CN113519384A - 智能种植方法、系统及设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了智能种植方法、系统及装置，涉及智能种植技术，特别涉及智能种植方法、系统及设备，其中所述智能种植方法包括以下步骤：采集植株信息；将所述植株信息输入植物生长模型；所述植株生长模型根据所述植株信息输出对应的自动种植方案；若达到停止自动种植的条件，则停止自动种植。本发明通过采集植株的信息，结合植株生长状况和生存环境，输出对应的自动种植方案，使植株能够在脱离人工的前提下也能具有针对性地为不同的植株定制不同的自动种植方案，减少水资源和肥料的浪费，同时能够保证使用最有效而最低成本的自动种植方案为不同的植株灌溉，保障了植株的健康状态。

Description

智能种植方法、系统及设备

技术领域

本发明涉及智能种植技术，特别涉及智能种植方法、系统及设备。

背景技术

随着社会的发展，政府越来越注重绿化环境的建设，因此，智能种植成为了园艺行业必不可少的技术。

现有的智能灌溉方式一般是采用定时自动浇灌，需要预先设定灌溉开始的时间和灌溉时长，当到了预设的时间，自动打开控制阀，进行固定时长的灌溉。但传统的智能灌溉方式无法根据不同种类的植物特性，智能调整针对植物特性的灌溉方式和灌溉时长，也无法针对不同的植物调整具有针对性的施肥方案。

发明内容

基于当前智能灌溉方式中存在的无法智能针对植物特性而调整灌溉方式和灌溉时长的技术问题，故提出以下申请内容：

智能种植方法，包括以下步骤：

采集植株信息；

将所述植株信息输入植物生长模型；

所述植株生长模型根据所述植株信息输出对应的自动种植方案；

若达到停止自动种植的条件，则停止自动种植。

进一步的，采集植株信息还包括以下步骤：

根据植株所在区域为植物分区、编号；

实时采集植株信息，所述植株信息包括：植株种类、植株生长状况和植株生长环境数据。

进一步的，所述植物生长模型的形成包括以下步骤：

输入现有植株数据，包括：植株种类、植株生长状况、植株生长环境、植株浇水量和施肥量；

根据现有植株信息设定常规种植方案；

根据植株种类植株生长状况和植株生长环境，输出植株浇水量和施肥量。

进一步的，所述植株生长模型根据所述植株信息输出对应的自动种植方案还包括以下步骤：

输入实时植株信息；

根据实时植株信息，匹配所述植物生长模型中的常规种植方案。

智能种植系统，执行前述的智能种植方法，包括：

数据识别模块：采集植株信息，并根据采集到的信息，识别植株种类、植株生长状况和植株生长环境；

云端处理模块：根据所述植株信息输出对应的自动种植指令；

数据接收模块：接收所述云端处理模块输出的自动种植指令，并执行所述自动种植指令；

移动终端：包括识别模块、查看模块、种植模式选择模块、手动控制模块；

识别模块：拍照识别植株信息；

查看模块：查看植株信息和自动种植历史记录；

种植模式选择模块：开启或关闭自动种植模式；

手动控制模块：手动控制相关设备进行灌溉。

进一步的，所述云端处理模块根据识别到的植株种类、植株生长状况和植株生长环境输出对应的自动种植指令。

进一步的，所述自动种植指令包括：灌溉的水量、施肥量和灌溉的时间点、频次。

进一步的，所述识别模块通过拍照将植株图像上传至所述云端处理模块。

进一步的，所述云端处理模块还包括存储植株信息和灌溉历史记录。

智能种植设备，包括储料塔，执行前述的智能种植方法，其中：

所述储料塔包括第一存储区、第二存储区和运输管，所述第一存储区储存水，所述第二存储区储存肥料，所述运输管根据所述植株生长模型输出的自动种植方案运输水和/或肥料。

本发明提供的智能种植方法、系统及设备，通过采集植株的信息，结合植株生长状况和生存环境，输出对应的自动种植方案，使植株能够在脱离人工的前提下也能具有针对性地为不同的植株定制不同的自动种植方案，减少水资源和肥料的浪费，同时能够保证使用最有效而最低成本的自动种植方案为不同的植株灌溉，保障了植株的健康状态。

附图说明

图1为本发明所述智能种植方法步骤图；

图2为本发明所述步骤S1具体步骤图；

图3为本发明所述步骤S2中植物生长模型构成步骤图；

图4为本发明所述步骤2具体步骤图；

图5为本发明所述智能种植系统结构示意图；

图6为本发明所述植株具体浇水量数据表格；

图7为本发明所述植株具体施肥量数据表格。

具体实施方式

下面结合附图对本公开实施例进行详细描述。

以下通过特定的具体实例说明本公开的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本公开的其他优点与功效。显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。本公开还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本公开的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本公开中的实施例，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，都属于本公开保护的范围。

智能种植方法，如图1所示，包括以下步骤：

步骤S1、采集植株信息；

在本申请中，通过图像采集、图像分析的方式捕获植物的特征，进而识别植物的种类，还通过图像采集、图像分析的方式识别植物的生长特征，判断植物是否营养不良或者是否有害虫等，此外，还通过传感器采集植株周边环境，在本申请中，优选地使用温度传感器采集植物周围的温度，以此判断植物是否需要浇水，使用空气湿度传感器采集空气中的相对湿度，以此判断植物生存环境中的湿度是否适宜，使用泥土湿度传感器采集泥土中的湿度，使用光照强度传感器采集植物生存环境中光照强度，上述传感器采集到的数据经过综合处理输入到所述植物生长模型中。

进一步的，在本申请的一种优选实施例中，步骤S1采集植株信息具体还包括以下步骤：

步骤S110、根据植株所在区域为植物分区、编号；

为方便管理，将所有的植株按区域编号，例如：按照种植区域分为a区、b区、c区、d区等，所述a区按照地理位置顺序为植株编号，如编号为1、2、3、4等，在采集植株信息时，采集装置同时采集植株的分区和编号。

步骤S120、实时采集植株信息，所述植株信息包括：植株种类、植株生长状况和植株生长环境数据。

在植株浇灌过程中，实时采集植株的相关信息，其中包括植株种类、植株生长状况和植株生长环境数据，采集植株种类是为了能够具有针对性地为植株灌溉合适的水和肥料，采集植株生长状况包括植株的高度、冠幅、杆径等，综合植株的生长状况匹配不同的种植方案，如植株高度与常规植株相比偏低，则判断植株存在营养不良的情况，其他植株特征也是一样的判断原则，此处不再进行赘述。

步骤S2、将所述植株信息输入植物生长模型；

所述植物生长模型根据历史种植数据形成，在本申请中优选地获取历史种植数据，包括植株种类图片、植株温湿度环境下预设的浇水量和浇水次数，此外，还在模型内设置判断条件，当植株温湿度达到预设范围时，输出植株浇水量、施肥量等参数指令。

进一步的，在本申请的一种优选实施例中，步骤S2中所述植物生长模型的形成包括以下步骤：

步骤S201、输入现有植株数据，包括：植株种类、植株生长状况、植株生长环境、植株浇水量和施肥量；

在建设所述植物生长模型时，通过将现有数据中植株种类等相关数据上传到模型中，在本申请实施例中，除了植株种类、植株生长状况、植株生长环境、浇水量和施肥量这些数据，还可以包括植株的生长曲线，曲线包括植物在各地区、相应植株所处环境下应该浇水的水量以及施肥量、浇水量、施肥时间点、频次、施肥时长等，所述植物生长模型支持提前录入相关数据。

所述植物生长模型根据不同种类的植株、植株根茎大小、不同季节配置对应植株的浇水曲线和施肥曲线，所述曲线的格式为JSON格式，在实际应用中可参考以下例子：

如植株种类为红掌，所处月份为1月，若冠幅直径为10厘米，则浇水100毫升、若冠幅直径为20厘米，则浇水200毫升、若冠幅直径为30厘米，则浇水300毫升，浇水间隔周期为15天；所处月份为2月，按照上述浇水方式；所处月份为3月，若冠幅直径为10厘米，则浇水200毫升、若冠幅直径为20厘米，则浇水300毫升、若冠幅直径为30厘米，则浇水400毫升，浇水间隔周期为10天，具体如图6所示，其中，3月份浇水间隔周期为10天、4月份浇水间隔周期为8天、5月份浇水间隔周期为7天、6月份浇水间隔周期为5天、7月份浇水间隔周期为4天。

施肥量按季度分，具体施肥量如图7所示，春季的施肥间隔周期为15天，夏季的施肥间隔周期为30天，秋季的施肥间隔周期为45天，冬季施肥间隔周期为30天。

步骤S202、根据现有植株信息设定常规种植方案；

在使用前，所述植物生长模型可根据历史植株信息，学习针对不同情况的植株输出具有针对性的种植方案，在本申请实施例中，若植株泥土干湿度达到预设的范围，则触发模型输出植株浇水指令，若检测到植株高度或杆径等低于正常植株，则制定有针对性的施肥方案，包括施肥时间点、施肥频次、施肥时间段等。

步骤S203、根据植株种类植株生长状况和植株生长环境，输出植株浇水量和施肥量。

当植物生长模型建好后，使用时采集植株相关信息，若植株相关信息达到植物生长模型预设的范围，则输出具体的种植方案，例如：将土壤的湿度分为干旱区域和饱和线，当土壤中的湿度达到干旱区域曲线时，所述植物生长模型输出浇水指令，根据土壤的干旱程度，制定浇水时长和浇水量。其他特性也可参考上述方案，此处不再进行赘述。

进一步的，在本申请的一种优选实施例中，步骤S2具体还包括以下步骤：

步骤S210、输入实时植株信息；

在使用过程中，实时采集植株信息，并将采集到的植株信息输入到植物生长模型中，所述植物生长模型根据输入的实时植株信息判断并输出具有针对性的种植方案。

步骤S211、根据实时植株信息，匹配所述植物生长模型中的常规种植方案。

如步骤S202和步骤S203，所述植物生长模型根据历史植株数据产生有既定的种植方案，当植株的实时信息采集完成以后，所述植物生长模型根据采集到的植株信息判断是否匹配现有的常规种植方案，若匹配则按照匹配到的常规种植方案进行浇水和/或施肥。

步骤S3、所述植株生长模型根据所述植株信息输出对应的自动种植方案；

按照现有的技术及经验，设定好常规种植方案，如达到自动种植的条件，则触发输出种植方案，按照常规种植方案输出植株浇水量和/或施肥量。本步骤中不仅仅指浇水量和施肥量，还包括浇水时长、频次、施肥时长、频次等。

步骤S4、若达到停止自动种植的条件，则停止自动种植。

在本申请实施例中，停止自动种植的条件可以是浇水或施肥已经达到饱和设定值，也可以是用户手动停止了自动种植模式。

智能种植系统，执行前述的智能种植方法，如图5所示，包括：

数据识别模块100：采集植株信息，并根据采集到的信息，识别植株种类、植株生长状况和植株生长环境；

云端处理模块200：根据所述植株信息输出对应的自动种植指令；

数据接收模块300：接收所述云端处理模块输出的自动种植指令，并执行所述自动种植指令；

移动终端400：包括识别模块、查看模块、种植模式选择模块、手动控制模块；

识别模块：拍照识别植株信息；

查看模块：查看植株信息和自动种植历史记录；

种植模式选择模块：开启或关闭自动种植模式；

手动控制模块：手动控制相关设备进行灌溉。

所述数据识别模块100采集植株信息，并将采集到的植株信息发送到云端处理模块，所述云端处理模块根据输入的植株信息，判断植株是否需要浇水和/或浇水，并根据植株信息匹配对应的自动种植指令，输出浇水量、施肥量、施肥次数等与植物种植相关的指令，随后，所述云端处理模块将指令发送到所述数据接收模块，所述数据接收模块执行接收到的指令，控制相关设备进行浇水和/施肥。

所述移动终端为更加优选的实施方案，所述移动终端利用摄像头等拍照识别植株信息，通过查看模块查看植株信息和自动种植模式下的历史记录，包括浇水的频次、浇水的时间、浇水量等，所述查看模块还可以通过所述数据识别模块查看植株的健康状况；

移动终端的种植模式选择模块可以提供自动种植模式和手动种植模式两种选择，当用户选择自动种植模式时，启动前述智能种植方法的执行步骤，此处不再进行赘述，当用户选择手动种植模式时，用户可根据需求手动浇水和/或施肥；

当用户关闭了自动种植模式，则触发手动控制模块，手动控制模块可以供用户根据需求手动浇水或施肥。

进一步的，在本申请的一种优选实施例中，所述云端处理模块根据识别到的植株种类、植株生长状况和植株生长环境输出对应的自动种植指令。

进一步的，在本申请的一种优选实施例中，所述自动种植指令包括：灌溉的水量、施肥量和灌溉的时间点、频次。

进一步的，所述识别模块通过拍照将植株图像上传至所述云端处理模块。

进一步的，所述云端处理模块还包括存储植株信息和灌溉历史记录。

智能种植设备，包括储料塔，执行前述的智能种植方法，其中：

所述储料塔包括第一存储区、第二存储区和运输管，所述第一存储区储存水，所述第二存储区储存肥料，所述运输管根据所述植株生长模型输出的自动种植方案运输水和/或肥料。

储水塔分为储水区和储肥区，所述储肥区包括氮、磷、钾、有机肥等区域，智能种植设备可根据需求自由选择合适的肥料，此外，所述智能种植设备还包括水泵、水泵控制器和出肥控制器，所述水泵用于加大水压，用于提高浇水效率，所述水泵控制器可用于控制水泵从而控制水压，减少水资源的浪费；所述出肥控制器可用于控制肥料的出料种类，也可用于控制肥料的出料量，从而减少浪费。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，read-onlymemory)、随机存取存储器(RAM，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

Claims (10)

1.智能种植方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集植株信息；

将所述植株信息输入植物生长模型；

所述植株生长模型根据所述植株信息输出对应的自动种植方案；

若达到停止自动种植的条件，则停止自动种植。

2.根据权利要求1所述的智能种植方法，其特征在于，采集植株信息还包括以下步骤：

根据植株所在区域为植物分区、编号；

实时采集植株信息，所述植株信息包括：植株种类、植株生长状况和植株生长环境数据。

3.根据权利要求1所述的智能种植方法，其特征在于，所述植物生长模型的形成包括以下步骤：

输入现有植株数据，包括：植株种类、植株生长状况、植株生长环境、植株浇水量和施肥量；

根据现有植株信息设定常规种植方案；

根据植株种类植株生长状况和植株生长环境，输出植株浇水量和施肥量。

4.根据权利要求3所述的智能种植方法，其特征在于，所述植株生长模型根据所述植株信息输出对应的自动种植方案还包括以下步骤：

输入实时植株信息；

根据实时植株信息，匹配所述植物生长模型中的常规种植方案。

5.智能种植系统，其特征在于，执行权利要求1至4任一项所述的智能种植方法，包括：

数据识别模块：采集植株信息，并根据采集到的信息，识别植株种类、植株生长状况和植株生长环境；

云端处理模块：根据所述植株信息输出对应的自动种植指令；

数据接收模块：接收所述云端处理模块输出的自动种植指令，并执行所述自动种植指令；

移动终端：包括识别模块、查看模块、种植模式选择模块、手动控制模块，其中：

识别模块：拍照识别植株信息；

查看模块：查看植株信息和自动种植历史记录；

种植模式选择模块：开启或关闭自动种植模式；

手动控制模块：手动控制相关设备进行灌溉。

6.根据权利要求5所述的智能种植系统，其特征在于，所述云端处理模块根据识别到的植株种类、植株生长状况和植株生长环境输出对应的自动种植指令。

7.根据权利要求6所述的智能种植系统，其特征在于，所述自动种植指令包括：灌溉的水量、施肥量和灌溉的时间点、频次。

8.根据权利要求5所述的智能种植系统，其特征在于，所述识别模块通过拍照将植株图像上传至所述云端处理模块。

9.根据权利要求5所述的智能种植系统，其特征在于，所述云端处理模块还包括存储植株信息和自动种植历史记录。

10.智能种植设备，包括储料塔，其特征在于，执行权利要求1至4任一项所述的智能种植方法，其中：

所述储料塔包括第一存储区、第二存储区和运输管，所述第一存储区储存水，所述第二存储区储存肥料，所述运输管根据所述植株生长模型输出的自动种植方案运输水和/或肥料。

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