[發(fā)明專利]基于人工智能的農(nóng)業(yè)無人機(jī)作物精準(zhǔn)營養(yǎng)系統(tǒng)及方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010800030.6
• 申請(qǐng)日: 2020-08-11
• 公開（公告）號(hào): CN111968001A
• 公開（公告）日: 2020-11-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 尹愚
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 成都大象分形智能科技有限公司
• 主分類號(hào): G06Q50/02
• 分類號(hào): G06Q50/02;G06K9/00;G06N3/08;G06F16/29;G16Y10/05;G16Y20/10;G16Y20/20;G16Y40/10;G16Y40/20;G16Y40/30;G16Y40/60
• 代理公司: 成都天嘉專利事務(wù)所(普通合伙) 51211
• 代理人: 蘇丹

本發(fā)明屬于智慧農(nóng)業(yè)管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于人工智能的農(nóng)業(yè)無人機(jī)作物精準(zhǔn)營養(yǎng)系統(tǒng)及方法。系統(tǒng)包括中心工作站、智能用戶端與云端系統(tǒng)；中心工作站采用農(nóng)業(yè)無人機(jī)進(jìn)行農(nóng)業(yè)信息采集，并完成包括但不限于數(shù)據(jù)傳輸與營養(yǎng)供給的農(nóng)業(yè)服務(wù)；智能用戶端用于展示信息、采集異常苗情圖像與購買營養(yǎng)供給服務(wù)；云端系統(tǒng)對(duì)信息進(jìn)行處理分析，其中經(jīng)訓(xùn)練的人工智能模型能夠輸出高度經(jīng)驗(yàn)性的農(nóng)作物營養(yǎng)供給方案及其他農(nóng)業(yè)操作建議。本發(fā)明提供了兩個(gè)階段的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)采集分析過程，分析對(duì)象由大規(guī)模的“農(nóng)業(yè)種植區(qū)”縮小為小規(guī)模的“問題分區(qū)”，使數(shù)據(jù)分析獲取的農(nóng)化服務(wù)方案的針對(duì)性與精準(zhǔn)性逐漸提升。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于智慧農(nóng)業(yè)管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于人工智能的農(nóng)業(yè)無人機(jī)作物精準(zhǔn)營養(yǎng)系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)

傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)無法高效率地對(duì)大面積種植區(qū)域中的作物進(jìn)行監(jiān)測，也無法針對(duì)具有不同土壤墑情、作物苗情的地塊實(shí)施針對(duì)性的營養(yǎng)供給，在大量消耗人力成本的同時(shí)，可能導(dǎo)致農(nóng)作物營養(yǎng)失衡，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量，甚至引起耕地板結(jié)、土壤酸化等環(huán)境問題。

如現(xiàn)有技術(shù)中專利號(hào)為CN201610024995和CN201910298983的中國發(fā)明專利所記載的，農(nóng)業(yè)無人機(jī)現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域的農(nóng)情數(shù)據(jù)采集、實(shí)時(shí)圖像處理、種植環(huán)境監(jiān)測等工作。現(xiàn)有的技術(shù)方案中，農(nóng)業(yè)無人機(jī)通常包括機(jī)載傳感器、圖像采集裝置及可見光/近紅外光掃描裝置，以實(shí)現(xiàn)種植環(huán)境參數(shù)、農(nóng)作物圖像的實(shí)時(shí)采集與農(nóng)作物健康狀況的追蹤。通過比較采集數(shù)據(jù)與系統(tǒng)后臺(tái)預(yù)存的、反映農(nóng)作物理想營養(yǎng)狀態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，由此決定后續(xù)營養(yǎng)供給方案。

然而采用農(nóng)業(yè)無人機(jī)進(jìn)行精準(zhǔn)營養(yǎng)供給存在如下缺陷：

首先，現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)無人機(jī)數(shù)據(jù)采集及分析的對(duì)象是整個(gè)農(nóng)業(yè)種植區(qū)，缺乏重點(diǎn)區(qū)域的精準(zhǔn)采集、分析與針對(duì)性農(nóng)情處理。這可能導(dǎo)致農(nóng)情分析以偏概全，導(dǎo)致面向種植區(qū)整體的農(nóng)業(yè)操作大量浪費(fèi)了農(nóng)業(yè)資源；其次，受限于種植環(huán)境的差異性，系統(tǒng)預(yù)設(shè)的后臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)難以始終保證其專業(yè)性、準(zhǔn)確性、地域適用性，加之標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)制定者能力參差不齊，標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)可能無法提供有效的數(shù)據(jù)參考；第三，為了獲取能夠準(zhǔn)確反映農(nóng)情的數(shù)據(jù)及圖像，需要綜合考慮飛行時(shí)間、飛行半徑、飛行高度、采集精度、數(shù)據(jù)分析能力等一系列專業(yè)問題，可能需要農(nóng)業(yè)專家、無人機(jī)操作員在整個(gè)作物生長周期內(nèi)進(jìn)行多次飛行方案調(diào)整，使人力成本不降反升；此外，無人機(jī)極易受到氣候條件的影響，不可預(yù)知的天氣狀況可能導(dǎo)致飛行風(fēng)險(xiǎn)和維護(hù)成本增加；且受限于載重能力，農(nóng)業(yè)無人機(jī)作為空中營養(yǎng)作業(yè)工具，在實(shí)際應(yīng)用中的能力相當(dāng)有限。因此，對(duì)于長期的農(nóng)情智能檢測與智能農(nóng)化服務(wù)工作而言，若僅僅采用農(nóng)業(yè)無人機(jī)系統(tǒng)作為技術(shù)支持，其數(shù)據(jù)精準(zhǔn)性、方案有效性及成本可控性均難以保證。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的上述缺陷，本發(fā)明提供了一種基于人工智能的農(nóng)業(yè)無人機(jī)作物精準(zhǔn)營養(yǎng)系統(tǒng)及方法。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請(qǐng)的具體方案為：

一種基于人工智能的農(nóng)業(yè)無人機(jī)作物精準(zhǔn)營養(yǎng)系統(tǒng)，包括中心工作站、智能用戶端及分別與二者信號(hào)相連的云端系統(tǒng)；

其中，中心工作站的服務(wù)范圍覆蓋整個(gè)農(nóng)業(yè)種植區(qū)，向農(nóng)業(yè)種植區(qū)提供包括但不限于農(nóng)業(yè)信息采集、數(shù)據(jù)傳輸與營養(yǎng)供給的農(nóng)業(yè)服務(wù)；農(nóng)業(yè)種植區(qū)包括由至少一名用戶負(fù)責(zé)的多個(gè)分區(qū)；所述農(nóng)業(yè)信息采集是由農(nóng)業(yè)無人機(jī)實(shí)現(xiàn)的、面向農(nóng)業(yè)種植區(qū)進(jìn)行的整體性數(shù)據(jù)采集。

智能用戶端用于展示信息，拍攝異常苗情，并向用戶提供購買營養(yǎng)供給服務(wù)的渠道；其中，拍攝異常苗情是面向出現(xiàn)異常苗情的問題分區(qū)進(jìn)行的針對(duì)性數(shù)據(jù)采集。

云端系統(tǒng)對(duì)上傳自中心工作站及智能用戶端的信息進(jìn)行處理分析，生成農(nóng)情初診報(bào)告、營養(yǎng)供給方案及其他農(nóng)業(yè)操作建議，并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理。

進(jìn)一步地，中心工作站、智能用戶端及云端系統(tǒng)通過無線通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)信號(hào)連接；再進(jìn)一步地，實(shí)現(xiàn)中心工作站、智能用戶端及云端系統(tǒng)信號(hào)連接的無線通信技術(shù)選自5G網(wǎng)絡(luò)、4G網(wǎng)絡(luò)、WiFi網(wǎng)絡(luò)、藍(lán)牙技術(shù)的一種或多種。