害消灭于危害之前。
所述设备智能巡检模块用于对设备进行智能巡检；
具体地，设备智能巡检功能有事件驱动和计划驱动两种模式。事件驱动模式又称为报警临检，根据监测到的预警信号自动启动的点检，能够让使用各方时掌握设备预警信息，通过临检排除可能的事故隐患。计划驱动模式虽然也是根据规定的点检要求和计划实施的定期巡检，但是导入了移动端的二维码扫描功能，极大了提高了现场人员点检记录，点检任务管理的效率。
所述预警报警模块用于至少实现以下预警报警功能：采收、自然灾害、环境信息超限、生育期、病虫害、作物长势、入侵，并将所生成的预警报警信息通过所述展示推送子系统发送给用户。
基于上述实施例的内容，所述信息采集子系统101进一步包括：环境监测模块、农田气象监测模块和管理操作记录模块。
具体地，信息采集子系统采用低功耗广域局域网LORA构建自组网监测系统，实现对田间环境、水体、土壤、生长、生理的全方位感知。
所述环境监测模块用于对种植区的环境信息监测，所述种植区的环境信息包括土壤电导率、土壤PH、土壤温湿度、空气温湿度、二氧化碳浓度、太阳总辐射强度和空气成分，并将监测到的相关数据传送到所述农业信息数据库模块；
所述农田气象监测模块用于采集农田气象信息，所述农田气象信息包括空气温湿度、太阳辐射、降雨量、风速、风向、降雨量、气压和二氧化碳浓度，结合天气预报信息预报灾情，并提前预警灌溉施肥信息；
所述管理操作记录模块用于对农产品生产过程中的管理操作进行记录，所述管理操作包括：浇水、施肥、打岔、喷药、整枝、除虫、授粉、耕地和播种。
基于上述实施例的内容，所述视觉子系统103进一步包括：生育期识别模块、病虫害识别模块、作物长势识别模块和产量预测模块；其中，
所述生育期识别模块用于基于生育期图像样本集利用深度学习算法进行训练获得生育期识别模型，并利用所述生育期识别模型对作物的生育期进行识别；
所述病虫害识别模块用于基于病虫害图像样本利用深度学习算法进行训练获得病虫害识别模型，并利用所述病虫害识别模型对作物进行病虫害识别；
所述作物长势识别模块用于基于作物长势图像样本利用深度学习算法进行训练获得作物长势识别模型，并利用所述作物长势识别模型对作物的长势进行识别；
所述产量预测模块用于基于作物产量样本集利用深度学习算法进行训练获得产量预测模型，并利用所述产量预测模型对作物的产量进行预测。
视觉系统负责实时监控温室内动态，系统利用深度学习技术对样本集进行训练，得到生育期、病虫害、作物长势、入侵、产量的识别模型，实现对作物生产管件因素的智能识别。生育期识别为作物浇灌施肥提供决策科学依据，可以更加精准、科学有序地决策灌溉施肥。病虫害识别为植保管理提供决策依据，当识别到病虫害时调度植保系统，同时启动报警机制。作物长势识别提供作物生产状况，系统根据作物长势自动调整肥料(氮磷钾)配比。产量预测功能为用户提供产量和采收期预警，用户根据预警信息安排采收。入侵识别给用户提供安全监控，当检测到陌生人进入作业区，系统进行报警提示。
本发明实施例提供的一种基于云服务的农作物种植托管系统，解决了农业生产中过多依赖人的问题，为农业作物生产提供了一套科学、智能、高效的全生产流程托管服务；对种植生产过程中的智能装备集中管理、统一管控，实现了智能装备、物联网和云服务三位一体的智慧化生产模式，实现了生产种植全流程管理的有机统一；改变了现有粗放的水肥和环境管理模式，将影响作物的关键因素融合分析，结合作物的生长规律、水肥需求规律和生长环境因子，实现了“水、肥、气”一体化管控；本发明提出了生产全流程托管服务的管理模式，建设了托管云服务平台，将数据挖掘、数据分析、人工智能技术应用到生产决策中，实现了无人化或少人化的种植管理模式，大大节约了人力成本；本发明提出了设备智能巡检方法，提出了事件驱动和计划驱动两种方式下的设备运维服务模式，降低用户运维成本，同时提高运维效率。
本发明另一实施例提供一种基于云服务的农作物种植托管方法，基于上述实施例所述的基于云服务的农作物种植托管系统，如图2所示，包括：
步骤100、对目标农作物的生长过程数据和目标农作物种植区的环境数据进行实时采集；
步骤200、对所述目标农作物的生长过程数据和目标农作物种植区的环境数据进行存储和处理，构建目标农作物的生长模型，并基于深度学习构建目标农作物的种植管理决策模型；
具体地，作物生长模型是根据大田作物的生理发育环境和水肥需求规律，根据环境、生态因子特征指数，结合作物的“环境-水肥-生理指标”的动态关系模型，构建以作物的生长发育规律为基础的灌溉施肥模型。
步骤300、对目标农作物进行生育期识别、病虫害识别、长势识别、入侵识别和产量预测；
具体地，基于生育期图像样本集利用深度学习算法进行训练获得生育期识别模型，并利用所述生育期识别模型对作物的生育期进行识别；基于病虫害图像样本利用深度学习算法进行训练获得病虫害识别模型，并利用所述病虫害识别模型对作物进行病虫害识别；基于作物长势图像样本利用深度学习算法进行训练获得作物长势识别模型，并利用所述作物长势识别模型对作物的长势进行识别；基于作物产量样本集利用深度学习算法进行训练获得产量预测模型，并利用所述产量预测模型对作物的产量进行预测。
步骤400、进行播种控制、施肥控制、灌溉控制、环境控制、生产档案管理、病虫害控制、设备智能巡检和预警报警；
步骤500、将决策结果发送至智能设备终端和用户终端进行展示。
如图3所示，为本发明实施例还提供一种基于云服务的农作物种植托管系统的结构示意图，包括：信息数据库服务器14、托管服务器13和一个托管种植区，其中，
所述托管种植区包括：现场托管控制器9、网关11、大型农业气象站1、环境监测设备2、水肥一体化设备3、灌溉电磁阀4、植保系统5、摄像头6、执行机构7、水泵8、本地显示器10和智能显示终端12；
所述信息数据库服务器14用于采集和存储种植区的全信息数据，并对所述数据进行挖掘整理、剔除不可用的信息，将所述数据整理成机器可识别、可训练的样本集；
所述托管服务器13用于对整理挖掘后的数据进行深度学习训练，形成决策方法，为种植区的作物提供全生育期的管理服务，生成托管决策，并将托管决策信息发送至所述现场托管控制器。
所述现场托管控制器9通过所述网关11接收所述托管服务器13的决策信息后对所述托管种植区内的其他所有设备进行智能管控，并将管控结果推送到本地显示器10或智能显示终端12。
大型农业气象站1、环境监测设备2、水肥一体化设备3、植保系统5、摄像头6、本地显示器10和智能显示终端12通过现场信号线或本地自组网通信(例如，LORA技术)连接到所述现场托管控制器上。
现场托管控制器9内置GPRS模块，自动获取种植区的经纬度、地理位置土壤特性和天气预报信息。
大型农业气象站1通过信号线缆连接到所述现场托管控制器，用于实时监测种植区的环境信息，所述环境信息包括空气温湿度、太阳总辐射、雨量、风速、风向、大气压力和二氧化碳浓度信息，并监测气候变化，同时系统与天气预报数据对接，提前预警灌溉施肥信息。
环境监测设备2对土壤环境信息进行实时监测，所述土壤环境信息包括土壤温湿度、土壤电导率和土壤PH。
水肥一体化设备3根据所述现场托管控制的输出指令进行灌溉与施肥。
灌溉电磁阀4和水泵8通过信号线或本地自组网连接到所述水肥一体化设备3上。
摄像头6实时采集种植区的图像，通过所述网关和现场托管控制器将数据发送到所述信息数据库服务器。
植保系统5通过信号线缆连接到所述现场托管控制器，由托管控制器9根据种植作物情况调度植保设备运行，同时根据摄像头6的图像识别当前病虫害信息，将病虫草害消灭于危害之前。
本地显示器10通过信号线缆连接到所述现场托管控制器，用于显示所述现场托管控制器的决策结果。
托管服务操作步骤如下：
确定种植区：明确需要托管的种植区，输入种植区参数，包括种植面积、栽培方式、土壤田间持水量、土壤容重等；
选择作物：选择种植的作物，配置作物类型和定植参数；
配置硬件：选择种植区内安装的硬件(包含：水泵、电磁阀、传感器、摄像头、植保设备、环境管理设备、水肥一体化设备、气象站等)，配置硬件的接口和设备型号；
参数设置：设定设备的托管参数和设备之间的连锁机制(没有特殊要求可以选择默认配置)；
预警设置：设置系统预测预警内容及提示方式，需要设置手机号码，进行短信或微信提示；
设备运维方式：设备巡检方式分为事件驱动和计划驱动模式，选择使能运维选项；
开始托管：选择“开始托管”选项，确认选择。
开始托管服务后，系统会根据作物的生育期长势和环境信息自动调度设备的运行，包括灌溉、施肥、喷药、植保等，自动预警病虫害和采收时间。
本发明实施例提供的基于云服务的农作物种植托管系统，解决了农业生产中过多依赖人的问题，为农业作物生产提供了一套科学、智能、高效的全生产流程托管服务，可以实现园区作物种植的托管式服务，实现农业种植管理的智能化、科学化和无人化。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (7)
1.一种基于云服务的农作物种植托管系统，其特征在于，包括：信息采集子系统、数据分析服务子系统、视觉子系统、托管服务决策子系统和展示推送子系统，其中，
所述信息采集子系统，用于对目标农作物的生长过程数据和目标农作物种植区的环境数据进行实时采集，并发送给所述数据分析服务子系统；
所述数据分析服务子系统，用于对所述信息采集子系统采集的目标农作物的生长过程数据和目标农作物种植区的环境数据进行存储和处理，构建目标农作物的生长模型，并基于深度学习构建目标农作物的种植管理决策模型；
所述视觉子系统，用于对目标农作物进行生育期识别、病虫害识别、长势识别、入侵识别和产量预测；
所述托管服务决策子系统，用于基于所述数据分析服务子系统和视觉子系统提供的数据实现播种控制、施肥控制、灌溉控制、环境控制、生产档案管理、病虫害控制、设备智能巡检和预警报警；
所述展示推送子系统，用于将所述托管服务决策子系统输出的决策结果发送至智能设备终端和用户终端进行展示。
2.根据权利要求1所述的基于云服务的农作物种植托管系统，其特征在于，所述数据分析服务子系统进一步包括：作物生长模型构建模块、农业信息数据库模块、深度学习模块和数据挖掘分析模块；其中，
所述作物生长模型构建模块用于构建以作物的生长发育规律为基础的灌溉施肥模型；
所述农业信息数据库模块用于存储生产过程中产生的过程数据和实时采集的环境数据，为深度学习模块提供样本集，为所述托管服务决策子系统提供数据支撑；
所述深度学习模块用于基于农业信息数据库模块中的样本集进行训练，获得种植管理决策模型；
所述数据挖掘分析模块用于对种植区的多个信息源进行综合、过滤及合成，生成决策算法基础数据，所述信息源至少包括：田间环境信息、水体信息、土壤信息、生长信息和生理信息。
3.根据权利要求1所述的基于云服务的农作物种植托管系统，其特征在于，所述托管服务决策子系统进一步包括：播种控制模块、施肥控制模块、灌溉控制模块、环境控制模块、生产档案管理模块、病虫害控制模块、设备智能巡检模块和预警报警模块；其中，
所述播种控制模块用于实现播种管理，为种子提供最佳的发育环境；
所述施肥控制模块用于根据不同地区、不同土壤纬度、土壤田间持水量、土壤容重和土壤有机质含量情况，并结合种植作物产量和特性，生成作物生长必须的微量元素配方；
所述灌溉控制模块用于进行管道容量和流量分析，根据种植区的地理条件和气象条件，结合作物表面实际太阳辐射情况调节作物灌溉量；
所述环境控制模块用于根据气象信息和温室内的环境信息，综合考虑作物生长需求，自动调节温室内的环境；
所述生成档案管理模块用于对产前、产中和产后各环节的生产信息进行记录；
所述病虫害控制模块用于根据气象数据和摄像头的数据提前预警病虫草害信息，调度植保系统将病虫草害消灭于危害之前；
所述设备智能巡检模块用于对设备进行智能巡检；
所述预警报警模块用于至少实现以下预警报警功能：采收、自然灾害、环境信息超限、生育期、病虫害、作物长势、入侵，并将所生成的预警报警信息通过所述展示推送子系统发送给用户。
4.根据权利要求1所述的基于云服务的农作物种植托管系统，其特征在于，所述信息采集子系统进一步包括：环境监测模块、农田气象监测模块和管理操作记录模块，其中，
所述环境监测模块用于对种植区的环境信息监测，所述种植区的环境信息包括土壤电导率、土壤PH、土壤温湿度、空气温湿度、二氧化碳浓度、太阳总辐射强度和空气成分，并将监测到的相关数据传送到所述农业信息数据库模块；
所述农田气象监测模块用于采集农田气象信息，所述农田气象信息包括空气温湿度、太阳辐射、降雨量、风速、风向、降雨量、气压和二氧化碳浓度，结合天气预报信息预报灾情，并提前预警灌溉施肥信息；
所述管理操作记录模块用于对农产品生产过程中的管理操作进行记录，所述管理操作包括：浇水、施肥、打岔、喷药、整枝、除虫、授粉、耕地和播种。
5.根据权利要求1所述的基于云服务的农作物种植托管系统，其特征在于，所述视觉子系统进一步包括：生育期识别模块、病虫害识别模块、作物长势识别模块和产量预测模块；其中，
所述生育期识别模块用于基于生育期图像样本集利用深度学习算法进行训练获得生育期识别模型，并利用所述生育期识别模型对作物的生育期进行识别；
所述病虫害识别模块用于基于病虫害图像样本利用深度学习算法进行训练获得病虫害识别模型，并利用所述病虫害识别模型对作物进行病虫害识别；
所述作物长势识别模块用于基于作物长势图像样本利用深度学习算法进行训练获得作物长势识别模型，并利用所述作物长势识别模型对作物的长势进行识别；
所述产量预测模块用于基于作物产量样本集利用深度学习算法进行训练获得产量预测模型，并利用所述产量预测模型对作物的产量进行预测。
6.一种基于云服务的农作物种植托管方法，其特征在于，包括：
对目标农作物的生长过程数据和目标农作物种植区的环境数据进行实时采集；
对所述目标农作物的生长过程数据和目标农作物种植区的环境数据进行存储和处理，构建目标农作物的生长模型，并基于深度学习构建目标农作物的种植管理决策模型；
对目标农作物进行生育期识别、病虫害识别、长势识别、入侵识别和产量预测；
进行播种控制、施肥控制、灌溉控制、环境控制、生产档案管理、病虫害控制、设备智能巡检和预警报警；
将决策结果发送至智能设备终端和用户终端进行展示。
7.一种基于云服务的农作物种植托管系统，其特征在于，包括：信息数据库服务器、托管服务器和一个托管种植区，其中，
所述托管种植区包括：现场托管控制器、网关、大型农业气象站、环境监测设备、水肥一体化设备、植保系统、摄像头、本地显示器和智能显示终端；
所述信息数据库服务器用于采集和存储种植区的全信息数据，并对所述数据进行挖掘整理、剔除不可用的信息，将所述数据整理成机器可识别、可训练的样本集；
所述托管服务器用于对整理挖掘后的数据进行深度学习训练，形成决策方法，为种植区的作物提供全生育期的管理服务，生成托管决策，并将托管决策信息发送至所述现场托管控制器；
所述现场托管控制器通过所述网关接收所述托管服务器的决策信息后对所述托管种植区内的其他所有设备进行智能管控；
所述大型农业气象站、环境监测设备、水肥一体化设备、植保系统、摄像头、本地显示器和智能显示终端通过现场信号线或本地自组网通信连接到所述现场托管控制器上。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910560337.0A CN110347127A (zh) | 2019-06-26 | 2019-06-26 | 基于云服务的农作物种植托管系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910560337.0A CN110347127A (zh) | 2019-06-26 | 2019-06-26 | 基于云服务的农作物种植托管系统及方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110347127A true CN110347127A (zh) | 2019-10-18 |
Family
ID=68183136
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910560337.0A Pending CN110347127A (zh) | 2019-06-26 | 2019-06-26 | 基于云服务的农作物种植托管系统及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110347127A (zh) |
Cited By (63)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110728332A (zh) * | 2019-10-30 | 2020-01-24 | 西安交通大学 | 一种基于物联网的农业数据分析方法及系统 |
| CN110955212A (zh) * | 2019-12-05 | 2020-04-03 | 河南工业大学 | 一种基于物联网的智慧农业信息处理系统 |
| CN110956381A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-04-03 | 黑龙江省农业科学院农业遥感与信息研究所 | 一种远程农业信息智能分析系统及农业环境调控方法 |
| CN111107530A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-05-05 | 深圳大学 | 基于LoRa技术的农业病虫防害系统 |
| CN111476149A (zh) * | 2020-04-03 | 2020-07-31 | 苏州浪潮智能科技有限公司 | 一种植物培育控制方法和系统 |
| CN111522312A (zh) * | 2020-04-27 | 2020-08-11 | 无锡雪浪数制科技有限公司 | 一种智慧农业云平台 |
| CN111552253A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-08-18 | 安徽农业大学 | 一种智能云灌溉综合平台架构及其控制方法 |
| CN111563759A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-08-21 | 浙江天演维真网络科技股份有限公司 | 基于ai技术的农产品溯源过程的识别与分析系统 |
| CN111625037A (zh) * | 2020-06-12 | 2020-09-04 | 唐利军 | 一种多功能农业管理系统 |
| CN111766820A (zh) * | 2020-07-20 | 2020-10-13 | 成都快乐猴科技有限公司 | 一种应用于智能农业的智能精细化管理控制系统 |
| CN111781331A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-10-16 | 中日友好环境保护中心(生态环境部环境发展中心) | 一种化肥胁迫污染土壤的理化数据采集与分析处理系统 |
| CN111953769A (zh) * | 2020-08-10 | 2020-11-17 | 西北工业大学 | 一种基于LoRa通信协议的智能化一体系统 |
| CN111951119A (zh) * | 2020-08-11 | 2020-11-17 | 成都大象分形智能科技有限公司 | 基于云端人工智能的农作物精准营养管理系统及方法 |
| CN111964719A (zh) * | 2020-08-11 | 2020-11-20 | 成都大象分形智能科技有限公司 | 基于人工智能的农业传感器作物精准营养系统及方法 |
| CN111985694A (zh) * | 2020-07-29 | 2020-11-24 | 北京派得伟业科技发展有限公司 | 一种种植规划系统 |
| CN112258329A (zh) * | 2020-10-10 | 2021-01-22 | 贵州省山地资源研究所 | 一种山地农业种植园区地理信息管理系统 |
| CN112306031A (zh) * | 2020-11-23 | 2021-02-02 | 海口骏文湖生态农业开发有限公司 | 一种基于农庄规范化生产用的智能管理系统 |
| CN112365154A (zh) * | 2020-11-10 | 2021-02-12 | 广西壮族自治区亚热带作物研究所（广西亚热带农产品加工研究所） | 一种剑麻种植计划子系统以及剑麻种植决策系统 |
| CN112468985A (zh) * | 2020-07-08 | 2021-03-09 | 上海悠络客电子科技股份有限公司 | 一种基于大数据的农业环境智能系统 |
| CN112488869A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-03-12 | 湖北添安农业科技有限公司 | 一种适用于农业生产多因素管理决策系统 |
| CN112526909A (zh) * | 2020-12-02 | 2021-03-19 | 中国农业科学院农业信息研究所 | 一种基于物联网的智慧农业设备系统 |
| CN112561367A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-03-26 | 湖北良顷农业科技有限公司 | 一种智能种植决策控制系统 |
| CN112711900A (zh) * | 2020-12-02 | 2021-04-27 | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 | 一种农作物数字孪生建模方法 |
| CN112715120A (zh) * | 2020-12-18 | 2021-04-30 | 重庆电子工程职业学院 | 一种智慧农业物联网系统 |
| CN112783241A (zh) * | 2021-01-06 | 2021-05-11 | 中国农业大学 | 一种ai温室环境控制系统和控制方法 |
| CN112930817A (zh) * | 2019-12-10 | 2021-06-11 | 中移(成都)信息通信科技有限公司 | 农作物的智能种植方法、装置、系统、终端设备及介质 |
| CN112956461A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-06-15 | 开放智能机器（上海）有限公司 | 一种基于图像识别的智能农业杀虫系统 |
| CN113016508A (zh) * | 2021-03-02 | 2021-06-25 | 华南师范大学 | 面向药效和生态的药材种植人工智能方法和机器人 |
| CN113031547A (zh) * | 2021-03-02 | 2021-06-25 | 成都亚讯星科科技股份有限公司 | 智慧农业生产系统智能闭环控制方法 |
| CN113095949A (zh) * | 2020-01-09 | 2021-07-09 | 孔华 | 有害虫体分布状态上传系统 |
| CN113110036A (zh) * | 2021-05-27 | 2021-07-13 | 上海农林职业技术学院 | 一种基于fod-pid控制方法的农业无线自动化监测控制系统 |
| CN113100044A (zh) * | 2021-04-12 | 2021-07-13 | 成都市半农科技有限公司 | 家庭植物培育方法与家庭植物培育系统 |
| CN113115679A (zh) * | 2021-04-21 | 2021-07-16 | 中国农业科学院农业信息研究所 | 一种基于苹果病害预测的智能调控方法及其装置 |
| CN113269655A (zh) * | 2021-04-22 | 2021-08-17 | 刘苗苗 | 一种智慧农场管理平台 |
| CN113377141A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-09-10 | 捷佳润科技集团股份有限公司 | 一种人工智能农业自动管理系统 |
| CN113439520A (zh) * | 2021-07-21 | 2021-09-28 | 中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所 | 一种农作物灌溉施肥智慧决策方法及系统 |
| CN113449917A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-09-28 | 深圳七号家园信息技术有限公司 | 一种农业精准种植预警管理方法及系统 |
| CN113537929A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-10-22 | 云南警官学院 | 一种基于区块链的工业大麻种植监管系统及方法 |
| CN113627704A (zh) * | 2020-05-09 | 2021-11-09 | 西安电子科技大学青岛计算技术研究院 | 一种农作物信息模型构建方法 |
| CN113762788A (zh) * | 2021-09-13 | 2021-12-07 | 中化现代农业有限公司 | 农地数据模型与画像构建方法和系统 |
| CN113778110A (zh) * | 2021-11-11 | 2021-12-10 | 山东中天宇信信息技术有限公司 | 一种基于机器学习的智能农机控制方法及系统 |
| CN113940263A (zh) * | 2021-11-15 | 2022-01-18 | 中国农业科学院都市农业研究所 | 一种用于植物生产的照护装置 |
| CN114167746A (zh) * | 2020-09-10 | 2022-03-11 | 西安电子科技大学青岛计算技术研究院 | 一种基于智能感知技术的农场仿真系统 |
| CN114219673A (zh) * | 2021-07-12 | 2022-03-22 | 南开大学 | 一种基于物联网的农业云服务系统 |
| CN114418040A (zh) * | 2022-03-31 | 2022-04-29 | 山东鹤鹏技术有限公司 | 一种园林绿化养护监测及预警的方法与系统 |
| CN114451278A (zh) * | 2022-02-18 | 2022-05-10 | 安徽金晥泵业科技股份有限公司 | 一种基于互联网的农田灌溉分析控制系统 |
| CN114581783A (zh) * | 2022-05-06 | 2022-06-03 | 中国计量大学 | 智能车及智慧农业管理系统 |
| CN114821253A (zh) * | 2022-03-18 | 2022-07-29 | 北京国垦节水科技有限公司 | 一种喷滴灌水肥一体化系统的适用性调控方法及系统 |
| CN114819568A (zh) * | 2021-06-22 | 2022-07-29 | 布瑞克农业大数据科技集团有限公司 | 一种基于机器学习确定农场虫害查杀方案的方法和系统 |
| CN114885807A (zh) * | 2022-04-11 | 2022-08-12 | 重庆三磊田甜农业开发有限公司 | 一种水肥一体化调节灌溉系统以及灌溉方法 |
| CN114911174A (zh) * | 2022-02-09 | 2022-08-16 | 北大荒信息有限公司 | 一种植物仿生的方法和装置 |
| CN115016363A (zh) * | 2022-07-05 | 2022-09-06 | 西北农林科技大学 | 一种智慧农业控制系统 |
| CN115204689A (zh) * | 2022-07-19 | 2022-10-18 | 郑州航空工业管理学院 | 一种基于图像处理的智慧农业管理系统 |
| CN115711967A (zh) * | 2022-10-27 | 2023-02-24 | 青芥一合碳汇(武汉)科技有限公司 | 一种水稻种植的碳排放管理监测方法及相关装置 |
| CN115752562A (zh) * | 2022-10-17 | 2023-03-07 | 青芥一合碳汇(武汉)科技有限公司 | 农作物的种植管理方法、装置、终端设备及存储介质 |
| CN115759665A (zh) * | 2022-11-24 | 2023-03-07 | 安徽科技学院 | 大田智慧种植目标作物生长信息模型构建方法 |
| CN115965875A (zh) * | 2023-03-16 | 2023-04-14 | 德阳稷农农业科技有限公司 | 一种农作物病虫害智能监控方法及系统 |
| CN116295662A (zh) * | 2023-05-23 | 2023-06-23 | 北京易同云网科技有限公司 | 作物生长状态的监测方法、装置、电子设备及介质 |
| CN116309480A (zh) * | 2023-03-23 | 2023-06-23 | 上海华维可控农业科技集团股份有限公司 | 一种基于深度学习的作物生长智能决策系统及方法 |
| CN116843188A (zh) * | 2023-05-17 | 2023-10-03 | 南京邮电大学 | 一种基于大数据分析的精细农业栽培与管理平台 |
| CN117474294A (zh) * | 2023-12-26 | 2024-01-30 | 山东麦港数据系统有限公司 | 一种基于农作物栽培管理模型的种植辅助决策系统 |
| CN117745041A (zh) * | 2024-02-20 | 2024-03-22 | 安徽农业大学 | 一种无人农场玉米种植管理方法 |
| CN117854012A (zh) * | 2024-03-07 | 2024-04-09 | 成都智慧城市信息技术有限公司 | 一种基于大数据的农作物环境监测方法及系统 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20160063420A1 (en) * | 2014-08-29 | 2016-03-03 | Ricoh Company, Ltd. | Farmland management system and farmland management method |
| CN105511426A (zh) * | 2015-11-27 | 2016-04-20 | 陈华 | 作物生长的自动化处理方法、装置及系统 |
| CN107944596A (zh) * | 2017-10-20 | 2018-04-20 | 上海交通大学 | 一种基于物联网的甜瓜生长管理专家系统 |
| CN108985664A (zh) * | 2018-09-05 | 2018-12-11 | 邬逸昕 | 一种智能农场现场监测管理系统及方法 |
| CN109003198A (zh) * | 2018-06-22 | 2018-12-14 | 肖晓飞 | 一种基于大数据技术的精准农业管理平台及方法 |
-
2019
- 2019-06-26 CN CN201910560337.0A patent/CN110347127A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20160063420A1 (en) * | 2014-08-29 | 2016-03-03 | Ricoh Company, Ltd. | Farmland management system and farmland management method |
| CN105511426A (zh) * | 2015-11-27 | 2016-04-20 | 陈华 | 作物生长的自动化处理方法、装置及系统 |
| CN107944596A (zh) * | 2017-10-20 | 2018-04-20 | 上海交通大学 | 一种基于物联网的甜瓜生长管理专家系统 |
| CN109003198A (zh) * | 2018-06-22 | 2018-12-14 | 肖晓飞 | 一种基于大数据技术的精准农业管理平台及方法 |
| CN108985664A (zh) * | 2018-09-05 | 2018-12-11 | 邬逸昕 | 一种智能农场现场监测管理系统及方法 |
Cited By (75)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110728332A (zh) * | 2019-10-30 | 2020-01-24 | 西安交通大学 | 一种基于物联网的农业数据分析方法及系统 |
| CN110956381A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-04-03 | 黑龙江省农业科学院农业遥感与信息研究所 | 一种远程农业信息智能分析系统及农业环境调控方法 |
| CN110955212A (zh) * | 2019-12-05 | 2020-04-03 | 河南工业大学 | 一种基于物联网的智慧农业信息处理系统 |
| CN111107530A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-05-05 | 深圳大学 | 基于LoRa技术的农业病虫防害系统 |
| CN112930817A (zh) * | 2019-12-10 | 2021-06-11 | 中移(成都)信息通信科技有限公司 | 农作物的智能种植方法、装置、系统、终端设备及介质 |
| CN113095949B (zh) * | 2020-01-09 | 2022-09-27 | 深圳市五谷网络科技有限公司 | 有害虫体分布状态上传系统 |
| CN113095949A (zh) * | 2020-01-09 | 2021-07-09 | 孔华 | 有害虫体分布状态上传系统 |
| CN111476149A (zh) * | 2020-04-03 | 2020-07-31 | 苏州浪潮智能科技有限公司 | 一种植物培育控制方法和系统 |
| CN111522312A (zh) * | 2020-04-27 | 2020-08-11 | 无锡雪浪数制科技有限公司 | 一种智慧农业云平台 |
| CN113627704B (zh) * | 2020-05-09 | 2024-03-22 | 西安电子科技大学青岛计算技术研究院 | 一种农作物信息模型构建方法 |
| CN113627704A (zh) * | 2020-05-09 | 2021-11-09 | 西安电子科技大学青岛计算技术研究院 | 一种农作物信息模型构建方法 |
| CN111552253A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-08-18 | 安徽农业大学 | 一种智能云灌溉综合平台架构及其控制方法 |
| CN111625037A (zh) * | 2020-06-12 | 2020-09-04 | 唐利军 | 一种多功能农业管理系统 |
| CN111563759B (zh) * | 2020-06-24 | 2023-09-01 | 浙江天演维真网络科技股份有限公司 | 基于ai技术的农产品溯源过程的识别与分析系统 |
| CN111563759A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-08-21 | 浙江天演维真网络科技股份有限公司 | 基于ai技术的农产品溯源过程的识别与分析系统 |
| CN111781331A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-10-16 | 中日友好环境保护中心(生态环境部环境发展中心) | 一种化肥胁迫污染土壤的理化数据采集与分析处理系统 |
| CN112468985A (zh) * | 2020-07-08 | 2021-03-09 | 上海悠络客电子科技股份有限公司 | 一种基于大数据的农业环境智能系统 |
| CN111766820A (zh) * | 2020-07-20 | 2020-10-13 | 成都快乐猴科技有限公司 | 一种应用于智能农业的智能精细化管理控制系统 |
| CN111985694A (zh) * | 2020-07-29 | 2020-11-24 | 北京派得伟业科技发展有限公司 | 一种种植规划系统 |
| CN111953769A (zh) * | 2020-08-10 | 2020-11-17 | 西北工业大学 | 一种基于LoRa通信协议的智能化一体系统 |
| CN111964719A (zh) * | 2020-08-11 | 2020-11-20 | 成都大象分形智能科技有限公司 | 基于人工智能的农业传感器作物精准营养系统及方法 |
| CN111951119A (zh) * | 2020-08-11 | 2020-11-17 | 成都大象分形智能科技有限公司 | 基于云端人工智能的农作物精准营养管理系统及方法 |
| CN114167746A (zh) * | 2020-09-10 | 2022-03-11 | 西安电子科技大学青岛计算技术研究院 | 一种基于智能感知技术的农场仿真系统 |
| CN112258329A (zh) * | 2020-10-10 | 2021-01-22 | 贵州省山地资源研究所 | 一种山地农业种植园区地理信息管理系统 |
| CN112365154A (zh) * | 2020-11-10 | 2021-02-12 | 广西壮族自治区亚热带作物研究所（广西亚热带农产品加工研究所） | 一种剑麻种植计划子系统以及剑麻种植决策系统 |
| CN112365154B (zh) * | 2020-11-10 | 2023-07-07 | 广西壮族自治区亚热带作物研究所（广西亚热带农产品加工研究所） | 一种剑麻种植计划子系统以及剑麻种植决策系统 |
| CN112306031A (zh) * | 2020-11-23 | 2021-02-02 | 海口骏文湖生态农业开发有限公司 | 一种基于农庄规范化生产用的智能管理系统 |
| CN112711900A (zh) * | 2020-12-02 | 2021-04-27 | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 | 一种农作物数字孪生建模方法 |
| CN112526909A (zh) * | 2020-12-02 | 2021-03-19 | 中国农业科学院农业信息研究所 | 一种基于物联网的智慧农业设备系统 |
| CN112488869B (zh) * | 2020-12-03 | 2023-10-20 | 湖北添安农业科技有限公司 | 一种适用于农业生产多因素管理决策系统 |
| CN112488869A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-03-12 | 湖北添安农业科技有限公司 | 一种适用于农业生产多因素管理决策系统 |
| CN112715120A (zh) * | 2020-12-18 | 2021-04-30 | 重庆电子工程职业学院 | 一种智慧农业物联网系统 |
| CN112956461A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-06-15 | 开放智能机器（上海）有限公司 | 一种基于图像识别的智能农业杀虫系统 |
| CN112561367A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-03-26 | 湖北良顷农业科技有限公司 | 一种智能种植决策控制系统 |
| CN112783241A (zh) * | 2021-01-06 | 2021-05-11 | 中国农业大学 | 一种ai温室环境控制系统和控制方法 |
| CN113016508B (zh) * | 2021-03-02 | 2022-09-16 | 华南师范大学 | 药材种植人工智能方法和机器人 |
| CN113031547B (zh) * | 2021-03-02 | 2022-10-21 | 成都亚讯星科科技股份有限公司 | 智慧农业生产系统智能闭环控制方法 |
| CN113016508A (zh) * | 2021-03-02 | 2021-06-25 | 华南师范大学 | 面向药效和生态的药材种植人工智能方法和机器人 |
| CN113031547A (zh) * | 2021-03-02 | 2021-06-25 | 成都亚讯星科科技股份有限公司 | 智慧农业生产系统智能闭环控制方法 |
| CN113100044A (zh) * | 2021-04-12 | 2021-07-13 | 成都市半农科技有限公司 | 家庭植物培育方法与家庭植物培育系统 |
| CN113115679A (zh) * | 2021-04-21 | 2021-07-16 | 中国农业科学院农业信息研究所 | 一种基于苹果病害预测的智能调控方法及其装置 |
| CN113269655A (zh) * | 2021-04-22 | 2021-08-17 | 刘苗苗 | 一种智慧农场管理平台 |
| CN113110036A (zh) * | 2021-05-27 | 2021-07-13 | 上海农林职业技术学院 | 一种基于fod-pid控制方法的农业无线自动化监测控制系统 |
| CN113377141A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-09-10 | 捷佳润科技集团股份有限公司 | 一种人工智能农业自动管理系统 |
| CN114819568A (zh) * | 2021-06-22 | 2022-07-29 | 布瑞克农业大数据科技集团有限公司 | 一种基于机器学习确定农场虫害查杀方案的方法和系统 |
| CN113449917A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-09-28 | 深圳七号家园信息技术有限公司 | 一种农业精准种植预警管理方法及系统 |
| CN113537929A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-10-22 | 云南警官学院 | 一种基于区块链的工业大麻种植监管系统及方法 |
| CN114219673A (zh) * | 2021-07-12 | 2022-03-22 | 南开大学 | 一种基于物联网的农业云服务系统 |
| CN113439520A (zh) * | 2021-07-21 | 2021-09-28 | 中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所 | 一种农作物灌溉施肥智慧决策方法及系统 |
| CN113762788A (zh) * | 2021-09-13 | 2021-12-07 | 中化现代农业有限公司 | 农地数据模型与画像构建方法和系统 |
| CN113778110A (zh) * | 2021-11-11 | 2021-12-10 | 山东中天宇信信息技术有限公司 | 一种基于机器学习的智能农机控制方法及系统 |
| CN113940263A (zh) * | 2021-11-15 | 2022-01-18 | 中国农业科学院都市农业研究所 | 一种用于植物生产的照护装置 |
| CN114911174A (zh) * | 2022-02-09 | 2022-08-16 | 北大荒信息有限公司 | 一种植物仿生的方法和装置 |
| CN114451278A (zh) * | 2022-02-18 | 2022-05-10 | 安徽金晥泵业科技股份有限公司 | 一种基于互联网的农田灌溉分析控制系统 |
| CN114821253A (zh) * | 2022-03-18 | 2022-07-29 | 北京国垦节水科技有限公司 | 一种喷滴灌水肥一体化系统的适用性调控方法及系统 |
| CN114418040B (zh) * | 2022-03-31 | 2022-07-08 | 山东鹤鹏技术有限公司 | 一种园林绿化养护监测及预警的方法与系统 |
| CN114418040A (zh) * | 2022-03-31 | 2022-04-29 | 山东鹤鹏技术有限公司 | 一种园林绿化养护监测及预警的方法与系统 |
| CN114885807A (zh) * | 2022-04-11 | 2022-08-12 | 重庆三磊田甜农业开发有限公司 | 一种水肥一体化调节灌溉系统以及灌溉方法 |
| CN114581783A (zh) * | 2022-05-06 | 2022-06-03 | 中国计量大学 | 智能车及智慧农业管理系统 |
| CN115016363A (zh) * | 2022-07-05 | 2022-09-06 | 西北农林科技大学 | 一种智慧农业控制系统 |
| CN115204689A (zh) * | 2022-07-19 | 2022-10-18 | 郑州航空工业管理学院 | 一种基于图像处理的智慧农业管理系统 |
| CN115752562A (zh) * | 2022-10-17 | 2023-03-07 | 青芥一合碳汇(武汉)科技有限公司 | 农作物的种植管理方法、装置、终端设备及存储介质 |
| CN115711967A (zh) * | 2022-10-27 | 2023-02-24 | 青芥一合碳汇(武汉)科技有限公司 | 一种水稻种植的碳排放管理监测方法及相关装置 |
| CN115759665A (zh) * | 2022-11-24 | 2023-03-07 | 安徽科技学院 | 大田智慧种植目标作物生长信息模型构建方法 |
| CN115759665B (zh) * | 2022-11-24 | 2024-04-09 | 安徽科技学院 | 大田智慧种植目标作物生长信息模型构建方法 |
| CN115965875A (zh) * | 2023-03-16 | 2023-04-14 | 德阳稷农农业科技有限公司 | 一种农作物病虫害智能监控方法及系统 |
| CN116309480A (zh) * | 2023-03-23 | 2023-06-23 | 上海华维可控农业科技集团股份有限公司 | 一种基于深度学习的作物生长智能决策系统及方法 |
| CN116309480B (zh) * | 2023-03-23 | 2024-01-30 | 上海华维可控农业科技集团股份有限公司 | 一种基于深度学习的作物生长智能决策系统及方法 |
| CN116843188A (zh) * | 2023-05-17 | 2023-10-03 | 南京邮电大学 | 一种基于大数据分析的精细农业栽培与管理平台 |
| CN116295662B (zh) * | 2023-05-23 | 2023-08-29 | 北京易同云网科技有限公司 | 作物生长状态的监测方法、装置、电子设备及介质 |
| CN116295662A (zh) * | 2023-05-23 | 2023-06-23 | 北京易同云网科技有限公司 | 作物生长状态的监测方法、装置、电子设备及介质 |
| CN117474294A (zh) * | 2023-12-26 | 2024-01-30 | 山东麦港数据系统有限公司 | 一种基于农作物栽培管理模型的种植辅助决策系统 |
| CN117745041A (zh) * | 2024-02-20 | 2024-03-22 | 安徽农业大学 | 一种无人农场玉米种植管理方法 |
| CN117854012A (zh) * | 2024-03-07 | 2024-04-09 | 成都智慧城市信息技术有限公司 | 一种基于大数据的农作物环境监测方法及系统 |
| CN117854012B (zh) * | 2024-03-07 | 2024-05-14 | 成都智慧城市信息技术有限公司 | 一种基于大数据的农作物环境监测方法及系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110347127A (zh) | 基于云服务的农作物种植托管系统及方法 | |
| CN107944596B (zh) | 一种基于物联网的甜瓜生长管理专家系统 | |
| CN109191074A (zh) | 智慧果园种植管理系统 | |
| CN108829165A (zh) | 一种智能农业物联网系统 | |
| CN112450056A (zh) | 一种基于机器学习算法的水肥药一体化智能灌溉系统 | |
| CN111504371A (zh) | 大数据服务系统 | |
| CN109460098A (zh) | 一种基于大数据的农业物联网系统 | |
| CN106254476A (zh) | 基于物联网、大数据和云计算的农业生态环境信息管理及监控方法与系统 | |
| CN213938877U (zh) | 一种智能化农业系统 | |
| CN113657751A (zh) | 一种智慧农业产融综合服务平台 | |
| CN103886409A (zh) | 农业种植辅助决策系统 | |
| CN110209137A (zh) | 一种智慧农业整体管理系统 | |
| CN108781926A (zh) | 基于神经网络预测的大棚灌溉系统及方法 | |
| CN106777683A (zh) | 一种作物苗情监测系统和方法 | |
| CN114442705B (zh) | 一种基于物联网的智慧农业系统及控制方法 | |
| CN113406899A (zh) | 一种基于物联网的智能农业监测系统 | |
| CN113273449A (zh) | 用于日光温室精准监测的数字孪生体构造方法 | |
| CN113920288A (zh) | 一种基于物联网的温室黄瓜种植管理系统 | |
| Mamatha et al. | Machine learning based crop growth management in greenhouse environment using hydroponics farming techniques | |
| CN112003948A (zh) | 一种智慧农业物联网系统 | |
| CN111223003A (zh) | 一种面向产区的种植决策服务系统与方法 | |
| CN114543869A (zh) | 一种基于物联网技术的农业支撑系统 | |
| KR20210059070A (ko) | 농작물 재배 모니터링 시스템 및 이를 이용한 농작물 재배 모니터링 방법 | |
| CN110308710A (zh) | 一种番茄种植监控平台 | |
| AU2021103170A4 (en) | OCTOPIDER: A doorstep solution for Farmers |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20191018 |