[發明專利]植被生長監測方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010486051.5
• 申請日: 2020-06-01
• 公開（公告）號: CN111814952A
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發明（設計）人: 陳勇;宋德超;陳翀;李雨銘
• 申請（專利權）人: 珠海格力電器股份有限公司;珠海聯云科技有限公司
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/02
• 代理公司: 北京華夏泰和知識產權代理有限公司 11662
• 代理人: 韓月玲;劉蔓莉

1.一種植被生長監測方法，其特征在于，包括：

采集當前時刻所述植被的生長環境參數，和所述當前時刻所述植被的生長狀態；

將所述生長環境參數和所述生長狀態輸入到指定模型中，獲得所述指定模型輸出的所述植被下一時刻的生長狀態，所述指定模型是通過樣本數據訓練獲得，所述樣本數據包括預先采集的所述植被整個生命周期的生長環境參數，和，與所述整個生命周期的生長環境參數所對應的生長狀態；

根據獲得的所述下一時刻的生長狀態進行提示。

2.根據權利要求1所述的植被生長監測方法，其特征在于，所述生長環境參數包括：二氧化碳、二氧化氮、空氣濕度、空氣溫度、光照強度和營養液含氧量。

3.根據權利要求2所述的植被生長監測方法，其特征在于，根據獲得的所述下一時刻的生長狀態進行提示，包括：

根據獲得的所述下一時刻的生長狀態，判斷所述植被下一時刻是否為異常狀態；

當判定所述植被下一時刻是所述異常狀態時，根據所述異常狀態，提示用戶具體的操作步驟；

當判定所述植被下一時刻不是所述異常狀態時，提示用戶所述植被生長無異常。

4.根據權利要求3所述的植被生長監測方法，其特征在于，所述異常狀態包括：黃葉、植株瘦小、葉子發皺、葉子出現斑點和掉葉，所述黃葉包括：水黃、旱黃、肥黃、餓黃和缺鐵性黃葉，所述葉子出現斑點包括：葉子出現黑點和葉子出現白點。

5.根據權利要求1-4任一項所述植被生長監測方法，其特征在于，所述指定模型包括：長短期記憶網絡LSTM模型。

6.根據權利要求5所述的植被生長監測方法，其特征在于，采集當前時刻所述植被的生長環境參數，和所述當前時刻所述植被的生長狀態之前，還包括：

對所述樣本數據進行預處理，獲得時序數據；

將所述時序數據輸入到初始LSTM模型，獲得確定LSTM模型；

利用均方誤差算法對所述確定LSTM模型進行誤差評估，當誤差結果小于預設誤差值，判定所述確定LSTM模型訓練成功，將訓練成功的所述確定LSTM模型定義為所述指定模型。

7.根據權利要求6所述的植被生長監測方法，其特征在于，對所述樣本數據進行預處理，獲得時序數據，包括：

對所述樣本數據進行數據缺失值補全、時序化處理或歸一化處理，獲取所述時序數據。

8.一種植被生長監測裝置，其特征在于，包括：

采集模塊，用于采集當前時刻所述植被的生長環境參數，和所述當前時刻所述植被的生長狀態；

獲得模塊，用于將所述生長環境參數和所述生長狀態輸入到指定模型中，獲得所述指定模型輸出的所述植被下一時刻的生長狀態，所述指定模型是通過樣本數據訓練獲得，所述樣本數據包括預先采集的所述植被整個生命周期的生長環境參數，和，與所述整個生命周期的生長環境參數所對應的生長狀態；

提示模塊，用于根據獲得的所述下一時刻的生長狀態進行提示。

9.一種電子設備，其特征在于，包括：處理器、通信組件、存儲器和通信總線，其中，處理器、通信組件和存儲器通過通信總線完成相互間的通信；

所述存儲器，用于存儲計算機程序；

所述處理器，用于執行所述存儲器中所存儲的程序，實現權利要求1-7任一項所述的植被生長監測方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1-7任一項所述的植被生長監測方法。