一种农业大棚西红柿种植智能化管理系统及管理方法与流程

1.本发明涉及西红柿种植技术领域，具体为一种农业大棚西红柿种植智能化管理系统及管理方法。


背景技术：

2.为了降低西红柿种植难度，农业大棚种植西红柿的过程中需要利用智能化管理系统对西红柿的生长状态进行监测，但是现有的智能化管理系统结构与功能较为单一，不具备对西红柿生长状态进行预测评价的效果，无法根据预测环境变化对大棚内部环境进行自动调节。


技术实现要素：

3.为解决上述背景技术中提出的问题，本发明的目的在于提供一种农业大棚西红柿种植智能化管理系统及管理方法，具备对西红柿生长状态进行预测评价的优点，解决了现有的智能化管理系统结构与功能较为单一，不具备对西红柿生长状态进行预测评价的效果，无法根据预测环境变化对大棚内部环境进行自动调节的问题。
4.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种农业大棚西红柿种植智能化管理系统及管理方法，包括检测单元；
5.所述检测单元的输出端双向电连接有物联网关，所述物联网关的输出端电连接有终端处理器，所述终端处理器的输出端分别电连接有储存模块和卷积神经网络，所述终端处理器的输出端电连接有生长状态预测系统，所述储存模块的输出端与生长状态预测系统的输入端双向电连接，所述卷积神经网络的输出端双向电连接有自编码器，所述自编码器的输出端与生长状态预测系统的输入端电性连接，所述生长状态预测系统的输出端电连接有报告产出单元，所述报告产出单元的输出端电连接有驱动模块，所述驱动模块的输出端电连接有环境调节系统。
6.作为本发明优选的，所述检测单元由图像采集模块、温度检测模块、湿度检测模块和土壤水养检测模块组成。
7.作为本发明优选的，所述生长状态预测系统由数据修正模块和状态评价单元组成。
8.作为本发明优选的，所述环境调节系统由新风系统、喷淋系统和施肥加药装置组成。
9.作为本发明优选的，所述储存模块的输出端双向电连接有长短期记忆模块，所述长短期记忆模块的输出端与生长状态预测系统的输入端电性连接，所述长短期记忆模块由过往数据提取单元和天气数据导入单元组成。
10.作为本发明优选的，所述报告产出单元的输出端电连接有危险预警模块，所述危险预警模块的输出端电连接有用户终端平台。
11.作为本发明优选的，所述用户终端平台通过5g网关与危险预警模块电性连接，所
述5g网关的输入端分别与环境调节系统和储存模块的输出端双向电连接。
12.作为本发明优选的一种农业大棚西红柿种植智能化管理系统及管理方法，包括以下步骤：
13.s1：通过检测单元对大棚内部温湿度、土壤水分和西红柿生长图像进行采集并利用物联网关集成化传输至终端处理器；
14.s2：终端处理器首先将数据备份至储存模块，然后将温湿度和土壤水分数据导入生长状态预测系统并利用卷积神经网络对西红柿生长图像进行降维处理，经过自编码器的降维编码后形成的一维卷积图像同时被传输至生长状态预测系统中，生长状态预测系统对图像与数据进行修正建模处理并在处理完毕后对西红柿生长状态进行评价；
15.s3：报告产出单元对评价报告进行组合预测，当环境状态与设定状态相差幅度低于百分之二十时，根据预测结果通过驱动模块控制相应的环境调节系统对大棚内部环境进行调节处理；
16.s4：当环境状态与额定状态相差幅度高于百分之二十时，危险预警模块通过5g网关向用户终端平台发出报警信号，用户接收报警信息并快速赶往现场进行处理。
17.与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
18.1、本发明通过检测单元对大棚内部数据及图像进行采集并传输至终端处理器，终端处理器将温湿度和土壤水分数据导入生长状态预测系统并利用卷积神经网络对西红柿生长图像进行降维处理，经过自编码器的降维编码后形成的一维卷积图像同时被传输至生长状态预测系统中，生长状态预测系统对图像与数据进行修正建模处理，并在处理完毕后对西红柿生长状态进行评价，能够达到根据评价结果智能改变西红柿生长环境的效果，解决了现有的智能化管理系统结构与功能较为单一，不具备对西红柿生长状态进行预测评价的效果，无法根据预测环境变化对大棚内部环境进行自动调节的问题。
19.2、本发明通过设置图像采集模块、温度检测模块、湿度检测模块和土壤水养检测模块，能够提高大棚内部环境评价准确度，增加检测单元检测范围。
20.3、本发明通过设置数据修正模块和状态评价单元，能够对提高评价状态准确度，可以对检测数据及图像进行修正排列组合。
21.4、本发明通过设置新风系统、喷淋系统和施肥加药装置组成环境调节系统，能够大幅减少人工调节环境状态的操作范围，提高大棚种植智能化程度。
22.5、本发明通过设置长短期记忆模块，能够便于卷积神经网络对长短期数据进行提取，可以使卷积神经网络具备自我学习的功能，提高图像运算效率。
23.6、本发明通过设置危险预警模块和用户终端平台，能够提高用户响应速度，可以对预测数据进行危险预警判断。
24.7、本发明通过设置5g网关，能够提高数据传输效率，避免数据在远程传输过程中出现丢失的现象，同时可以便于用户终端平台对检测数据及环境调节系统进行远程控制。
附图说明
25.图1为本发明系统示意图。
具体实施方式
26.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
27.如图1所示，本发明提供的一种农业大棚西红柿种植智能化管理系统及管理方法，包括检测单元；
28.检测单元的输出端双向电连接有物联网关，物联网关的输出端电连接有终端处理器，终端处理器的输出端分别电连接有储存模块和卷积神经网络，终端处理器的输出端电连接有生长状态预测系统，储存模块的输出端与生长状态预测系统的输入端双向电连接，卷积神经网络的输出端双向电连接有自编码器，自编码器的输出端与生长状态预测系统的输入端电性连接，生长状态预测系统的输出端电连接有报告产出单元，报告产出单元的输出端电连接有驱动模块，驱动模块的输出端电连接有环境调节系统。
29.参考图1，检测单元由图像采集模块、温度检测模块、湿度检测模块和土壤水养检测模块组成。
30.作为本发明的一种技术优化方案，通过设置图像采集模块、温度检测模块、湿度检测模块和土壤水养检测模块，能够提高大棚内部环境评价准确度，增加检测单元检测范围。
31.参考图1，生长状态预测系统由数据修正模块和状态评价单元组成。
32.作为本发明的一种技术优化方案，通过设置数据修正模块和状态评价单元，能够对提高评价状态准确度，可以对检测数据及图像进行修正排列组合。
33.参考图1，环境调节系统由新风系统、喷淋系统和施肥加药装置组成。
34.作为本发明的一种技术优化方案，通过设置新风系统、喷淋系统和施肥加药装置组成环境调节系统，能够大幅减少人工调节环境状态的操作范围，提高大棚种植智能化程度。
35.参考图1，储存模块的输出端双向电连接有长短期记忆模块，长短期记忆模块的输出端与生长状态预测系统的输入端电性连接，长短期记忆模块由过往数据提取单元和天气数据导入单元组成。
36.作为本发明的一种技术优化方案，通过设置长短期记忆模块，能够便于卷积神经网络对长短期数据进行提取，可以使卷积神经网络具备自我学习的功能，提高图像运算效率。
37.参考图1，报告产出单元的输出端电连接有危险预警模块，危险预警模块的输出端电连接有用户终端平台。
38.作为本发明的一种技术优化方案，通过设置危险预警模块和用户终端平台，能够提高用户响应速度，可以对预测数据进行危险预警判断。
39.参考图1，用户终端平台通过5g网关与危险预警模块电性连接，5g网关的输入端分别与环境调节系统和储存模块的输出端双向电连接。
40.作为本发明的一种技术优化方案，通过设置5g网关，能够提高数据传输效率，避免数据在远程传输过程中出现丢失的现象，同时可以便于用户终端平台对检测数据及环境调节系统进行远程控制。
41.参考图1，一种农业大棚西红柿种植智能化管理系统及管理方法，包括以下步骤：
42.s1：通过检测单元对大棚内部温湿度、土壤水分和西红柿生长图像进行采集并利用物联网关集成化传输至终端处理器；
43.s2：终端处理器首先将数据备份至储存模块，然后将温湿度和土壤水分数据导入生长状态预测系统并利用卷积神经网络对西红柿生长图像进行降维处理，经过自编码器的降维编码后形成的一维卷积图像同时被传输至生长状态预测系统中，生长状态预测系统对图像与数据进行修正建模处理并在处理完毕后对西红柿生长状态进行评价；
44.s3：报告产出单元对评价报告进行组合预测，当环境状态与设定状态相差幅度低于百分之二十时，根据预测结果通过驱动模块控制相应的环境调节系统对大棚内部环境进行调节处理；
45.s4：当环境状态与额定状态相差幅度高于百分之二十时，危险预警模块通过5g网关向用户终端平台发出报警信号，用户接收报警信息并快速赶往现场进行处理。
46.本发明的工作原理及使用流程：使用时，通过检测单元对大棚内部温湿度、土壤水分和西红柿生长图像进行采集并利用物联网关集成化传输至终端处理器，终端处理器首先将数据备份至储存模块，然后将温湿度和土壤水分数据导入生长状态预测系统并利用卷积神经网络对西红柿生长图像进行降维处理，经过自编码器的降维编码后形成的一维卷积图像同时被传输至生长状态预测系统中，生长状态预测系统对图像与数据进行修正建模处理，并在处理完毕后对西红柿生长状态进行评价，报告产出单元对评价报告进行组合预测，当环境状态与设定状态相差幅度低于百分之二十时，根据预测结果通过驱动模块控制相应的环境调节系统对大棚内部环境进行调节处理，当环境状态与额定状态相差幅度高于百分之二十时，危险预警模块通过5g网关向用户终端平台发出报警信号，用户接收报警信息并快速赶往现场进行处理。
47.综上所述：该农业大棚西红柿种植智能化管理系统及管理方法，通过检测单元对大棚内部数据及图像进行采集并传输至终端处理器，终端处理器将温湿度和土壤水分数据导入生长状态预测系统并利用卷积神经网络对西红柿生长图像进行降维处理，经过自编码器的降维编码后形成的一维卷积图像同时被传输至生长状态预测系统中，生长状态预测系统对图像与数据进行修正建模处理，并在处理完毕后对西红柿生长状态进行评价，能够达到根据评价结果智能改变西红柿生长环境的效果，解决了现有的智能化管理系统结构与功能较为单一，不具备对西红柿生长状态进行预测评价的效果，无法根据预测环境变化对大棚内部环境进行自动调节的问题。
48.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
49.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。