一种基于人工智能的园林绿化维护智能监测管理系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于人工智能的园林绿化维护智能监测管理系统，通过在园林的各绿化区域内设置监测设备，以此获取各绿化区域对应的叶部外观形态参数和土壤表面状态参数，同时根据各绿化区域对应种植植物的品种获取相应植物品种对应的习水类型，从而基于各绿化区域对应种植植物的习水类型及叶部外观形态参数和土壤表面状态参数判断各绿化区域是否需要浇水，实现了城市园林绿化区域浇水判断的针对性，有效提高了判断结果的精准度，同时当判断某绿化区域需要浇水时，对目标绿化区域的缺水等级进行客观评估，由此分析目标绿化区域对应的适宜浇水方式，实现了城市园林待浇水绿化区域浇水方式的客观化选择，大大满足了植物的需水要求。水要求。水要求。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的园林绿化维护智能监测管理系统


[0001]本专利技术属于园林绿化管理
，尤其涉及一种基于人工智能的园林绿化维护智能监测管理系统。

技术介绍

[0002]园林是在一定的地域运用工程技术和艺术手段，通过改造地形或进一步种植树木花草、营造建筑和布置园路等途径创作而成的美的自然环境和游憩境域。随着我国国民经济水平的提高和城市化进程的加快，园林建设在城市美化中的作用越来越突出，且城市园林的功能也从传统的美化、观赏、休憩等方面逐渐向生态保护和环境改善等综合性功能过渡，这主要体现在城市园林中绿化面积不断增加，苗木种类越来越繁多，鉴于这种现状，城市园林的绿化维护管理显得愈加重要。
[0003]众所周知，园林的绿化维护涉及浇水、施肥、除虫等多个方面，其中浇水是众多绿化维护方面中最基础的维护方面，但当前城市园林对绿化区域的浇水维护管理过于笼统，不够细致化，具体体现在以下两个方面：
[0004]第一方面：绿化区域浇水判断依据缺乏针对性：现有城市园林中绿化区域种植的植物品种越来越多样，而不同的植物品种具有不同的习水特性，比如有的植物品种喜欢湿润的生长环境，属于喜水类型的植物，有的植物自身会储存一些水分，很怕积水，属于厌水类型的植物，但是当前城市园林对绿化区域的浇水判断没有考虑到植物的习水特性，只是单纯地依据植物主体的生长状态是否存在萎蔫来判断是否需要浇水，该判断方式缺乏针对性，很容易造成判断延迟现象，特别是对于喜水类型的植物，进而耽误最佳浇水时机；
[0005]第二方面：绿化区域浇水方式选择过于主观随意化：在判断园林中某绿化区域需要浇水时，现有城市园林对待浇水绿化区域浇水方式的选择基本都是由绿化管理人员主观根据待浇水绿化区域内植物的萎蔫状态进行选择，易导致浇水效果不佳，难以匹配植物的缺水程度。

技术实现思路

[0006]为了克服上述不足，本专利技术搭建了一种基于人工智能的园林绿化维护智能监测管理系统，能够有效解决相应的技术问题。
[0007]本专利技术是通过以下技术方案实现的：
[0008]一种基于人工智能的园林绿化维护智能监测管理系统，包括：
[0009]园林绿化地图绘制模块，用于将待绿化维护的园林进行地图绘制，并在绘制的园林地图上标注各绿化区域，形成园林绿化地图，同时对标注的各绿化区域进行编号；
[0010]园林基础信息导入模块，用于将园林绿化地图导入到管理系统，并由园林管理人员将各绿化区域对应种植植物的品种名称和绿化维护人员信息录入到管理系统；
[0011]绿化区域监测设备设置模块，用于在园林的各绿化区域上方设置第一摄像头，该第一摄像头用来采集各绿化区域对应的植物主体图像，并在各绿化区域下方设置第二摄像
头，该第二摄像头用来采集各绿化区域对应的土壤状态图像；
[0012]绿化区域图像采集模块，用于按照设定的采集间隔通过各绿化区域内的第一摄像头和第二摄像头分别采集各绿化区域对应的植物主体图像和土壤状态图像；
[0013]绿化区域浇水判断模块，用于将各采集时刻各绿化区域对应的植物主体图像聚焦到叶部位置，以此提取叶部外观形态参数，并从各采集时刻各绿化区域的土壤状态图像中提取土壤表面状态参数，进而基于各采集时刻各绿化区域对应的叶部外观形态参数和土壤表面状态参数判断各采集时刻各绿化区域是否需要浇水；
[0014]适宜浇水方式分析模块，用于当判断某采集时刻某绿化区域需要浇水时，将该绿化区域记为目标绿化区域，将该采集时刻记为目标维护时刻，此时评估目标维护时刻目标绿化区域对应的缺水等级，以此分析目标维护时刻目标绿化区域对应的适宜浇水方式；
[0015]目标绿化区域智能浇水处理终端，用于基于目标维护时刻目标绿化区域对应的适宜浇水方式由绿化维护人员对目标绿化区域进行智能浇水处理。
[0016]作为另一种可叠加的实施例，所述绿化维护人员信息包括绿化维护人员人脸图像和绿化维护人员联系方式。
[0017]作为另一种可叠加的实施例，所述叶部外观形态参数包括叶片颜色、叶片展示类型和叶柄支撑类型，其中叶片展示类型包括平铺展示类型和卷曲展示类型，叶柄支撑类型包括竖立支撑类型和下垂支撑类型。
[0018]作为另一种可叠加的实施例，所述土壤表面状态参数包括土壤颜色和土壤颗粒聚集类型，其中土壤颗粒聚集类型包括粉末状类型和团块状类型。
[0019]作为另一种可叠加的实施例，所述基于各采集时刻各绿化区域对应的叶部外观形态参数和土壤表面状态参数判断各采集时刻各绿化区域是否需要浇水的具体判断步骤如下:
[0020]第一步：根据录入的各绿化区域对应种植植物的品种名称，从植物习性数据库中提取各绿化区域对应种植植物的习水类型；
[0021]第二步：根据各绿化区域对应种植植物的习水类型从预设的各种习水类型植物对应的缺水识别算法中调取各绿化区域对应种植植物所属的缺水识别算法；
[0022]第三步：将各采集时刻各绿化区域对应的叶部外观形态参数和土壤表面状态参数导入到各绿化区域对应种植植物所属的缺水识别算法中进行缺水识别；
[0023]第四步：若识别出某采集时刻某绿化区域种植的植物处于缺水状态，则判断该采集时刻该绿化区域需要浇水。
[0024]作为另一种可叠加的实施例，所述习水类型包括喜水类型和厌水类型。
[0025]作为另一种可叠加的实施例，所述评估目标维护时刻目标绿化区域对应缺水等级的具体评估过程包括以下步骤：
[0026]步骤1：根据目标绿化区域对应种植植物的品种名称从植物生长数据库中提取该植物品种处于正常生长状态下的植物主体图像与土壤状态图像；
[0027]步骤2：将目标维护时刻目标绿化区域对应的植物主体图像和土壤状态图像与目标绿化区域对应种植植物品种处于正常生长状态下的植物主体图像与土壤状态图像进行对比分析，进而从中解析出植物缺水程度指征，并对各植物缺水程度指征依次编号为A1,A2,...,Ai,...,An；
[0028]步骤3：根据目标维护时刻目标绿化区域对应的各植物缺水程度指征统计目标维护时刻目标绿化区域对应的植物缺水程度系数，其计算公式为护时刻目标绿化区域对应的植物缺水程度系数，其计算公式为表示为目标维护时刻目标绿化区域对应的植物缺水程度系数，λ
Ai
表示为第个Ai植物缺水程度指征对应的影响因子；
[0029]步骤4:将目标绿化区域对应种植植物的品种名称记为指定植物品种，由此将目标维护时刻目标绿化区域对应的植物缺水程度系数与预定义的指定植物品种各缺水等级对应的植物缺水程度系数范围进行对比，从中筛选出目标维护时刻目标绿化区域对应的缺水等级。
[0030]作为另一种可叠加的实施例，所述分析目标维护时刻目标绿化区域对应适宜浇水方式的具体分析方法包括：
[0031]根据目标绿化区域对应种植植物的习水类型从植物习性数据库中筛选出该习水类型植物对应各种缺水等级的适宜浇水方式；
[0032]将目标维护时刻目标绿化区域对应的缺水等级与该习水类型本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的园林绿化维护智能监测管理系统，其特征在于，包括：园林绿化地图绘制模块，用于将待绿化维护的园林进行地图绘制，并在绘制的园林地图上标注各绿化区域，形成园林绿化地图，同时对标注的各绿化区域进行编号；园林基础信息导入模块，用于将园林绿化地图导入到管理系统，并由园林管理人员将各绿化区域对应种植植物的品种名称和绿化维护人员信息录入到管理系统；绿化区域监测设备设置模块，用于在园林的各绿化区域上方设置第一摄像头，该第一摄像头用来采集各绿化区域对应的植物主体图像，并在各绿化区域下方设置第二摄像头，该第二摄像头用来采集各绿化区域对应的土壤状态图像；绿化区域图像采集模块，用于按照设定的采集间隔通过各绿化区域内的第一摄像头和第二摄像头分别采集各绿化区域对应的植物主体图像和土壤状态图像；绿化区域浇水判断模块，用于将各采集时刻各绿化区域对应的植物主体图像聚焦到叶部位置，以此提取叶部外观形态参数，并从各采集时刻各绿化区域的土壤状态图像中提取土壤表面状态参数，进而基于各采集时刻各绿化区域对应的叶部外观形态参数和土壤表面状态参数判断各采集时刻各绿化区域是否需要浇水；适宜浇水方式分析模块，用于当判断某采集时刻某绿化区域需要浇水时，将该绿化区域记为目标绿化区域，将该采集时刻记为目标维护时刻，此时评估目标维护时刻目标绿化区域对应的缺水等级，以此分析目标维护时刻目标绿化区域对应的适宜浇水方式；目标绿化区域智能浇水处理终端，用于基于目标维护时刻目标绿化区域对应的适宜浇水方式由绿化维护人员对目标绿化区域进行智能浇水处理。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的园林绿化维护智能监测管理系统，其特征在于：所述绿化维护人员信息包括绿化维护人员人脸图像和绿化维护人员联系方式。3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的园林绿化维护智能监测管理系统，其特征在于：所述叶部外观形态参数包括叶片颜色、叶片展示类型和叶柄支撑类型，其中叶片展示类型包括平铺展示类型和卷曲展示类型，叶柄支撑类型包括竖立支撑类型和下垂支撑类型。4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的园林绿化维护智能监测管理系统，其特征在于：所述土壤表面状态参数包括土壤颜色和土壤颗粒聚集类型，其中土壤颗粒聚集类型包括粉末状类型和团块状类型。5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的园林绿化维护智能监测管理系统，其特征在于：所述基于各采集时刻各绿化区域对应的叶部外观形态参数和土壤表面状态参数判断各采集时刻各绿化区域是否需要浇水的具体判断步骤如下:第一步：根据录入的各绿化区域对应种植植物的品种名称，从植物习性数据库中提取各绿化区域对应种植植物的习水类型；第二步：根据各绿化区域对应种植植物的习水类型从预设的各种习水类型植物对应的缺水识别算法中调取各绿化区域对应种植植物所属的缺水识别算法；第三步：将各采集时刻各绿化区域对应的叶部外观形态参数和土壤表面状态参数导入到各绿化区域对应种植植物所属的缺水识别算法中进行缺水识别；第四步：若识别出某采集时刻某绿化区域种植的植物处于缺水状态，则判断该采集时刻该绿化区域需要浇水。
6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的园林绿化维护智能监测管理系统，其特征在于：所述习水类型包括喜水类型和厌水类型。7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的园林绿化维护智能监测管理系统，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾倩，
申请(专利权)人：武汉鸿榛园林绿化工程有限公司，
类型：发明
国别省市：