一种基于数字孪生的植物培育系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于数字孪生的植物培育系统及方法，系统包括摄像头模块、传感器模块、数据预处理模块、数据库模块、综合分析模块、可视化展示模块和控制器模块。本发明专利技术通过摄像头模块和传感器模块分时获得植物生长的内、外环境数据，进行数据的预处理，再通过数字孪生技术，得到植物的3D模型和当前状态的最适生长环境数据，避免了将数据上传至云端处理可能引起的高时延，同时实时展示植物3D模型和植物的生长环境数据，控制措施所触发的动画效果，使得用户体验更佳。使得用户体验更佳。使得用户体验更佳。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数字孪生的植物培育系统及方法


[0001]本专利技术涉及数字孪生
，尤其涉及一种基于数字孪生的植物培育系统与方法。

技术介绍

[0002]作为智能化时代的新兴技术，数字孪生技术有很大的应用前景，其可应用于产品设计、产品制造、医学分析、工程建设。但目前在植物培育领域，数字孪生技术尚未有一套完整的系统流程，来分析植物当前较适宜的生长环境。在数字农业的推动下，数字农业孪生技术亟需实现落地化。
[0003]数字孪生技术是物理实体的工作状态和工作进展在信息空间的全要素重建及数字化映射，是一个集成多物理、多尺度、超写实和动态概率的仿真模型，可用于模拟、监控、诊断、预测和控制产品物理实体在现实环境中的生产过程、状态和行为。
[0004]在植物培育领域，数字孪生技术可以融合多种算法，数字孪生技术与传统的机器学习算法相比，能更准确地分析出植物当前所处的生长状态，对现实的植物做到更精细的仿真。数字孪生技术配合5G高数据传输速率，可以做到实时的精细化管理。
[0005]现有技术中对植物的生长状况评估仅从单一角度出发，基于监测数据进行数据挖掘，然后以文字界面的形式呈现求解信息，在虚拟端缺乏对植物的物理信息、环境变化信息等多方面信息的融合，无法直观地展现出植物生长过程的状态变化。
[0006]同时用于植物监测的智能设备的发展趋向于复杂化，各类数据呈现爆炸式增长，且数据种类十分丰富，将庞大的数据传送至远端的云服务器进行处理，会导致额外的无线电回程负载引起的高延迟，不适用于实时精细化植物控制领域。且现有技术中未能充分利用影响植物生长状态的数据，不能准确给出植物生长所需的最适内外环境，因此需要新的架构模式来适应精细化，实时化的植物培育要求。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的在于针对上述现有技术的缺陷，提供一种基于数字孪生的植物培育系统与方法，建立一种新型智能化植物培育系统。
[0008]本专利技术公开的一种基于数字孪生的植物培育系统，包括：摄像头模块，用于每隔一个时间片拍摄多角度植物图片；传感器模块，用于检测植物内数据和外数据；数据预处理模块，用于对摄像头模块和传感器模块上传的植物内数据和外数据进行数据具体化和量化，数量级统一，异常值处理，转换为综合分析模块易于处理的数据形式，并向数据库模块发送处理后的数据；数据库模块，用于存储数据预处理模块发送的数据；综合分析模块，用于从数据库模块中取出数据，使用图像建模方法，结合植物不同角度的图片数据，得到植物的3D模型；使用神经网络或多目标优化算法求解出植物当前最
适的内数据和外数据；将当前最适的内数据和外数据发送至可视化展示模块；可视化展示模块，用于展示植物的实时环境数据，展示植物的3D模型，展示植物当前最适的内数据和外数据供用户参考决策；控制器模块，用于控制传植物生长环境。
[0009]进一步地，所述传感器模块包括温度传感器、湿度传感器、光强度传感器和土壤传感器，所述温度传感器、湿度传感器、光强度传感器检测的数据属于外数据，所述土壤传感器检测的数据属于内数据，所述土壤传感器包括土壤养分传感器，土壤湿度传感器，土壤ph值传感器。
[0010]进一步地，所述数据预处理模块对传感器模块上传的植物内数据和外数据进行归一化，公式如下：其中，表示传感器模块检测到t时间的数据，为传感器模块上传的检测数据的平均值，传感器模块上传的检测数据的标准差，为归一化后的数据。
[0011]进一步地，所述综合分析模块从数据库模块中取出数据，使用图像建模方法，结合植物不同角度的图片数据，得到植物的3D模型。
[0012]进一步地，所述综合分析模块使用LSTM神经网络或多目标优化算法求解出植物当前最适的内数据和外数据，所述LSTM神经网络包括遗忘门、输入门和输出门；遗忘门：该门决定节点丢弃什么信息，公式表示为：其中，为t时刻的遗忘门，表示遗忘门的权重矩阵，表示上一节点的输出，表示当前节点的输入，即t
‑
1时间传感器模块检测到的数据，表示遗忘门的偏置项，表示sigmoid激活函数；输入门：该门决定让多少新的输入信息进入当前节点的门结构，包括更新门和tanh函数，通过更新门决定哪些信息需要更新，通过tanh函数生成一个备选的更行内容，然后将更新门和tanh函数进行组合，公式表示为：后将更新门和tanh函数进行组合，公式表示为：其中，为t时刻的更新门，表示更新门的权重矩阵，表示更新门的偏置项，表示sigmoid激活函数；表示t时刻的输入的单元状态，表示的权重矩阵，表示的偏置项，tanh表示tanh激活函数；上一节点的输出经过遗忘门丢弃掉无效的内容，然后加上得到新的候选值，候选值表示如下：
其中，表示t时刻的单元状态；输出门：该门决定当前节点的最终输出，函数表示为：输出门：该门决定当前节点的最终输出，函数表示为：其中，为t时刻的输出门，表示输出门的权重矩阵，表示输出门的偏置项。
[0013]本专利技术还公开了一种基于数字孪生的植物培育方法，根据上述基于数字孪生的植物培育系统，包括以下步骤：步骤1：摄像头模块每隔一个时间片拍摄多角度植物图片，并上传至数据预处理模块，通过接入育苗板的土壤传感器和布置在空气中的温度传感器、湿度传感器、光强度传感器获取植物生长环境的内数据和外数据上传至数据预处理模块；步骤2：数据预处理模块对摄像头模块和传感器模块上传的植物内外数据进行数据具体化和量化，数量级统一，异常值处理，转换为综合分析模块易于处理的数据形式，并向数据库模块发送处理后的数据；步骤3：数据库模块存储数据预处理模块发送的数据；步骤4：综合分析模块从数据库模块中取出数据，使用图像建模方法，结合植物不同角度的图片数据得到植物的3D模型；使用LSTM神经网络或多目标优化算法求解出植物当前最适的内数据和外数据，形成虚拟端的植物孪生实体和植物孪生环境；步骤5：可视化展示模块展示在虚拟端的植物孪生实体和植物孪生环境观察到植物的相关信息供用户参考决策；步骤6：控制模块响应系统或用户的决策指令，改变植物生长的内外环境，并向可视化模块发送动画显示指令。
[0014]进一步地，步骤2包括以下步骤：步骤2.1：数据预处理模块接收摄像头模块和传感器模块上传的数据进行数学建模，传感器模块检测到t时间的数据为；步骤2.2：对传感器模块检测到数据进行归一化，归一化公式如下：其中，为传感器模块上传的检测数据的平均值，传感器模块上传的检测数据的标准差，为归一化后的数据；步骤2.3：如果数据预处理模块接收的数据中心出现缺失值，则采取均值填补的方法，否则转入步骤3。
[0015]进一步地，所述LSTM神经网络输入为，输出为，即t时刻的最适环境信息，网络前向传递过程包括：
；其中，为t时刻的更新门，为t时刻的遗忘门，为t时刻的输出门；会选择传感器测得的特征值，是一个向量，向量的每个元素均位于[0,1]范围内；表示单位状态更新值，由输入数据和隐节点经由一个神经网络层得到；用于选择的特征来更新，是一个元素介于[0,1]区间的向量，由和经由激活函数计算得到；最后将发送至可本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生的植物培育系统，其特征在于，包括：摄像头模块，用于每隔一个时间片拍摄多角度植物图片；传感器模块，用于检测植物内数据和外数据；数据预处理模块，用于对摄像头模块和传感器模块上传的植物内数据和外数据进行数据具体化和量化，数量级统一，异常值处理，转换为综合分析模块易于处理的数据形式，并向数据库模块发送处理后的数据；数据库模块，用于存储数据预处理模块发送的数据；综合分析模块，用于从数据库模块中取出数据，使用图像建模方法，结合植物不同角度的图片数据，得到植物的3D模型；使用神经网络或多目标优化算法求解出植物当前最适的内数据和外数据；将当前最适的内数据和外数据发送至可视化展示模块；可视化展示模块，用于展示植物的实时环境数据，展示植物的3D模型，展示植物当前最适的内数据和外数据供用户参考决策；控制器模块，用于控制传植物生长环境。2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的植物培育系统，其特征在于，所述传感器模块包括温度传感器、湿度传感器、光强度传感器和土壤传感器，所述温度传感器、湿度传感器、光强度传感器检测的数据属于外数据，所述土壤传感器检测的数据属于内数据，所述土壤传感器包括土壤养分传感器，土壤湿度传感器，土壤ph值传感器。3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的植物培育系统，其特征在于，所述数据预处理模块对传感器模块上传的植物内数据和外数据进行归一化，公式如下：其中，表示传感器模块检测到t时间的数据，为传感器模块上传的检测数据的平均值，传感器模块上传的检测数据的标准差，为归一化后的数据。4.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的植物培育系统，其特征在于，所述综合分析模块从数据库模块中取出数据，使用图像建模方法，结合植物不同角度的图片数据，得到植物的3D模型。5.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的植物培育系统，其特征在于，所述综合分析模块使用LSTM神经网络或多目标优化算法求解出植物当前最适的内数据和外数据，所述LSTM神经网络包括遗忘门、输入门和输出门；遗忘门：该门决定节点丢弃什么信息，公式表示为：其中，为t时刻的遗忘门，表示遗忘门的权重矩阵，表示上一节点的输出，表示当前节点的输入，即t
‑
1时间传感器模块检测到的数据，表示遗忘门的偏置项，表示sigmoid激活函数；输入门：该门决定让多少新的输入信息进入当前节点的门结构，包括更新门和tanh函数，通过更新门决定哪些信息需要更新，通过tanh函数生成一个备选的更新内容，然后将更
新门和tanh函数进行组合，公式表示为：新门和tanh函数进行组合，公式表示为：其中，为t时刻的更新门，表示更新门的权重矩阵，表示更新门的偏置项，表示sigmoid激活函数；表示t时刻的输入的单元状态，表示的权重矩阵，表示的偏置项，tanh表示tanh激活函数；上一节点的输出经过遗忘门丢弃掉无效的内容，然后加上得到新...

【专利技术属性】
技术研发人员：许斌，刘一川，朱剑鸣，亓晋，孙雁飞，赖钰婷，尹昱心，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：