CN113349267A - 一种智能调节红茶发酵室环境的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能调节红茶发酵室环境的方法及系统，通过获得预设发酵参数、发酵室控制参数；根据预设发酵参数、发酵室控制参数，获得第一参数调整信息；获得茶叶湿度信息、茶叶温度信息、第一图像信息；将第一图像信息输入发酵程度预测模型获得第一发酵色泽信息；将茶叶湿度信息、温度信息、第一发酵色泽信息输入发酵环境评价模型获得第一评价结果；判断第一评价结果是否满足第一预定条件；当不满足时根据预设发酵参数、第一评价结果获得第一发酵规则；根据第一发酵规则获得第一调节指令。解决红茶发酵环境的参数调节主要靠师傅的经验控制，受人为因素影响大，存在受人为控制水平的影响，无法确保发酵水平稳定性的技术问题。

Description

一种智能调节红茶发酵室环境的方法及系统

技术领域

本发明涉及红茶发酵技术领域，尤其涉及一种智能调节红茶发酵室环境的方法及系统。

背景技术

发酵也是形成红茶香味的关键因素，正因为其过程的重要性，因而对于红茶发酵程度的掌握就显得尤为重要了。虽说现在有很多的现代化技术制茶，但很多制茶大师依旧在坚持传统制作工艺。在传统制茶过程中师傅们会不断的思考着如何以现代的方式做出更好的茶，让广大消费者认可。控制好红茶的发酵影响因素，对生产优质红茶有着重大的意义。在如今生产红茶过程中，更多的是师傅们凭借自己做茶的经验来掌握发酵的程度。有的资深的老师傅，都会有失误的时候，这对于红茶生产有一定的损失。所以一泡好茶来之不易。

但本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：

现有技术中红茶发酵环境的参数调节主要靠师傅的经验控制，受人为因素影响大，存在受人为控制水平的影响，无法确保发酵水平稳定性的技术问题。

发明内容

本申请实施例通过提供一种智能调节红茶发酵室环境的方法及系统，解决了现有技术中红茶发酵环境的参数调节主要靠师傅的经验控制，受人为因素影响大，存在受人为控制水平的影响，无法确保发酵水平稳定性的技术问题。达到了按照当前发酵室内茶叶的发酵情况结合发酵室具体参数调整状态对发酵环境进行针对性调整，以确保发酵室内环境满足当前茶叶的发酵要求，同时加入神经网络模型提高茶叶发酵分析结果的准确性，及时调整茶叶发酵的状态以保证发酵后的红茶品质满足预设要求的技术效果。

鉴于上述问题，提出了本申请实施例提供一种智能调节红茶发酵室环境的方法及系统。

第一方面，本申请实施例提供了一种智能调节红茶发酵室环境的方法，应用于一发酵环境控制装置，所述装置包括一图像采集器、湿度检测器、温度检测器，所述方法包括：获得预设发酵参数；获得发酵室控制参数；根据所述预设发酵参数、所述发酵室控制参数，获得第一参数调整信息；通过湿度检测器获得茶叶湿度信息，通过温度检测器获得茶叶温度信息，通过图像采集器获得第一图像信息；将所述第一图像信息输入发酵程度预测模型，获得第一发酵色泽信息；将所述茶叶湿度信息、茶叶温度信息、第一发酵色泽信息输入发酵环境评价模型，获得第一评价结果；判断所述第一评价结果是否满足第一预定条件；当不满足时，根据所述预设发酵参数、所述第一评价结果，获得第一发酵规则；根据所述第一发酵规则，获得第一调节指令，所述第一调节指令用于按照所述第一发酵规则对所述第一参数调整信息进行调节。

另一方面，本申请还提供了一种智能调节红茶发酵室环境的系统，所述系统包括：

第一获得单元，所述第一获得单元用于获得预设发酵参数；

第二获得单元，所述第二获得单元用于获得发酵室控制参数；

第三获得单元，所述第三获得单元用于根据所述预设发酵参数、所述发酵室控制参数，获得第一参数调整信息；

第一采集单元，所述第一采集单元用于通过湿度检测器获得茶叶湿度信息，通过温度检测器获得茶叶温度信息，通过图像采集器获得第一图像信息；

第四获得单元，所述第四获得单元用于将所述第一图像信息输入发酵程度预测模型，获得第一发酵色泽信息；

第五获得单元，所述第五获得单元用于将所述茶叶湿度信息、茶叶温度信息、第一发酵色泽信息输入发酵环境评价模型，获得第一评价结果；

第一判断单元，所述第一判断单元用于判断所述第一评价结果是否满足第一预定条件；

第六获得单元，所述第六获得单元用于当不满足时，根据所述预设发酵参数、所述第一评价结果，获得第一发酵规则；

第七获得单元，所述第七获得单元用于根据所述第一发酵规则，获得第一调节指令，所述第一调节指令用于按照所述第一发酵规则对所述第一参数调整信息进行调节。

第三方面，本发明提供了一种智能调节红茶发酵室环境的系统，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，其中，所述处理器执行所述程序时实现第一方面所述方法的步骤。

本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本申请实施例提供了一种智能调节红茶发酵室环境的方法及系统，应用于一发酵环境控制装置，所述装置包括一图像采集器、湿度检测器、温度检测器，通过获得预设发酵参数；获得发酵室控制参数；根据所述预设发酵参数、所述发酵室控制参数，获得第一参数调整信息；通过湿度检测器获得茶叶湿度信息，通过温度检测器获得茶叶温度信息，通过图像采集器获得第一图像信息；将所述第一图像信息输入发酵程度预测模型，获得第一发酵色泽信息；将所述茶叶湿度信息、茶叶温度信息、第一发酵色泽信息输入发酵环境评价模型，获得第一评价结果；判断所述第一评价结果是否满足第一预定条件；当不满足时，根据所述预设发酵参数、所述第一评价结果，获得第一发酵规则；根据所述第一发酵规则，获得第一调节指令，所述第一调节指令用于按照所述第一发酵规则对所述第一参数调整信息进行调节。达到了按照当前发酵室内茶叶的发酵情况结合发酵室具体参数调整状态对发酵环境进行针对性调整，以确保发酵室内环境满足当前茶叶的发酵要求，同时加入神经网络模型提高茶叶发酵分析结果的准确性，及时调整茶叶发酵的状态以保证发酵后的红茶品质满足预设要求，整个过程智能控制稳定度、精准度更高，避免了人工操作出现失误而影响发酵水平的技术效果。从而解决了现有技术中红茶发酵环境的参数调节主要靠师傅的经验控制，受人为因素影响大，存在受人为控制水平的影响，无法确保发酵水平稳定性的技术问题。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

图1为本申请实施例一种智能调节红茶发酵室环境的方法的流程示意图；

图2为本申请实施例一种智能调节红茶发酵室环境的系统的结构示意图；

图3为本申请实施例示例性电子设备的结构示意图。

附图标记说明：第一获得单元11，第二获得单元12，第三获得单元13，第一采集单元14，第四获得单元15，第五获得单元16，第一判断单元17，第六获得单元18，第七获得单元19，总线300，接收器301，处理器302，发送器303，存储器304，总线接口306。

具体实施方式

本申请实施例通过提供一种智能调节红茶发酵室环境的方法及系统，解决了现有技术中红茶发酵环境的参数调节主要靠师傅的经验控制，受人为因素影响大，存在受人为控制水平的影响，无法确保发酵水平稳定性的技术问题。达到了按照当前发酵室内茶叶的发酵情况结合发酵室具体参数调整状态对发酵环境进行针对性调整，以确保发酵室内环境满足当前茶叶的发酵要求，同时加入神经网络模型提高茶叶发酵分析结果的准确性，及时调整茶叶发酵的状态以保证发酵后的红茶品质满足预设要求的技术效果。下面，将参考附图详细的描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。

申请概述

发酵也是形成红茶香味的关键因素，正因为其过程的重要性，因而对于红茶发酵程度的掌握就显得尤为重要了。虽说现在有很多的现代化技术制茶，但很多制茶大师依旧在坚持传统制作工艺。在传统制茶过程中师傅们会不断的思考着如何以现代的方式做出更好的茶，让广大消费者认可。控制好红茶的发酵影响因素，对生产优质红茶有着重大的意义。在如今生产红茶过程中，更多的是师傅们凭借自己做茶的经验来掌握发酵的程度。有的资深的老师傅，都会有失误的时候，这对于红茶生产有一定的损失。所以一泡好茶来之不易。但现有技术中红茶发酵环境的参数调节主要靠师傅的经验控制，受人为因素影响大，存在受人为控制水平的影响，无法确保发酵水平稳定性的技术问题。

针对上述技术问题，本申请提供的技术方案总体思路如下：

获得预设发酵参数；获得发酵室控制参数；根据所述预设发酵参数、所述发酵室控制参数，获得第一参数调整信息；通过湿度检测器获得茶叶湿度信息，通过温度检测器获得茶叶温度信息，通过图像采集器获得第一图像信息；将所述第一图像信息输入发酵程度预测模型，获得第一发酵色泽信息；将所述茶叶湿度信息、茶叶温度信息、第一发酵色泽信息输入发酵环境评价模型，获得第一评价结果；判断所述第一评价结果是否满足第一预定条件；当不满足时，根据所述预设发酵参数、所述第一评价结果，获得第一发酵规则；根据所述第一发酵规则，获得第一调节指令，所述第一调节指令用于按照所述第一发酵规则对所述第一参数调整信息进行调节。达到了按照当前发酵室内茶叶的发酵情况结合发酵室具体参数调整状态对发酵环境进行针对性调整，以确保发酵室内环境满足当前茶叶的发酵要求，同时加入神经网络模型提高茶叶发酵分析结果的准确性，及时调整茶叶发酵的状态以保证发酵后的红茶品质满足预设要求，整个过程智能控制稳定度、精准度更高，避免了人工操作出现失误而影响发酵水平的技术效果。

在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。

实施例一

如图1所示，本申请实施例提供了一种智能调节红茶发酵室环境的方法，应用于一发酵环境控制装置，所述装置包括一图像采集器、湿度检测器、温度检测器，所述方法包括：

步骤S100：获得预设发酵参数；

步骤S200：获得发酵室控制参数；

步骤S300：根据所述预设发酵参数、所述发酵室控制参数，获得第一参数调整信息；

具体而言，预设发酵参数是按照红茶的品种、质量等信息确定的发酵要求，其中发酵要求设定的参数内容，如湿度、温度、通氧量等。发酵室控制参数是发酵室内可以通过智能调节控制的参数内容，如发酵室内的温度可以通过调节室内空调进行温度控制，按照发酵室内的设备情况确定具体的能进行智能控制调节的参数，有的发酵室智能化程度高可以调节的参数多，有的发酵室智能化程度低可以调节的参数有限，但是发酵参数的设定要求通常是统一的，所以要结合具体的发酵室情况进行对应参数的智能调节，对于不能调节的参数按照能够调节的参数进行对应的调整，或者将对应的条件考虑在内进行可调节参数的具体设定。第一参数调整信息即为当前发酵室中能够进行智能调节的参数信息，和结合了发酵室的具体情况设定的参数设定要求。

步骤S400：通过湿度检测器获得茶叶湿度信息，通过温度检测器获得茶叶温度信息，通过图像采集器获得第一图像信息；

具体而言，通过发酵环境控制装置的图像采集器、湿度检测器、温度检测器对发酵原料茶叶进行监测，图像采集器对于茶叶发酵过程中的图像信息进行采集，湿度检测器对茶叶的湿度进行监测，温度检测器对茶叶发酵过程中茶叶的温度进行监测，实时掌握茶叶发酵过程中的情况，以便于根据茶叶发酵的实时情况针对性对发酵室的发酵环境进行智能控制、调节。

步骤S500：将所述第一图像信息输入发酵程度预测模型，获得第一发酵色泽信息；

进一步而言，所述将所述第一图像信息输入发酵程度预测模型，获得第一发酵色泽信息，本申请实施例步骤S500还包括：

步骤S510：将所述第一图像信息作为第一输入信息；

步骤S520：获得茶叶品种信息，根据所述茶叶品种信息获得红茶各阶段发酵色泽图像信息库，其中，所述茶叶品种信息与所述第一图像信息中的茶叶品种相同；

步骤S530：将所述第一输入信息、所述红茶各阶段发酵色泽图像信息库输入发酵程度预测模型，所述发酵程度预测模型通过多组训练数据训练获得，所述多组训练数据中的每组均包括：所述第一输入信息、所述红茶各阶段发酵色泽图像信息库和标识发酵程度色泽信息的标识信息；

步骤S540：获得所述发酵程度预测模型的第一输出结果，所述第一输出结果包括第一发酵色泽信息，所述第一发酵色泽信息用于按照茶叶图像的颜色信息对茶叶发酵程度的色泽进行描述的信息。

具体而言，根据图像采集器对发酵过程中茶叶的状态进行采集获得第一图像信息，根据第一图像信息中茶叶的颜色、饱满度等图像可以反应处的信息对发酵茶叶的状态进行分析处理，确定茶叶当前发酵的情况，由于茶叶发酵过程中的颜色、饱和度等色泽状态会随着发酵的过程而改变，颜色会变深、饱和度会减少、茶叶的细茎会突出、叶子干瘪等，通过这些外部的变化特征可以反应茶叶的发酵情况，通过第一发酵色泽信息来对茶叶发酵的情况进行描述，如利用百分比对发酵程度进行具化，按照常规发酵的色泽数据和当前发酵的图像信息进行对比从而预测当前的发酵状态数值，当然这个对比的前提还要确定相同的茶叶品种和类别，本申请实施例默认是同样的发酵原料进行的对应处理，不做具体细化，当然对于不同的发酵原料进行智能控制时，可以参考不同的茶叶发酵情况进行具体的设置，在进行发酵百分比评价时，对比的发酵过程图像信息是按照相同的茶叶品类进行选择的。本申请实施例为了提高茶叶发酵程度预测的准确性，加入了神经网络模型，所述发酵程度预测模型即为机器学习中的神经网络模型，神经网络(Neural Networks，NN)是由大量的、简单的处理单元(称为神经元)广泛地互相连接而形成的复杂神经网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学习系统。神经网络模型是以神经元的数学模型为基础来描述的。人工神经网络(Artificial Neural Networks)，是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述。简单地讲，它是一个数学模型。通过大量训练数据的训练，将所述第一输入信息、所述红茶各阶段发酵色泽图像信息库输入神经网络模型，则输出第一发酵色泽信息。

更进一步而言，所述训练的过程实质为监督学习的过程，每一组监督数据均包括所述第一输入信息、所述红茶各阶段发酵色泽图像信息库和标识发酵程度色泽信息的标识信息，将所述第一输入信息、所述红茶各阶段发酵色泽图像信息库输入到神经网络模型中，根据用来标识发酵程度色泽信息的标识信息，所述神经网络模型进行不断的自我修正、调整，直至获得的输出结果与所述标识信息一致，则结束本组数据监督学习，进行下一组数据监督学习；当所述神经网络模型的输出信息达到预定的准确率/达到收敛状态时，则监督学习过程结束。通过对所述神经网络模型的监督学习，进而使得所述神经网络模型处理所述输入信息更加准确，进而获得更加准确、适合的第一发酵色泽信息即根据颜色确定发酵程度预测信息，进而可对茶叶的发酵环境进行有效的控制，有助于调节适合茶叶发酵的环境，进而达到通过对茶叶发酵过程中的图像信息采集来掌握茶叶的发酵情况，根据发酵情况进行对应的发酵室环境调节，确保发酵室的发酵环境，以保证红茶的发酵质量的技术效果。

步骤S600：将所述茶叶湿度信息、茶叶温度信息、第一发酵色泽信息输入发酵环境评价模型，获得第一评价结果；

具体而言，根据采集到的茶叶湿度信息、茶叶温度信息和计算获得的第一发酵色泽信息，进行综合分析处理根据当前茶叶的发酵状况进行发酵环境的评估，第一评价结果为根据茶叶当前的湿度、温度、和色泽综合评价发酵环境的结果，为了提高发酵环境评价的准确性，加入了神经网络模型，所述发酵环境评价模型即为机器学习中的神经网络模型，神经网络(Neural Networks，NN)是由大量的、简单的处理单元(称为神经元)广泛地互相连接而形成的复杂神经网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学习系统。神经网络模型是以神经元的数学模型为基础来描述的。人工神经网络(Artificial Neural Networks)，是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述。简单地讲，它是一个数学模型。通过大量训练数据的训练，将所述茶叶湿度信息、茶叶温度信息、第一发酵色泽信息输入神经网络模型，则输出第一评价结果。

更进一步而言，所述训练的过程实质为监督学习的过程，每一组监督数据均包括所述茶叶湿度信息、茶叶温度信息、第一发酵色泽信息和标识发酵环境评价信息的标识信息，将所述茶叶湿度信息、茶叶温度信息、第一发酵色泽信息输入到神经网络模型中，根据用来标识发酵环境评价信息的标识信息，所述神经网络模型进行不断的自我修正、调整，直至获得的输出结果与所述标识信息一致，则结束本组数据监督学习，进行下一组数据监督学习；当所述神经网络模型的输出信息达到预定的准确率/达到收敛状态时，则监督学习过程结束。通过对所述神经网络模型的监督学习，进而使得所述神经网络模型处理所述输入信息更加准确，进而获得更加准确、适合的第一评价结果，进而可对茶叶的发酵环境进行有效的控制，有助于调节适合茶叶发酵的环境，进而达到通过对茶叶发酵过程中的发酵情况进行分析，来评价发酵环境是否符合发酵的要求，以寻求有益于茶叶发酵的环境，根据发酵情况进行对应的发酵室环境调节，确保发酵室的发酵环境，以保证红茶的发酵质量的技术效果。

步骤S700：判断所述第一评价结果是否满足第一预定条件；

步骤S800：当不满足时，根据所述预设发酵参数、所述第一评价结果，获得第一发酵规则；

进一步而言，所述当不满足时，根据所述预设发酵参数、所述第一评价结果，获得第一发酵规则，本申请实施例步骤S800包括：

步骤S810：根据所述预设发酵参数，获得预测茶叶湿度信息、预测茶叶温度信息、预测发酵色泽信息；

步骤S820：根据所述茶叶湿度信息、所述预测茶叶湿度信息，获得第一差值；

步骤S830：根据所述茶叶温度信息、所述预测茶叶温度信息，获得第二差值；

步骤S840：根据所述发酵色泽信息、所述预测发酵色泽信息，获得第三差值；

步骤S850：根据所述第一差值、第二差值、第三差值，获得差值权重信息；

步骤S860：根据所述差值权重信息、所述预设发酵参数，获得所述第一发酵规则。

具体而言，判断发酵室评价结果即第一评价结果是否满足预设的第一预定条件，所述第一预定条件是按照传统发酵数据、既往发酵经验、市场对发酵环境的要求综合定制的，或者按照发酵室以往的数据进行定制的，满足第一预定条件则表明发酵室当前的参数设定符合红茶发酵的要求，若不满足第一预定条件则表明发酵室当前的参数设定不符合红茶发酵的要求，当前红茶发酵的效果不满意，需要进行调节。按照判断结果，将满足第一预定要求的继续按照当前环境发酵，若不满足第一预定条件的则需要进行发酵参数的调整以使得发酵室的环境符合发酵的条件，促使发酵状态得到改善，实现纠偏的效果，通过及时调整发酵室内的发酵环境使得发酵结果符合要求，避免按照当前不符合要求的环境继续发酵影响红茶品质。第一发酵规则是按照当前红茶的发酵状态结合预设发酵参数进行分析确定的，分别按照预设发酵参数中设定的预设茶叶温度信息、茶叶湿度信息、茶叶色泽信息，和当前采集到的对应信息进行对比，看当前的状态和预设的状态有多少差距，按照他们之间的差距和预设发酵参数获得当前状态应该纠偏的参数要求，按照第一发酵规则调整可以对当前茶叶进行及时纠偏，使得向标准发酵效果调整。

步骤S900：根据所述第一发酵规则，获得第一调节指令，所述第一调节指令用于按照所述第一发酵规则对所述第一参数调整信息进行调节。

具体而言，根据第一发酵规则内容结合当前发酵室的情况，对发酵室内可以进行参数调整的参数进行对应的调整，以使调整后的参数可以实现对当前发酵茶叶进行纠偏，使得调整后的发酵室环境符合当前茶叶发酵的要求，能够促使茶叶向着要求的方面进行发酵，从而确保红茶发酵结果，保证发酵后红茶的品质，从而解决了现有技术中红茶发酵环境的参数调节主要靠师傅的经验控制，受人为因素影响大，存在受人为控制水平的影响，无法确保发酵水平稳定性的技术问题。达到了按照当前发酵室内茶叶的发酵情况结合发酵室具体参数调整状态对发酵环境进行针对性调整，以确保发酵室内环境满足当前茶叶的发酵要求，同时加入神经网络模型提高茶叶发酵分析结果的准确性，及时调整茶叶发酵的状态以保证发酵后的红茶品质满足预设要求，整个过程智能控制稳定度、精准度更高，避免了人工操作出现失误而影响发酵水平的技术效果。

进一步而言，本申请实施例还包括：

步骤S1010：获得发酵原料信息；

步骤S1020：根据所述发酵原料信息，获得发酵设定参数信息；

步骤S1030：通过图像采集器，获得第二图像信息、第三图像信息，其中，所述第二图像信息为第一时间发酵原料的图像信息，所述第三图像信息为第二时间发酵原料的图像信息；

步骤S1040：分别根据所述第二图像信息、第三图像信息，获得第二发酵色泽信息、第三发酵色泽信息；

步骤S1050：根据所述第一时间、所述第二时间，获得第一发酵时长；

步骤S1060：根据所述第二发酵色泽信息、所述第三发酵色泽信息，获得发酵色泽评价信息；

步骤S1070：根据所述第一发酵时长、所述发酵色泽评价信息，获得第一发酵效果信息；

步骤S1080：根据所述第一发酵效果信息、所述发酵设定参数信息，获得第一匹配度；

步骤S1090：判断所述第一匹配度是否满足第二预定条件；

步骤S1100：当不满足时，根据所述第一发酵效果信息、所述发酵设定参数信息，获得第二发酵规则；

步骤S1110：根据所述第二发酵规则，获得第二调节指令，所述第二调节指令用于根据所述第二发酵规则对所述第一参数调整信息进行调节。

进一步而言，所述根据所述第二发酵色泽信息、所述第三发酵色泽信息，获得发酵色泽评价信息，本申请实施例步骤S1060：包括：

步骤S1061：根据所述发酵原料信息，获得标准发酵色泽信息集，其中，所述标准发酵色泽信息包括所述发酵原料在标准发酵过程中的色泽信息集合；

步骤S1062：根据所述第二发酵色泽信息、标准发酵色泽信息集，获得第一发酵程度信息；

步骤S1063：根据所述第三发酵色泽信息、标准发酵色泽信息集，获得第二发酵程度信息；

步骤S1064：根据所述第一发酵程度信息、第二发酵程度信息，获得所述发酵颜色评价信息。

具体而言，本申请实施例还可以单独按照红茶发酵的颜色变化对发酵环境进行调整，首先确定发酵原料的品种，根据不同的发酵原料信息来确定对应的发酵设定参数信息，然后采集两个时间点的茶叶发酵状态图像信息，分别根据采集的图像信息进行分析处理，获得每个时间点对应的发酵色泽信息，两个时间点为前后不同的时间节点，根据两个时间茶叶的色泽变化来判断发酵效果，按照发酵效果来确定当前的设定参数是否满足发酵要求，若满足则继续按照当前的发酵环境进行发酵处理，若不满足则需要按照当前的茶叶发酵的色泽信息来调整发酵室的参数，以使得发酵室内的发酵环境满足茶叶的发酵要求，具体如何调整，按照两个时间点茶叶色泽的差值和发酵设定参数信息中的标准值进行比较，得到发酵规则，该发酵规则是符合当前发酵室内发酵要求的对应规则，也是按照发酵室的具体环境和可以调整的参数进行针对性设置的，按照确定的发酵规则对发酵室中可以调整的第一参数调整信息中的参数进行对应的调整，使得调整后的发酵室环境满足当前发酵原料和当前发酵状态的要求，确保发酵结果，保证发酵后红茶的品质。

进一步而言，本申请实施例还包括：

步骤S1210：通过湿度检测器，获得第一湿度信息、第二湿度信息，其中，所述第一湿度信息为第一时间发酵原料的湿度信息，所述第二湿度信息为第二时间发酵原料的湿度信息；

步骤S1220：根据所述第一湿度信息、所述第二湿度信息，获得湿度变化信息；

步骤S1230：根据所述湿度变化信息、第一发酵时长，获得第二发酵效果信息；

步骤S1240：根据所述第二发酵效果信息、所述发酵设定参数信息，获得第二匹配度；

步骤S1250：判断所述第二匹配度是否满足第三预定条件；

步骤S1260：当不满足时，根据所述第二发酵效果信息、所述发酵设定参数信息，获得第三发酵规则；

步骤S1270：根据所述第三发酵规则，获得第三调节指令，所述第三调节指令用于根据所述第三发酵规则对所述第一参数调整信息进行调节。

具体而言，除了可以对色泽进行对应的调整外，还可以对湿度进行对应的调整，以满足不同的发酵要求，如有些厂家对于色泽要求度高，可以进行色泽为主的控制调整，对于干湿度的要求高，需要针对湿度进行控制时，则在第一时间、第二时间对发酵中茶叶的湿度进行采集，通过两个时间节点中茶叶的湿度变化，来判断当前的发酵室环境是否满足预设的要求，若当前的湿度变化效率不满足预设的参数要求时，则需要及时进行调整，以保证发酵后的产品满足湿度的要求，同样的在调整时按照两个时间点发酵茶叶的湿度变化值和与标准参数要求对应的效果之间差值，结合当前发酵室的具体环境和能够调整的参数进行综合评定，获得的发酵规则，发酵规则中实现通过调整发酵室内可以调整的参数结合发酵室自身的环境特征，能够实现当前参数的要求，如发酵室的环境本身比较潮湿，则对应的参数设定和发酵室本身在比较干燥的环境下的调整参数有区别，或者在参数中需要对湿度调整，但当前的发酵室不具有调整湿度的智能调整功能，则可以按照温度和湿度之间的关系结合发酵室的自身特点进行综合评定，确定发酵规则中的参数调整内容，这样的规则更为精准，按照确定的发酵规则进行对应可调整参数部分的智能控制调整，可以实现发酵室内的发酵环境得到整体调整，以符合当前茶叶发酵的环境要求，从而确保发酵后红茶的品质符合预设的湿度要求，实现了按照不同的需求，进行针对性的调整，不仅保证发酵后红茶的品质，也能够实现个性化调整，个性化参数定制的要求。

进一步而言，本申请实施例还包括：

步骤S1310：通过温度检测器获得第一温度信息，所述第一温度信息为所述第一时间的温度信息；

步骤S1320：获得第二温度信息，所述第二温度信息为所述第二时间的温度信息；

步骤S1330：根据所述第一温度信息、所述第二温度信息，获得温度变化信息；

步骤S1340：根据所述温度变化信息、所述第一发酵效果信息，获得第三发酵效果信息；

步骤S1350：根据所述第三发酵效果信息、所述发酵设定参数信息，获得第三匹配度；

步骤S1360：判断所述第三匹配度是否满足第四预定条件；

步骤S1370：当不满足时，根据所述第三发酵效果信息、所述发酵设定参数信息，获得第四发酵规则；

步骤S1380：根据所述第四发酵规则，获得第四调节指令，所述第四调节指令用于根据所述第四发酵规则对所述第一参数调整信息进行调节。

具体而言，在根据色泽变化情况对环境进行评定和调整时，为了保证分析的准确性，还可以结合温度调整，通过色泽的变化情况结合温度的变化情况来对发酵室内环境进行评定。在茶叶在发酵过程中会进行众多复杂的化学反应，茶叶的科学家们可以通过对各项指标对发酵程度进行判定，但是对于红茶的生产上较为不方便。茶叶是随着内在的变化而不断的变化。在红茶制作过程中，师傅们可以通过对叶色和香气的变化来判定发酵程度。如香气的变化：由青草气味逐渐转向熟香；叶色的变化：青绿色慢慢转化为紫铜色。通过发酵的叶色来判定发酵程度，可结合温度计来判断出茶叶的发酵程度，按照色泽和温度两则进行综合评定，判断当前的发酵环境是否符合当前茶叶发酵的要求，若不满足则按照色泽和温度与设定值之间的差值进行发酵规则设定，智能调整发酵室的参数来调整发酵室内的发酵环境，使得发酵室的环境更加准确，提高发酵效果。

进一步而言，本申请实施例还包括：

步骤S1410：根据所述温度变化信息、所述第二发酵效果信息，获得第四发酵效果信息；

步骤S1420：根据所述第四发酵效果信息、所述发酵设定参数信息，获得第四匹配度；

步骤S1430：判断所述第四匹配度是否满足第五预定条件；

步骤S1440：当不满足时，根据所述第四发酵效果信息、所述发酵设定参数信息，获得第五发酵规则；

步骤S1450：根据所述第五发酵规则，获得第五调节指令，所述第五调节指令用于根据所述第五发酵规则对所述第一参数调整信息进行调节。

具体而言，同样的在按照湿度变化进行来评定发酵效果时，根据温度的变化情况结合湿度变化进行综合评定，来提高分析处理结果的准确性，将当前湿度的变化评价出的发酵效果和按照温度变化评价出的发酵效果信息进行综合计算，得到新的发酵效果信息，判断发酵效果是否满足要求，当满足时继续按照当前的环境进行发酵，当不满足时，在进行发酵规则定制时，按照湿度的变化差值、温度的变化差值进行综合评定，以定制出符合当前湿度、温度变化情况的参数，按照设定的参数进行发酵室的第一参数调整信息中的参数进行调整，使得调整后的发酵室环境符合当前湿度、温度评价后的综合处理要求。实现了按照不同的发酵情况，结合发酵室的具体环境和调整参数，定制对应的发酵规则，以符合不同发酵室内环境、不同设定参数和不同要求定制的发酵环境，整个过程智能控制，避免了人工操作造成的失误而影响发酵红茶的品质。解决了现有技术中红茶发酵环境的参数调节主要靠师傅的经验控制，受人为因素影响大，存在受人为控制水平的影响，无法确保发酵水平稳定性的技术问题。

实施例二

基于与前述实施例中一种智能调节红茶发酵室环境的方法同样发明构思，本发明还提供了一种智能调节红茶发酵室环境的系统，如图2所示，所述系统包括：

第一获得单元11，所述第一获得单元11用于获得预设发酵参数；

第二获得单元12，所述第二获得单元12用于获得发酵室控制参数；

第三获得单元13，所述第三获得单元13用于根据所述预设发酵参数、所述发酵室控制参数，获得第一参数调整信息；

第一采集单元14，所述第一采集单元14用于通过湿度检测器获得茶叶湿度信息，通过温度检测器获得茶叶温度信息，通过图像采集器获得第一图像信息；

第四获得单元15，所述第四获得单元15用于将所述第一图像信息输入发酵程度预测模型，获得第一发酵色泽信息；

第五获得单元16，所述第五获得单元16用于将所述茶叶湿度信息、茶叶温度信息、第一发酵色泽信息输入发酵环境评价模型，获得第一评价结果；

第一判断单元17，所述第一判断单元17用于判断所述第一评价结果是否满足第一预定条件；

第六获得单元18，所述第六获得单元18用于当不满足时，根据所述预设发酵参数、所述第一评价结果，获得第一发酵规则；

第七获得单元19，所述第七获得单元19用于根据所述第一发酵规则，获得第一调节指令，所述第一调节指令用于按照所述第一发酵规则对所述第一参数调整信息进行调节。

进一步的，所述系统还包括：

第一执行单元，所述第一执行单元用于将所述第一图像信息作为第一输入信息；

第八获得单元，所述第八获得单元用于获得茶叶品种信息，根据所述茶叶品种信息获得红茶各阶段发酵色泽图像信息库，其中，所述茶叶品种信息与所述第一图像信息中的茶叶品种相同；

第一输入单元，所述第一输入单元用于将所述第一输入信息、所述红茶各阶段发酵色泽图像信息库输入发酵程度预测模型，所述发酵程度预测模型通过多组训练数据训练获得，所述多组训练数据中的每组均包括：所述第一输入信息、所述红茶各阶段发酵色泽图像信息库和标识发酵程度色泽信息的标识信息；

第九获得单元，所述第九获得单元用于获得所述发酵程度预测模型的第一输出结果，所述第一输出结果包括第一发酵色泽信息，所述第一发酵色泽信息用于按照茶叶图像的颜色信息对茶叶发酵程度的色泽进行描述的信息。

进一步的，所述系统还包括：

第十获得单元，所述第十获得单元用于获得发酵原料信息；

第十一获得单元，所述第十一获得单元用于根据所述发酵原料信息，获得发酵设定参数信息；

第二采集单元，所述第二采集单元用于通过图像采集器，获得第二图像信息、第三图像信息，其中，所述第二图像信息为第一时间发酵原料的图像信息，所述第三图像信息为第二时间发酵原料的图像信息；

第十二获得单元，所述第十二获得单元用于分别根据所述第二图像信息、第三图像信息，获得第二发酵色泽信息、第三发酵色泽信息；

第十三获得单元，所述第十三获得单元用于根据所述第一时间、所述第二时间，获得第一发酵时长；

第十四获得单元，所述第十四获得单元用于根据所述第二发酵色泽信息、所述第三发酵色泽信息，获得发酵色泽评价信息；

第十五获得单元，所述第十五获得单元用于根据所述第一发酵时长、所述发酵色泽评价信息，获得第一发酵效果信息；

第十六获得单元，所述第十六获得单元用于根据所述第一发酵效果信息、所述发酵设定参数信息，获得第一匹配度；

第二判断单元，所述第二判断单元用于判断所述第一匹配度是否满足第二预定条件；

第十七获得单元，所述第十七获得单元用于当不满足时，根据所述第一发酵效果信息、所述发酵设定参数信息，获得第二发酵规则；

第十八获得单元，所述第十八获得单元用于根据所述第二发酵规则，获得第二调节指令，所述第二调节指令用于根据所述第二发酵规则对所述第一参数调整信息进行调节。

进一步的，所述系统还包括：

第十九获得单元，所述第十九获得单元用于根据所述发酵原料信息，获得标准发酵色泽信息集，其中，所述标准发酵色泽信息包括所述发酵原料在标准发酵过程中的色泽信息集合；

第二十获得单元，所述第二十获得单元用于根据所述第二发酵色泽信息、标准发酵色泽信息集，获得第一发酵程度信息；

第二十一获得单元，所述第二十一获得单元用于根据所述第三发酵色泽信息、标准发酵色泽信息集，获得第二发酵程度信息；

第二十二获得单元，所述第二十二获得单元用于根据所述第一发酵程度信息、第二发酵程度信息，获得所述发酵颜色评价信息。

进一步的，所述系统还包括：

第三采集单元，所述第三采集单元用于通过湿度检测器，获得第一湿度信息、第二湿度信息，其中，所述第一湿度信息为第一时间发酵原料的湿度信息，所述第二湿度信息为第二时间发酵原料的湿度信息；

第二十三获得单元，所述第二十三获得单元用于根据所述第一湿度信息、所述第二湿度信息，获得湿度变化信息；

第二十四获得单元，所述第二十四获得单元用于根据所述湿度变化信息、第一发酵时长，获得第二发酵效果信息；

第二十五获得单元，所述第二十五获得单元用于根据所述第二发酵效果信息、所述发酵设定参数信息，获得第二匹配度；

第三判断单元，所述第三判断单元用于判断所述第二匹配度是否满足第三预定条件；

第二十六获得单元，所述第二十六获得单元用于当不满足时，根据所述第二发酵效果信息、所述发酵设定参数信息，获得第三发酵规则；

第二十七获得单元，所述第二十七获得单元用于根据所述第三发酵规则，获得第三调节指令，所述第三调节指令用于根据所述第三发酵规则对所述第一参数调整信息进行调节。

进一步的，所述系统还包括：

第四采集单元，所述第四采集单元用于通过温度检测器获得第一温度信息，所述第一温度信息为所述第一时间的温度信息；

第五采集单元，所述第五采集单元用于获得第二温度信息，所述第二温度信息为所述第二时间的温度信息；

第二十八获得单元，所述第二十八获得单元用于根据所述第一温度信息、所述第二温度信息，获得温度变化信息；

第二十九获得单元，所述第二十九获得单元用于根据所述温度变化信息、所述第一发酵效果信息，获得第三发酵效果信息；

第三十获得单元，所述第三十获得单元用于根据所述第三发酵效果信息、所述发酵设定参数信息，获得第三匹配度；

第四判断单元，所述第四判断单元用于判断所述第三匹配度是否满足第四预定条件；

第三十一获得单元，所述第三十一获得单元用于当不满足时，根据所述第三发酵效果信息、所述发酵设定参数信息，获得第四发酵规则；

第三十二获得单元，所述第三十二获得单元用于根据所述第四发酵规则，获得第四调节指令，所述第四调节指令用于根据所述第四发酵规则对所述第一参数调整信息进行调节。

进一步的，所述系统还包括：

第三十三获得单元，所述第三十三获得单元用于根据所述温度变化信息、所述第二发酵效果信息，获得第四发酵效果信息；

第三十四获得单元，所述第三十四获得单元用于根据所述第四发酵效果信息、所述发酵设定参数信息，获得第四匹配度；

第五判断单元，所述第五判断单元用于判断所述第四匹配度是否满足第五预定条件；

第三十五获得单元，所述第三十五获得单元用于当不满足时，根据所述第四发酵效果信息、所述发酵设定参数信息，获得第五发酵规则；

第三十六获得单元，所述第三十六获得单元用于根据所述第五发酵规则，获得第五调节指令，所述第五调节指令用于根据所述第五发酵规则对所述第一参数调整信息进行调节。

进一步的，所述系统还包括：

第三十七获得单元，所述第三十七获得单元用于根据所述预设发酵参数，获得预测茶叶湿度信息、预测茶叶温度信息、预测发酵色泽信息；

第三十八获得单元，所述第三十八获得单元用于根据所述茶叶湿度信息、所述预测茶叶湿度信息，获得第一差值；

第三十九获得单元，所述第三十九获得单元用于根据所述茶叶温度信息、所述预测茶叶温度信息，获得第二差值；

第四十获得单元，所述第四十获得单元用于根据所述发酵色泽信息、所述预测发酵色泽信息，获得第三差值；

第四十一获得单元，所述第四十一获得单元用于根据所述第一差值、第二差值、第三差值，获得差值权重信息；

第四十二获得单元，所述第四十二获得单元用于根据所述差值权重信息、所述预设发酵参数，获得所述第一发酵规则。

前述图1实施例一中的一种智能调节红茶发酵室环境的方法的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的一种智能调节红茶发酵室环境的系统，通过前述对一种智能调节红茶发酵室环境的方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种智能调节红茶发酵室环境的系统的实施方法，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。

示例性电子设备

下面参考图3来描述本申请实施例的电子设备。

图3图示了根据本申请实施例的电子设备的结构示意图。

基于与前述实施例中一种智能调节红茶发酵室环境的方法的发明构思，本发明还提供一种智能调节红茶发酵室环境的系统，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文所述一种智能调节红茶发酵室环境的方法的任一方法的步骤。

其中，在图3中，总线架构(用总线300来代表)，总线300可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器304代表的存储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口306在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器303可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他系统通信的单元。

处理器302负责管理总线300和通常的处理，而存储器304可以被用于存储处理器302在执行操作时所使用的数据。

本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本申请实施例提供的一种智能调节红茶发酵室环境的方法及系统，应用于一发酵环境控制装置，所述装置包括一图像采集器、湿度检测器、温度检测器，通过获得预设发酵参数；获得发酵室控制参数；根据所述预设发酵参数、所述发酵室控制参数，获得第一参数调整信息；通过湿度检测器获得茶叶湿度信息，通过温度检测器获得茶叶温度信息，通过图像采集器获得第一图像信息；将所述第一图像信息输入发酵程度预测模型，获得第一发酵色泽信息；将所述茶叶湿度信息、茶叶温度信息、第一发酵色泽信息输入发酵环境评价模型，获得第一评价结果；判断所述第一评价结果是否满足第一预定条件；当不满足时，根据所述预设发酵参数、所述第一评价结果，获得第一发酵规则；根据所述第一发酵规则，获得第一调节指令，所述第一调节指令用于按照所述第一发酵规则对所述第一参数调整信息进行调节。达到了按照当前发酵室内茶叶的发酵情况结合发酵室具体参数调整状态对发酵环境进行针对性调整，以确保发酵室内环境满足当前茶叶的发酵要求，同时加入神经网络模型提高茶叶发酵分析结果的准确性，及时调整茶叶发酵的状态以保证发酵后的红茶品质满足预设要求，整个过程智能控制稳定度、精准度更高，避免了人工操作出现失误而影响发酵水平的技术效果。从而解决了现有技术中红茶发酵环境的参数调节主要靠师傅的经验控制，受人为因素影响大，存在受人为控制水平的影响，无法确保发酵水平稳定性的技术问题。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的系统。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令系统的制造品，该指令系统实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种智能调节红茶发酵室环境的方法，应用于一发酵环境控制装置，所述装置包括一图像采集器、湿度检测器、温度检测器，其中，所述方法包括：

获得预设发酵参数；

获得发酵室控制参数；

根据所述预设发酵参数、所述发酵室控制参数，获得第一参数调整信息；

通过湿度检测器获得茶叶湿度信息，通过温度检测器获得茶叶温度信息，通过图像采集器获得第一图像信息；

将所述第一图像信息输入发酵程度预测模型，获得第一发酵色泽信息；

将所述茶叶湿度信息、茶叶温度信息、第一发酵色泽信息输入发酵环境评价模型，获得第一评价结果；

判断所述第一评价结果是否满足第一预定条件；

当不满足时，根据所述预设发酵参数、所述第一评价结果，获得第一发酵规则；

根据所述第一发酵规则，获得第一调节指令，所述第一调节指令用于按照所述第一发酵规则对所述第一参数调整信息进行调节。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述将所述第一图像信息输入发酵程度预测模型，获得第一发酵色泽信息，包括：

将所述第一图像信息作为第一输入信息；

获得茶叶品种信息，根据所述茶叶品种信息获得红茶各阶段发酵色泽图像信息库，其中，所述茶叶品种信息与所述第一图像信息中的茶叶品种相同；

将所述第一输入信息、所述红茶各阶段发酵色泽图像信息库输入发酵程度预测模型，所述发酵程度预测模型通过多组训练数据训练获得，所述多组训练数据中的每组均包括：所述第一输入信息、所述红茶各阶段发酵色泽图像信息库和标识发酵程度色泽信息的标识信息；

获得所述发酵程度预测模型的第一输出结果，所述第一输出结果包括第一发酵色泽信息，所述第一发酵色泽信息用于按照茶叶图像的颜色信息对茶叶发酵程度的色泽进行描述的信息。

3.如权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：

获得发酵原料信息；

根据所述发酵原料信息，获得发酵设定参数信息；

通过图像采集器，获得第二图像信息、第三图像信息，其中，所述第二图像信息为第一时间发酵原料的图像信息，所述第三图像信息为第二时间发酵原料的图像信息；

分别根据所述第二图像信息、第三图像信息，获得第二发酵色泽信息、第三发酵色泽信息；

根据所述第一时间、所述第二时间，获得第一发酵时长；

根据所述第二发酵色泽信息、所述第三发酵色泽信息，获得发酵色泽评价信息；

根据所述第一发酵时长、所述发酵色泽评价信息，获得第一发酵效果信息；

根据所述第一发酵效果信息、所述发酵设定参数信息，获得第一匹配度；

判断所述第一匹配度是否满足第二预定条件；

当不满足时，根据所述第一发酵效果信息、所述发酵设定参数信息，获得第二发酵规则；

根据所述第二发酵规则，获得第二调节指令，所述第二调节指令用于根据所述第二发酵规则对所述第一参数调整信息进行调节。

4.如权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述第二发酵色泽信息、所述第三发酵色泽信息，获得发酵色泽评价信息，包括：

根据所述发酵原料信息，获得标准发酵色泽信息集，其中，所述标准发酵色泽信息包括所述发酵原料在标准发酵过程中的色泽信息集合；

根据所述第二发酵色泽信息、标准发酵色泽信息集，获得第一发酵程度信息；

根据所述第三发酵色泽信息、标准发酵色泽信息集，获得第二发酵程度信息；

根据所述第一发酵程度信息、第二发酵程度信息，获得所述发酵颜色评价信息。

5.如权利要求3所述的方法，其中，所述方法包括：

通过湿度检测器，获得第一湿度信息、第二湿度信息，其中，所述第一湿度信息为第一时间发酵原料的湿度信息，所述第二湿度信息为第二时间发酵原料的湿度信息；

根据所述第一湿度信息、所述第二湿度信息，获得湿度变化信息；

根据所述湿度变化信息、第一发酵时长，获得第二发酵效果信息；

根据所述第二发酵效果信息、所述发酵设定参数信息，获得第二匹配度；

判断所述第二匹配度是否满足第三预定条件；

当不满足时，根据所述第二发酵效果信息、所述发酵设定参数信息，获得第三发酵规则；

根据所述第三发酵规则，获得第三调节指令，所述第三调节指令用于根据所述第三发酵规则对所述第一参数调整信息进行调节。

6.如权利要求5所述的方法，其中，所述方法包括：

通过温度检测器获得第一温度信息，所述第一温度信息为所述第一时间的温度信息；

获得第二温度信息，所述第二温度信息为所述第二时间的温度信息；

根据所述第一温度信息、所述第二温度信息，获得温度变化信息；

根据所述温度变化信息、所述第一发酵效果信息，获得第三发酵效果信息；

根据所述第三发酵效果信息、所述发酵设定参数信息，获得第三匹配度；

判断所述第三匹配度是否满足第四预定条件；

当不满足时，根据所述第三发酵效果信息、所述发酵设定参数信息，获得第四发酵规则；

根据所述第四发酵规则，获得第四调节指令，所述第四调节指令用于根据所述第四发酵规则对所述第一参数调整信息进行调节。

7.如权利要求6所述的方法，其中，所述方法包括：

根据所述温度变化信息、所述第二发酵效果信息，获得第四发酵效果信息；

根据所述第四发酵效果信息、所述发酵设定参数信息，获得第四匹配度；

判断所述第四匹配度是否满足第五预定条件；

当不满足时，根据所述第四发酵效果信息、所述发酵设定参数信息，获得第五发酵规则；

根据所述第五发酵规则，获得第五调节指令，所述第五调节指令用于根据所述第五发酵规则对所述第一参数调整信息进行调节。

8.如权利要求1所述的方法，其中，所述当不满足时，根据所述预设发酵参数、所述第一评价结果，获得第一发酵规则，包括：

根据所述预设发酵参数，获得预测茶叶湿度信息、预测茶叶温度信息、预测发酵色泽信息；

根据所述茶叶湿度信息、所述预测茶叶湿度信息，获得第一差值；

根据所述茶叶温度信息、所述预测茶叶温度信息，获得第二差值；

根据所述发酵色泽信息、所述预测发酵色泽信息，获得第三差值；

根据所述第一差值、第二差值、第三差值，获得差值权重信息；

根据所述差值权重信息、所述预设发酵参数，获得所述第一发酵规则。

9.一种智能调节红茶发酵室环境的系统，其中，所述系统包括：

第一获得单元，所述第一获得单元用于获得预设发酵参数；

第二获得单元，所述第二获得单元用于获得发酵室控制参数；

第三获得单元，所述第三获得单元用于根据所述预设发酵参数、所述发酵室控制参数，获得第一参数调整信息；

第一采集单元，所述第一采集单元用于通过湿度检测器获得茶叶湿度信息，通过温度检测器获得茶叶温度信息，通过图像采集器获得第一图像信息；

第四获得单元，所述第四获得单元用于将所述第一图像信息输入发酵程度预测模型，获得第一发酵色泽信息；

第五获得单元，所述第五获得单元用于将所述茶叶湿度信息、茶叶温度信息、第一发酵色泽信息输入发酵环境评价模型，获得第一评价结果；

第一判断单元，所述第一判断单元用于判断所述第一评价结果是否满足第一预定条件；

第六获得单元，所述第六获得单元用于当不满足时，根据所述预设发酵参数、所述第一评价结果，获得第一发酵规则；

第七获得单元，所述第七获得单元用于根据所述第一发酵规则，获得第一调节指令，所述第一调节指令用于按照所述第一发酵规则对所述第一参数调整信息进行调节。

10.一种智能调节红茶发酵室环境的系统，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，其中，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-8任一项所述方法的步骤。

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