一种基于大数据的温室智能管理系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于大数据的温室智能管理系统，包括视觉单元、准入单元、随机验证单元、门禁、环境监控单元、区域划分单元、基础数据库、数据筛选端、规则库、目标录入单元、处理器、显示单元、存储单元和管理单元；所述视觉单元设置于温室入口处，用于实时监控温室入口的实时影像；本发明专利技术通过从影像中获取到来访人员对应的人脸信息，之后对人脸信息进行不同的验证，避免出现相片假冒人脸，或者以其他方式假冒人脸的情况出现；在通过人脸验证后，会以指定的随机动作来考核来访人员，避免一个人脸识别出错的情况出现，进行补充验证，同时也能进行人脸的进一步甄别，避免假冒人脸的情况出现，或者相似人脸的情况出现，增强了安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的温室智能管理系统
本专利技术属于温室智能管理
，具体是一种基于大数据的温室智能管理系统。
技术介绍
公开号为CN109857178A的专利公开了基于大数据的温室智能管理系统，包括基于大数据的温室智能管理系统，包括湿度检测单元、第一温度检测单元、数据分析单元、用户输入模块、大数据模块、数据库、处理器、显示模块、存储模块、温度调控单元和湿度调控单元；本专利技术通过在没有温度调控单元对温室内温度进行调控的惯性期内对室内温度信息进行收集；惯性期为一年，该步骤可在安装系统之前完成；获取到惯性期内每一天的最高温度和最低温度；根据每一天的最高温度和最低温度，求取平均值，并将该均值标记为惯性温度；根据惯性温度进行区域划分，得到一年内若干个阶温段和阶段温度。但是，该温室智能管理系统，没有针对管理人员进行很好的甄别；且在人员甄别后，如何进行植物品种的培育选择，以及相应的温室内区域划分，不同区域对应不同的植物品种的自动推荐，都没有给出合理方案；为了解决这一技术缺陷，现提供一种解决方案。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的温室智能管理系统。本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于大数据的温室智能管理系统，包括视觉单元、准入单元、随机验证单元、门禁、环境监控单元、区域划分单元、基础数据库、数据筛选端、规则库、目标录入单元、处理器、显示单元、存储单元和管理单元；其中，所述视觉单元设置于温室入口处，用于实时监控温室入口的实时影像，并将实时影像传输到准入单元，所述准入单元用于结合随机验证单元对实时影像进行进入分析，具体进入分析步骤如下：步骤一：获取到实时影像；步骤二：当有人来访时，获取到其实时人脸图片，将实时人脸图片与标参人脸进行比对，标参人脸为存储在准入单元的允许被访问温室人员的人脸；进入细致分析，得到错误信号或初核准信号；步骤三：当产生初核准信号时，此时会向随机验证单元传输深层验证信号；步骤四：随机验证单元内置有用户动作库；步骤五：当接收到深层验证信号后，会进行随机圈定步骤，得到前字Qi；步骤六：将前字Qi显示在显示屏上，提示来访人员做出对应前字Qi的后动作；当后动作验证通过后产生通过信号；所述准入单元在产生通过信号时自动将门禁打开；所述环境监控单元用于获取到温室内土壤的环境信息，得到划区及其对应的区温度信息和区湿度信息，环境信息包括温度信息和湿度信息；所述环境监控单元用于将划区及其对应的区温度信息和区湿度信息传输到基础数据库，所述基础数据库接收环境监控单元传输的划区及其对应的区温度信息和区湿度信息，并进行实时存储；所述目标录入单元用于录入温室内待培养的植物品种及其对应的适宜温湿度环境，适宜温湿度环境指代为适宜温湿度范围上限和下限的均值，对应将植物品种的适宜温湿度信息分别标记为适宜温度和适宜湿度；所述目标录入单元用于将植物品种和对应的适宜温度、适宜湿度传输到数据筛选端；数据筛选端接收目标录入单元传输的植物品种和对应的适宜温度、适宜湿度；所述数据筛选端用于结合规则库内的筛选规则对植物品种及其对应的适宜温度、适宜湿度进行筛选；具体筛选步骤为：步骤一：获取到基础数据库内的划区及其对应的区温度信息和区湿度信息；步骤二：将划区对应的区温度信息和区湿度信息的最大值和最小值，依次标记为温上值和温下值，以及湿上值和湿下值；步骤三：将所有同时满足，适宜温度位于温上值和温下值之间，适宜湿度位于湿上值和湿下值之间；步骤四：将满足条件的植物品种标记为选中植物Wi,i＝1...m，对应的适宜湿度标记为Di,i＝1...m，对应的适宜湿度标记为Pi,i＝1...m；所述数据筛选端用于将选中植物Wi、适宜湿度Di、适宜湿度Pi传输到处理器，所述处理器用于结合区域划分单元对选中植物Wi、适宜湿度Di、适宜湿度Pi进行圈中分析，具体分析步骤为：S010：首先借助区域划分单元进行区域重新圈定，具体圈定步骤为：S011：获取到所有的划区及其对应的区温度信息和区湿度信息；S012：任选一划区，将其标记为选中划区；S013：选中其相邻的所有划区标记为相邻划区，计算得到相邻划区与选中划区之间的区温度信息差值和区湿度信息差值；S014：任意存在相邻划区满足区温度信息差值和区湿度信息差值之间的差值小于X3，且满足区温度信息差值和区湿度信息差值之和低于X4时，X3和X4均为预设值，跳转至步骤S015，若不存在则跳转至步骤S016；S015：将对应满足条件的相邻划区与选中划区标记为关联划区，不满足条件的则不做处理；选中关联划区相邻的划区，计算得到重新选中的所有相应的划区与初始的选中划区之间的区温度信息差值和区湿度信息差值，跳转至步骤S014；S016：将选中区域划分为独立的关联区域，之后重新任选一非关联划区的划区，将其重新标定为选中划区；重复步骤S013-S014，直到对所有的划区处理完；S017：得到所有的关联划区，获取到关联划区内所有划区的最大的区温度信息和区湿度信息，以及最小的区温度信息和区湿度信息；S018：将最大的区温度信息和最小的区温度信息标记为该关联划区的区温范围，求取其中值，得到区温中值；将最大的区湿度信息和最小的区湿度信息标记为该关联划区的区湿范围，求取其中值，得到区湿中值；S020：将关联区域标记为Gl，l＝1...n，对应的区温中值、区湿中值依次标记为Qwl，l＝1...n；Qsl，l＝1...n；S030：获取到选中植物Wi、适宜湿度Di、适宜湿度Pi；S040：令l＝1，得到G1；S050：计算所有选中植物的选值Xzi,计算公式为：Xzi＝0.562*|Qw1-Pi|+0.438*|Qsl-Di|；式中，|Qw1-Pi|指代Qw1-Pi的绝对值；0.562和0.438均为对应的权值；因为二者对结果影响不同；S060：将Xzi最大值对应的植物品种标记为G1关联区域的关联植物；S070：令l＝l+1，重复步骤S050-S070，得到所有关联区域的关联植物；S080：将关联植物和关联区域融合形成推荐信息。进一步地，细致分析的具体步骤如下：S1：当检测到标参人脸中存在与实时人脸图片一致时，将实时人脸图片标记为前置人脸图片；否则产生错误信号；S2：经过预设时间Ty之后，重新获取对应前置人脸图片的进入人员的人脸，将新得到的人脸标记为后置人脸图片；S3：获取到前置人脸图片和后置人脸图片；S4：获取到前置人脸图片和后置人脸图片的轮廓线，将二者轮廓线进行重合比较，得到差异部分面积；将差异部分面积除以前置人脸图片的面积，得到差异占比；S5：当差异占比超过X1时，产生初核准信号，其中X1为预设值。进一步地，用户动作库建立方式如下：S1：用户动作库包括若干指令信息，所述指令信息由前字和后动作组成，前字为若干个本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据的温室智能管理系统，其特征在于，包括视觉单元、准入单元、随机验证单元、门禁、环境监控单元、区域划分单元、基础数据库、数据筛选端、规则库、目标录入单元、处理器、显示单元、存储单元和管理单元；/n其中，所述视觉单元设置于温室入口处，用于实时监控温室入口的实时影像，并将实时影像传输到准入单元，所述准入单元用于结合随机验证单元对实时影像进行进入分析，具体进入分析步骤如下：/n步骤一：获取到实时影像；/n步骤二：当有人来访时，获取到其实时人脸图片，将实时人脸图片与标参人脸进行比对，标参人脸为存储在准入单元的允许被访问温室人员的人脸；进入细致分析，得到错误信号或初核准信号；/n步骤三：当产生初核准信号时，此时会向随机验证单元传输深层验证信号；/n步骤四：随机验证单元内置有用户动作库；/n步骤五：当接收到深层验证信号后，会进行随机圈定步骤，得到前字Qi；/n步骤六：将前字Qi显示在显示屏上，提示来访人员做出对应前字Qi的后动作；当后动作验证通过后产生通过信号；/n所述准入单元在产生通过信号时自动将门禁打开；/n所述环境监控单元用于获取到温室内土壤的环境信息，得到划区及其对应的区温度信息和区湿度信息，环境信息包括温度信息和湿度信息；/n所述环境监控单元用于将划区及其对应的区温度信息和区湿度信息传输到基础数据库，所述基础数据库接收环境监控单元传输的划区及其对应的区温度信息和区湿度信息，并进行实时存储；/n所述目标录入单元用于录入温室内待培养的植物品种及其对应的适宜温湿度环境，适宜温湿度环境指代为适宜温湿度范围上限和下限的均值，对应将植物品种的适宜温湿度信息分别标记为适宜温度和适宜湿度；所述目标录入单元用于将植物品种和对应的适宜温度、适宜湿度传输到数据筛选端；数据筛选端接收目标录入单元传输的植物品种和对应的适宜温度、适宜湿度；/n所述数据筛选端用于结合规则库内的筛选规则对植物品种及其对应的适宜温度、适宜湿度进行筛选；具体筛选步骤为：/n步骤一：获取到基础数据库内的划区及其对应的区温度信息和区湿度信息；/n步骤二：将划区对应的区温度信息和区湿度信息的最大值和最小值，依次标记为温上值和温下值，以及湿上值和湿下值；/n步骤三：将所有同时满足，适宜温度位于温上值和温下值之间，适宜湿度位于湿上值和湿下值之间；/n步骤四：将满足条件的植物品种标记为选中植物Wi,i＝1...m，对应的适宜湿度标记为Di,i＝1...m，对应的适宜湿度标记为Pi,i＝1...m；/n所述数据筛选端用于将选中植物Wi、适宜湿度Di、适宜湿度Pi传输到处理器，所述处理器用于结合区域划分单元对选中植物Wi、适宜湿度Di、适宜湿度Pi进行圈中分析，具体分析步骤为：/nS010：首先借助区域划分单元进行区域重新圈定，具体圈定步骤为：/nS011：获取到所有的划区及其对应的区温度信息和区湿度信息；/nS012：任选一划区，将其标记为选中划区；/nS013：选中其相邻的所有划区标记为相邻划区，计算得到相邻划区与选中划区之间的区温度信息差值和区湿度信息差值；/nS014：任意存在相邻划区满足区温度信息差值和区湿度信息差值之间的差值小于X3，且满足区温度信息差值和区湿度信息差值之和低于X4时，X3和X4均为预设值，跳转至步骤S015，若不存在则跳转至步骤S016；/nS015：将对应满足条件的相邻划区与选中划区标记为关联划区，不满足条件的则不做处理；选中关联划区相邻的划区，计算得到重新选中的所有相应的划区与初始的选中划区之间的区温度信息差值和区湿度信息差值，跳转至步骤S014；/nS016：将选中区域划分为独立的关联区域，之后重新任选一非关联划区的划区，将其重新标定为选中划区；重复步骤S013-S014，直到对所有的划区处理完；/nS017：得到所有的关联划区，获取到关联划区内所有划区的最大的区温度信息和区湿度信息，以及最小的区温度信息和区湿度信息；/nS018：将最大的区温度信息和最小的区温度信息标记为该关联划区的区温范围，求取其中值，得到区温中值；将最大的区湿度信息和最小的区湿度信息标记为该关联划区的区湿范围，求取其中值，得到区湿中值；/nS020：将关联区域标记为Gl，l＝1...n，对应的区温中值、区湿中值依次标记为Qwl，l＝1...n；Qsl，l＝1...n；/nS030：获取到选中植物Wi、适宜湿度Di、适宜湿度Pi；/nS040：令l＝1，得到G1；/nS050：计算所有选中植物的选值Xzi,计算公式为：/nXzi＝0.562*|Qw1-Pi|+0.438*|Qsl-Di|；/n式中，|Qw1-Pi|指代Qw1-Pi的绝对值；0.562和0.438均为对应的权值；因为二者对结果影响不同；/nS060：将Xzi最大值对应的植物品种标记为G1关联区域的关联植物；/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的温室智能管理系统，其特征在于，包括视觉单元、准入单元、随机验证单元、门禁、环境监控单元、区域划分单元、基础数据库、数据筛选端、规则库、目标录入单元、处理器、显示单元、存储单元和管理单元；
其中，所述视觉单元设置于温室入口处，用于实时监控温室入口的实时影像，并将实时影像传输到准入单元，所述准入单元用于结合随机验证单元对实时影像进行进入分析，具体进入分析步骤如下：
步骤一：获取到实时影像；
步骤二：当有人来访时，获取到其实时人脸图片，将实时人脸图片与标参人脸进行比对，标参人脸为存储在准入单元的允许被访问温室人员的人脸；进入细致分析，得到错误信号或初核准信号；
步骤三：当产生初核准信号时，此时会向随机验证单元传输深层验证信号；
步骤四：随机验证单元内置有用户动作库；
步骤五：当接收到深层验证信号后，会进行随机圈定步骤，得到前字Qi；
步骤六：将前字Qi显示在显示屏上，提示来访人员做出对应前字Qi的后动作；当后动作验证通过后产生通过信号；
所述准入单元在产生通过信号时自动将门禁打开；
所述环境监控单元用于获取到温室内土壤的环境信息，得到划区及其对应的区温度信息和区湿度信息，环境信息包括温度信息和湿度信息；
所述环境监控单元用于将划区及其对应的区温度信息和区湿度信息传输到基础数据库，所述基础数据库接收环境监控单元传输的划区及其对应的区温度信息和区湿度信息，并进行实时存储；
所述目标录入单元用于录入温室内待培养的植物品种及其对应的适宜温湿度环境，适宜温湿度环境指代为适宜温湿度范围上限和下限的均值，对应将植物品种的适宜温湿度信息分别标记为适宜温度和适宜湿度；所述目标录入单元用于将植物品种和对应的适宜温度、适宜湿度传输到数据筛选端；数据筛选端接收目标录入单元传输的植物品种和对应的适宜温度、适宜湿度；
所述数据筛选端用于结合规则库内的筛选规则对植物品种及其对应的适宜温度、适宜湿度进行筛选；具体筛选步骤为：
步骤一：获取到基础数据库内的划区及其对应的区温度信息和区湿度信息；
步骤二：将划区对应的区温度信息和区湿度信息的最大值和最小值，依次标记为温上值和温下值，以及湿上值和湿下值；
步骤三：将所有同时满足，适宜温度位于温上值和温下值之间，适宜湿度位于湿上值和湿下值之间；
步骤四：将满足条件的植物品种标记为选中植物Wi,i＝1...m，对应的适宜湿度标记为Di,i＝1...m，对应的适宜湿度标记为Pi,i＝1...m；
所述数据筛选端用于将选中植物Wi、适宜湿度Di、适宜湿度Pi传输到处理器，所述处理器用于结合区域划分单元对选中植物Wi、适宜湿度Di、适宜湿度Pi进行圈中分析，具体分析步骤为：
S010：首先借助区域划分单元进行区域重新圈定，具体圈定步骤为：
S011：获取到所有的划区及其对应的区温度信息和区湿度信息；
S012：任选一划区，将其标记为选中划区；
S013：选中其相邻的所有划区标记为相邻划区，计算得到相邻划区与选中划区之间的区温度信息差值和区湿度信息差值；
S014：任意存在相邻划区满足区温度信息差值和区湿度信息差值之间的差值小于X3，且满足区温度信息差值和区湿度信息差值之和低于X4时，X3和X4均为预设值，跳转至步骤S015，若不存在则跳转至步骤S016；
S015：将对应满足条件的相邻划区与选中划区标记为关联划区，不满足条件的则不做处理；选中关联划区相邻的划区，计算得到重新选中的所有相应的划区与初始的选中划区之间的区温度信息差值和区湿度信息差值，跳转至步骤S014；
S016：将选中区域划分为独立的关联区域，之后重新任选一非关联划区的划区，将其重新标定为选中划区；重复步骤S013-S014，直到对所有的划区处理完；
S017：得到所有的关联划区，获取到关联划区内所有划区的最大的区温度信息和区湿度信息，以及最小的区温度信息和区湿度信息；
S018：将最大的区温度信息和最小的区温度信息标记为该关联划区的区温范围，求取其中值，得到区温中值；将最大的区湿度信息和...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭均纺，
申请(专利权)人：温州大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33