一種大數(shù)據(jù)智能分析植物生長狀態(tài)的方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種大數(shù)據(jù)智能分析植物生長狀態(tài)的方法，屬于信息化農(nóng)業(yè)技術領域，其包括建立原始植物模型、通過傳感器采集實時數(shù)據(jù)，將實時數(shù)據(jù)和原始植物模型進行對比，利用網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)分析實時數(shù)據(jù)和原始模型的區(qū)別之處，確定植物的實時生長狀態(tài)，實現(xiàn)通過互聯(lián)網(wǎng)智能分析植物生長狀態(tài)的目的，以配合其他現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)用具，實現(xiàn)智能化、無人化種植農(nóng)業(yè)，降低人力成本和提高農(nóng)業(yè)種植產(chǎn)量。
【專利說明】
一種大數(shù)據(jù)智能分析植物生長狀態(tài)的方法
技術領域
[0001]本發(fā)明屬于信息化農(nóng)業(yè)技術領域，尤其涉及一種大數(shù)據(jù)智能分析植物生長狀態(tài)的方法。
【背景技術】
[0002]隨著現(xiàn)代化的發(fā)展，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)中也逐漸加入了許多的現(xiàn)代化元素，如使用溫室種植、機械化種植等，在農(nóng)業(yè)中添加了現(xiàn)代化元素能大大提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力，同時也釋放出了更多的勞動力去從事其他行業(yè)，可以極大地促進經(jīng)濟的發(fā)展和社會的進步。
[0003]但是目前的現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)受到普通機械或其他現(xiàn)代化農(nóng)具不能識別和分析植物生長狀態(tài)的缺陷的制約，智能化程度非常低，往往還需要經(jīng)驗豐富的技術員輔助，對人員的依賴性極強，嚴重制約了現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的發(fā)展。
[0004]同時植物的生長狀態(tài)復雜多變，每一棵植物的生長狀態(tài)都會有區(qū)別，病蟲害對植物形態(tài)產(chǎn)生的影響同樣是多種多樣，僅僅靠單臺計算機的分析計算難以準確分析出植物的生長狀態(tài)。
【發(fā)明內容】
[0005]基于現(xiàn)有技術存在上述問題，本發(fā)明提供一種大數(shù)據(jù)智能分析植物生長狀態(tài)的方法，其包括建立原始植物模型、通過傳感器采集實時數(shù)據(jù)，將實時數(shù)據(jù)和原始植物模型進行對比，利用網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)分析實時數(shù)據(jù)和原始模型的區(qū)別之處，確定植物的實時生長狀態(tài)，實現(xiàn)通過互聯(lián)網(wǎng)智能分析植物生長狀態(tài)的目的，以配合其他現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)用具，實現(xiàn)智能化、無人化種植農(nóng)業(yè)，降低人力成本和提高農(nóng)業(yè)種植產(chǎn)量。
[0006]—種大數(shù)據(jù)智能分析植物生長狀態(tài)的方法，其包括以下步驟:
步驟S10，使用傳感器采集植物的原始基本數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)發(fā)送至計算機；
步驟S20，計算機根據(jù)接收到的原始數(shù)據(jù)建立植物原始模型，按照生物學對植物模型各器官進行分割并重新定義植物模型各器官的生物學類型；
步驟S30，傳感器實時監(jiān)測采集植物生長數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)傳送至計算機，計算機將數(shù)據(jù)按照步驟S20所分出的器官類型進行分類，并將數(shù)據(jù)重新定義成各器官數(shù)據(jù)；
步驟S40，計算機對步驟S30定義的器官數(shù)據(jù)進行分析，根據(jù)各器官的分析需求將實時數(shù)據(jù)與原始模型進行對比，記錄實時數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)的不同之處，通過互聯(lián)網(wǎng)使用大數(shù)據(jù)對植物不同之處進行分析，確定各器官的生長狀態(tài)；
步驟S50，計算機將步驟S40分析出的各器官的狀態(tài)變化進行重新整合，形成植株整體的生長狀態(tài)變化，確定目前植株的整體生長狀態(tài)。
[0007]所述的計算機與互聯(lián)網(wǎng)連接，將傳感器采集的實時數(shù)據(jù)使用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析，經(jīng)過網(wǎng)絡云計算確定植物生長狀態(tài)。
[0008]所述的傳感器包括顏色傳感器、形狀識別傳感器和氣敏傳感器。
[0009]所述的步驟S20中的植物模型器官的生物學類型包括葉、根、經(jīng)、花、種植和果實。
[0010]所述的步驟S30還包括步驟S31，根據(jù)植物的類型和網(wǎng)絡物種信息數(shù)據(jù)庫中的植物物種信息預測植物將要長出的器官，建立植物模型虛化器官。
[0011]所述的步驟S30在出現(xiàn)無法分類的植物數(shù)據(jù)時執(zhí)行步驟S32，分析無法分類數(shù)據(jù)產(chǎn)生的位置和時間是否與各虛化器官的位置和生長時間吻合，如數(shù)據(jù)吻合則將虛化器官實化并記錄數(shù)據(jù)，如不吻合則發(fā)出錯誤警報。
[0012]所述的步驟S40還包括步驟S41根據(jù)將實時數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)的對比結果確定植物的生長速度。
[0013 ]所述的步驟S50所確定的植物生長狀態(tài)包括植物健康狀態(tài)、植物形態(tài)的大小、植物的成熟程度。
[0014]本發(fā)明的有益效果:通過顏色傳感器、形狀識別傳感器和氣敏傳感器等傳感器采集原始數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)，使用原始數(shù)據(jù)建立植物模型，將實時數(shù)據(jù)和原始植物模型進行對比，利用網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)分析確定植物的實時生長狀態(tài)，補充其他現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)用具因不能確定植物生長狀態(tài)而過度依賴技術人員的缺陷，實現(xiàn)智能化、無人化種植農(nóng)業(yè)，降低人力成本，另外還可以做到實時，準確地調控植物生長環(huán)境，提高農(nóng)業(yè)種植產(chǎn)量。
【具體實施方式】
[0015]下面結合具體實施例對本發(fā)明作進一步的描述。
[0016]—種大數(shù)據(jù)智能分析植物生長狀態(tài)的方法，首先使用顏色傳感器、形狀識別傳感器和氣敏傳感器傳感器采集植物的原始的形狀、顏色和散發(fā)出的氣體等基本數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)發(fā)送至計算機，計算機根據(jù)接收到的原始數(shù)據(jù)建立植物原始模型，計算機與互聯(lián)網(wǎng)連接，將傳感器采集的實時數(shù)據(jù)使用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析，經(jīng)過網(wǎng)絡云計算確定植物生長狀態(tài)。
[0017]計算機按照生物學對植物模型各器官進行分割并按各器官重新對原始模型作出定義，分為葉片模型、莖模型、根模型、果實模型等器官模型。
[0018]使用傳感器實時監(jiān)測采集植物生長數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)傳送至計算機，計算機將數(shù)據(jù)按原始模型的各器官類型進行分類，并將數(shù)據(jù)重新定義成各器官的數(shù)據(jù)，同時計算機將根據(jù)網(wǎng)絡物種信息數(shù)據(jù)庫中的植物物種信息，判斷植物未來是否會開花、結果或者生長出其他器官，為植物模型建立將要生長出的器官模型，定義為虛化器官。
[0019]當出現(xiàn)計算機無法將傳感器采集的數(shù)據(jù)歸類到現(xiàn)有器官中的情況的時候，計算機利用網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)產(chǎn)生的位置和時間是否與各虛化器官的位置和生長時間吻合，如數(shù)據(jù)吻合則將虛化器官實化并記錄數(shù)據(jù)，如不吻合則發(fā)出錯誤警報。
[0020]計算機對器官數(shù)據(jù)進行分析，根據(jù)各器官的分析需求將實時數(shù)據(jù)與原始模型進行對比，通過互聯(lián)網(wǎng)使用大數(shù)據(jù)對植物不同之處進行分析，確定各器官的生長狀態(tài)，如葉片面積增大情況、長高情況等，并計算出植物的生長速度。
[0021]計算機將上面分析出的各器官的狀態(tài)變化進行重新整合，形成植株整體的生長狀態(tài)變化，確定目前植物健康狀態(tài)、植物形態(tài)的大小、植物的成熟程度等植物生長狀態(tài)。
[0022]當植物患病或受到病蟲害時，植物本身形態(tài)會發(fā)生變化，計算機根據(jù)植物形態(tài)的變化數(shù)據(jù)與網(wǎng)絡植物病蟲害數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)對比，進行大數(shù)據(jù)分析，確定病蟲害的類型，發(fā)出病蟲害提醒，并從數(shù)據(jù)庫中調用相關的處理方法。
[0023]使用本發(fā)明提供的一種大數(shù)據(jù)智能分析植物生長狀態(tài)的方法，配合其他現(xiàn)代化農(nóng)具可以實現(xiàn)計算機智能化管理和控制種植，減少了人力成本，并且可以提供實時準確的環(huán)境調控，保證最佳的種植環(huán)境，提高種植產(chǎn)量。
[0024]以上所述實施例僅表達了本發(fā)明的一種實施方式，其描述較為具體和詳細，但并不能因此而理解為對本發(fā)明專利范圍的限制。應當指出的是，對于本領域的普通技術人員來說，在不脫離本發(fā)明構思的前提下，還可以做出若干變形和改進，這些都屬于本發(fā)明的保護范圍。因此，本發(fā)明專利的保護范圍應以所附權利要求為準。
【主權項】
1.一種大數(shù)據(jù)智能分析植物生長狀態(tài)的方法，其特征在于，其包括以下步驟: 步驟SlO，使用傳感器采集植物的原始基本數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)發(fā)送至計算機； 步驟S20，計算機根據(jù)接收到的原始數(shù)據(jù)建立植物初始模型，按照生物學對植物模型各器官進行分割并重新定義植物模型各器官的生物學類型； 步驟S30，傳感器實時監(jiān)測采集植物生長數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)傳送至計算機，計算機將數(shù)據(jù)按照步驟S20所分出的器官類型進行分類，并將數(shù)據(jù)重新定義成各器官數(shù)據(jù)； 步驟S40，計算機對步驟S30定義的器官數(shù)據(jù)進行分析，根據(jù)各器官的分析需求將實時數(shù)據(jù)與原始模型進行對比，記錄實時數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)的不同之處，通過互聯(lián)網(wǎng)使用大數(shù)據(jù)對植物不同之處進行分析，確定各器官的生長狀態(tài)； 步驟S50，計算機將步驟S40分析出的各器官的狀態(tài)變化進行重新整合，形成植株整體的生長狀態(tài)變化，確定目前植株的整體生長狀態(tài)。2.根據(jù)權利要求1的一種大數(shù)據(jù)智能分析植物生長狀態(tài)的方法，其特征在于，所述的計算機與互聯(lián)網(wǎng)連接，將傳感器采集的實時數(shù)據(jù)使用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析，經(jīng)過網(wǎng)絡云計算確定植物生長狀態(tài)。3.根據(jù)權利要求1的一種大數(shù)據(jù)智能分析植物生長狀態(tài)的方法，其特征在于，所述的傳感器包括顏色傳感器、形狀識別傳感器和氣敏傳感器。4.根據(jù)權利要求1的一種大數(shù)據(jù)智能分析植物生長狀態(tài)的方法，其特征在于，所述的步驟S20中的植物模型器官的生物學類型包括葉、根、經(jīng)、花、種植和果實。5.根據(jù)權利要求1的一種大數(shù)據(jù)智能分析植物生長狀態(tài)的方法，其特征在于，所述的步驟S30還包括步驟S31，根據(jù)植物的類型和網(wǎng)絡物種信息數(shù)據(jù)庫中的植物物種信息預測植物將要長出的器官，建立植物模型虛化器官。6.根據(jù)權利要求1的一種大數(shù)據(jù)智能分析植物生長狀態(tài)的方法，其特征在于，所述的步驟S30在出現(xiàn)無法分類的植物數(shù)據(jù)時執(zhí)行步驟S32，分析無法分類數(shù)據(jù)產(chǎn)生的位置和時間是否與各虛化器官的位置和生長時間吻合，如數(shù)據(jù)吻合則將虛化器官實化并記錄數(shù)據(jù)，如不吻合則發(fā)出錯誤警報。7.根據(jù)權利要求1的一種大數(shù)據(jù)智能分析植物生長狀態(tài)的方法，其特征在于，所述的步驟S40還包括步驟S41根據(jù)將實時數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)的對比結果確定植物的生長速度。8.根據(jù)權利要求1的一種大數(shù)據(jù)智能分析植物生長狀態(tài)的方法，其特征在于，所述的步驟S50所確定的植物生長狀態(tài)包括植物健康狀態(tài)、植物形態(tài)的大小、植物的成熟程度。
【文檔編號】G01N33/00GK105891420SQ201610214240
【公開日】2016年8月24日
【申請日】2016年4月8日
【發(fā)明人】何志鏗
【申請人】佛山市融信通企業(yè)咨詢服務有限公司