[發明專利]基于云服務的農作物種植托管系統及方法在審
| 申請號: | 201910560337.0 | 申請日: | 2019-06-26 |
| 公開(公告)號: | CN110347127A | 公開(公告)日: | 2019-10-18 |
| 發明(設計)人: | 林森;郭文忠;李銀坤;趙倩;王少磊;溫江麗;陳紅 | 申請(專利權)人: | 北京農業智能裝備技術研究中心 |
| 主分類號: | G05B19/418 | 分類號: | G05B19/418 |
| 代理公司: | 北京路浩知識產權代理有限公司 11002 | 代理人: | 楊明月 |
| 地址: | 100097 北京市海淀區*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 農作物種植 信息采集子系統 托管系統 農作物 云服務 生長過程數據 數據分析服務 病蟲害控制 病蟲害識別 存儲和處理 決策子系統 視覺子系統 產量預測 灌溉控制 環境控制 環境數據 決策結果 決策模型 農業種植 實時采集 托管服務 用戶終端 智能設備 智能巡檢 種植管理 檔案管理 生育期 無人化 智能化 構建 可用 推送 施肥 展示 播種 預警 報警 采集 發送 入侵 終端 生產 學習 管理 | ||
本發明實施例提供一種基于云服務的農作物種植托管系統及方法,所述系統包括:信息采集子系統,用于對目標農作物的生長過程數據和目標農作物種植區的環境數據進行實時采集;數據分析服務子系統,用于對信息采集子系統采集的數據進行存儲和處理,基于深度學習構建目標農作物的種植管理決策模型;視覺子系統用于對目標農作物進行生育期識別、病蟲害識別、長勢識別、入侵識別和產量預測;托管服務決策子系統用于實現播種控制、施肥控制、灌溉控制、環境控制、生產檔案管理、病蟲害控制、設備智能巡檢和預警報警;展示推送子系統用于將決策結果發送至智能設備終端和用戶終端進行展示。本發明實施例可用于實現農業種植管理的智能化、科學化和無人化。
技術領域
本發明涉及農業智能化技術領域,更具體地,涉及一種基于云服務的農作物種植托管系統及方法。
背景技術
隨著社會的進步,農業土地集約化程度進一步提升,現代化的技術裝備在農業中的應用越來越多,農業水利化、機械化和信息化水平也逐漸提高,但是園區作物種植管理更多的是依賴人的經驗,缺乏科學的依據和系統的管理方法,且人力成本日益增加,能源消耗日益嚴重,這些問題的解決需要更依靠智能化的管理系統與方法。
現有農業種植管理的智能化裝置包括:水肥一體化設備和環境管控裝置、基于數據采集的作物種植裝置等智能化裝置。
目前農業種植管理的智能化裝置存在以下問題:1)當前農業領域沒有成熟的針對作物種植的全生育期管理裝置或方法,現有的灌溉和環境管控設備相對獨立,灌溉施肥多采用水肥一體化設備,環境管理僅僅監控氣象和墑情信息,沒有將環境信息和水肥管理與作物的生長需求結合起來;2)現有的水肥一體化設備和環境管控裝置,仍然是依靠粗放的經驗或者是定時定量管理模式,缺乏科學的依據和智能化的決策方法,沒有從影響作物生長因素的層面進行考慮;3)市場上的作物種植裝置的云平臺僅是數據采集平臺,可以實現遠程控制,沒有數據分析和智能決策算法,只能起到輔助生產作用,生產中仍然需要大量的人員參與;4)市場上的作物種植智能裝置專業性較強,大多操作復雜,需要專業的技術人進行維護,在技術人員缺乏的情況下,極易造成設備的閑置浪費。因此園區大多高薪聘請專業的人員,需要投入大量的資金;5)設備運維作為一個勞動密集型行業,面臨著人力成本上升、經費不足、作業效率及管理效率低下等現實問題。
發明內容
本發明實施例提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的基于云服務的農作物種植托管系統及方法。
第一方面,本發明實施例提供一種基于云服務的農作物種植托管系統,包括:信息采集子系統、數據分析服務子系統、視覺子系統、托管服務決策子系統和展示推送子系統,其中,
所述信息采集子系統,用于對目標農作物的生長過程數據和目標農作物種植區的環境數據進行實時采集,并發送給所述數據分析服務子系統;
所述數據分析服務子系統,用于對所述信息采集子系統采集的目標農作物的生長過程數據和目標農作物種植區的環境數據進行存儲和處理,構建目標農作物的生長模型,并基于深度學習構建目標農作物的種植管理決策模型;
所述視覺子系統,用于對目標農作物進行生育期識別、病蟲害識別、長勢識別、入侵識別和產量預測;
所述托管服務決策子系統,用于基于所述數據分析服務子系統和視覺子系統提供的數據實現播種控制、施肥控制、灌溉控制、環境控制、生產檔案管理、病蟲害控制、設備智能巡檢和預警報警;
所述展示推送子系統,用于將所述托管服務決策子系統輸出的決策結果發送至智能設備終端和用戶終端進行展示。
第二方面,本發明實施例提供一種基于云服務的農作物種植托管方法,包括:
對目標農作物的生長過程數據和目標農作物種植區的環境數據進行實時采集;
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