[發明專利]一種用于植物生長和發育的人工智能生長方法

在審

• 申請號: 202010019206.4
• 申請日: 2020-01-08
• 公開（公告）號: CN111436296A
• 公開（公告）日: 2020-07-24
• 發明（設計）人: 張湋楊;奕樂
• 申請（專利權）人: 樂凱拜倫燈光有限公司
• 主分類號: A01G7/04
• 分類號: A01G7/04;A01H4/00;G06Q50/02;G06Q10/06;G06N20/00
• 代理公司: 深圳市神州聯合知識產權代理事務所(普通合伙) 44324
• 代理人: 王志強

1.一種用于植物生長和發育的人工智能生長方法，其特征在于該方法通過多個感知單元獲得植物生長的條件、影響因素，依據條件、影響因素生成植物人工發育的基線生長模型；然后，通過所述模型和光照裝置為基于種植者的需求和目標而在恰當的時間和恰當的位置向植物提供恰當的光照。

2.如權利要求1所述的用于植物生長和發育的人工智能生長方法，其特征在于所述感知單元可包括但不限于環境溫度、水溫、相對濕度、CO₂、液體和生長培養基的液位、大氣壓力、光譜、pH值、露點、葉片濕度、電導率的檢測器件，以及GPS和相機。

3.如權利要求1所述的用于植物生長和發育的人工智能生長方法，其特征在于所述方法，進一步包括有數據捕獲和數據處理步驟、用于其生長光照算法的機器學習步驟，和應用步驟；其中：所述數據捕獲用于獲知植物的生長數據及環境數據；數據捕獲后通過網關將數據發送給云服務器，通過云服務器對數據進行處理，所述處理包括但不限于植物辨別或識別；所述機器學習步驟為與基線模型相比較，并且應用機器學習算法以分析并推薦有助于更佳生長或發育的光照算法；所述應用步驟為通過網關控制光照裝置對植物提供合適的光照。

4.如權利要求3所述的用于植物生長和發育的人工智能生長方法，其特征在于所述數據捕獲步驟包含通過終端用戶輸入的數據輸入、預輸入或通過API接口收集的數據輸入三種方式，在所述API接口實現數據收集中，通過感知單元來獲取植物圖像及環境數據，所述植物圖像至少具有兩幅，以能夠進行準確地對比和分析。

5.如權利要求4所述的用于植物生長和發育的人工智能生長方法，其特征在于所述數據捕獲步驟中，數據包括但不限于環境數據、系統數據、植物的視覺和物理外觀數據、圖像數據；環境數據可包括溫度、空氣壓力、濕度、光；系統數據可包括功耗、溫度、通電/斷電循環；視覺和物理外觀數據可包括：生物特征、形狀、尺寸、結構、密度、重量、顏色、缺陷、損傷、在瓶內或組織培養物容器內的位置、外來物質。

6.如權利要求3所述的用于植物生長和發育的人工智能生長方法，其特征在于所述機器學習步驟中，基于數據捕獲步驟所獲得的數據，特別是所述種植者目標、植物類型信息和從所述感知單元獲得的植物質量數據，將對所述數據進行處理后提供生長評級，然后將該評級與基線生長模型相比較，并且應用學習算法，所述基線生長模型為事先建立的植物生長的基本狀態模型。

7.如權利要求6所述的用于植物生長和發育的人工智能生長方法，其特征在于所述機器學習步驟，是通過深度學習的計算機軟件實現的，軟件將首先辨別所述植物或組織培養物的種類，然后對其評級。

8.如權利要求7所述的用于植物生長和發育的人工智能生長方法，其特征在于所述評級可包括準確顏色分級、顏色分離、瑕疵計數、糖分級、柔軟性分級、損傷等級、形狀尺寸評級、外來物質計數、葉綠素評級、密度評級、繁殖率、存活率、污染危害評級的任意一種或任意組合。

9.如權利要求8所述的用于植物生長和發育的人工智能生長方法，其特征在于所述基線生長模型具體應用可包括對所述種類進行比較的數值范圍或3D的模型。

10.如權利要求3所述的用于植物生長和發育的人工智能生長方法，其特征在于所述應用步驟進一步包括有：部署所述新生長光照算法，部署所述新生長光照算法是在植物生長的相同階段針對其它植物和組織培養物，或在植物生長的后續階段針對相同組織培養物或植物重新調整生長光照算法。