一种AI识别绿化植物生长态势的数据采集分析方法技术

本发明专利技术涉及一种AI识别绿化植物生长态势的数据采集分析方法。包括以下步骤：S1.利用多模态传感器，包括RGB相机、红外相机、温湿度传感器和土壤湿度传感器，从多角度收集植物生长数据，并通过神经网络方法对所述传感器数据进行融合；S2.对所获得的连续植物生长数据进行时间序列分析，从中识别生长曲线和周期性模式，并根据过去的数据进行未来生长态势的预测；S3.利用光谱仪收集植物叶片的光谱反射数据，并基于所述光谱数据训练AI模型来识别和评估植物的不同生长状态和健康状况；S4.使用摄像头或激光雷达对植物进行三维扫描，获取其三维数据，进一步利用该三维数据模拟植物的生长过程，并与实际生长数据进行比较，评估其生长态势。态势。态势。

【技术实现步骤摘要】
一种AI识别绿化植物生长态势的数据采集分析方法


[0001]本专利技术涉及一种AI识别绿化植物生长态势的数据采集分析方法。

技术介绍

[0002]AI识别绿化植物生长态势通常结合了图像识别技术、光谱分析和环境传感器数据，以便对植物的生长态势进行综合评估。通过摄像头和光谱仪对植物进行扫描，收集其形态和健康状态的数据，再结合环境传感器收集的气温、湿度、光照和土壤条件数据，AI模型可以对植物的生长状态、疾病和病虫害风险进行预测和评估。
[0003]但是该方法严重依赖数据的质量。如果收集的图像、光谱或环境数据存在偏差或噪声，分析结果可能不准确。此外光谱仪和高质量的摄像头成本较高，可能不适合大面积的农田或绿地。对大量数据进行处理和分析需要高性能的计算能力，可能导致延迟，尤其是在实时分析中。尽管环境传感器可以收集多种数据，但仍然可能遗漏某些对植物生长影响显著的微环境因素。而且一个地区或种类的植物所训练的AI模型可能不适用于其他地区或种类，因为生长条件和植物反应可能存在差异。对于需要实时干预的情况，数据收集、处理和反馈的延迟可能导致错过干预的最佳时机本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种AI识别绿化植物生长态势的数据采集分析方法，其特征在于包括以下步骤：S1.利用多模态传感器，包括RGB相机、红外相机、温湿度传感器和土壤湿度传感器，从多角度收集植物生长数据，并通过神经网络方法对所述传感器数据进行融合；S2.对所获得的连续植物生长数据进行时间序列分析，从中识别生长曲线和周期性模式，并根据过去的数据进行未来生长态势的预测；S3.利用光谱仪收集植物叶片的光谱反射数据，并基于所述光谱数据训练AI模型来识别和评估植物的不同生长状态和健康状况；S4.使用摄像头或激光雷达对植物进行三维扫描，获取其三维数据，进一步利用该三维数据模拟植物的生长过程，并与实际生长数据进行比较，评估其生长态势；S5.集成环境传感器收集与植物生长相关的环境因子数据，包括气温、湿度、光照和土壤条件，并结合这些环境数据使用AI模型预测植物在不同环境条件下的生长态势；S6.应用深度学习方法，通过对大量植物图像的训练，使得AI模型能够自动识别和评估植物的生长阶段、疾病、害虫侵害状态；S7.在所述AI模型分析植物生长态势的基础上，进一步构建一个智能推荐系统，为园丁或农民提供针对性的种植建议。2.根据权利要求1所述的一种AI识别绿化植物生长态势的数据采集分析方法，其特征在于所述的多模态传感器数据处理过程：配置一组传感器，系统地从多个角度和维度收集植物及其所处环境的数据；对不同来源的数据进行预处理，消除噪声，并进行标准化和归一化操作；对每种模态的数据使用神经网络结构提取有关植物生长态势的关键特征，包括使用卷积神经网络从RGB图像中提取植物的形态特征，或使用时间序列分析方法从温湿度数据中提取环境变化特征；根据植物生长态势的需求，采用加权、堆叠或级联策略，将不同模态的特征融合为一个统一的特征表示；使用上述融合后的特征训练一个AI模型，根据实时收集的数据和AI模型的评估结果，动态调整数据融合的策略和权重；上述的加权策略，计算表达式为：F＝w1×
F1+w2×
F2其中，F是融合后的特征，F1和F2是两种模态的特征，w1和w2是它们的权重。3.根据权利要求1所述的一种AI识别绿化植物生长态势的数据采集分析方法，其特征在于所述的时间序列分析采用连续收集与植物生长相关的时间序列数据，包括植物的高度、叶片数量、叶面积、及其所处环境的因子；然后进行数据清洗，包括填充缺失值、去除异常值；然后使用傅里叶变换或季节性分解来识别时间序列中的周期性模式；具体公式为：其中，X(t)是时间序列，a0,a
n
,b
n
是系数，N是周期，f0是基本频率；然后再使用线性回归、移动平均技术来识别长期趋势，从而预测植物在未来的生长态势；在上述的步骤中，使用自相关函数、移动平均模型来识别时间序列中的异常值；所述的
异常值包括由于病虫害、极端天气或其他外部因素导致的，对其进行识别有助于及时采取干预措施；然后使用ARIMA模型进行短期和长期的生长态势预测；ARIMA模型公式为：其中，φ
i
和θ
i
是模型参数，L是滞后算子，d是差分的次数，ε
t
是误差项；最后分析植物生长的时间序列数据与其他环境因子的时间序列数据之间的相关性；所述的相关性采用的是Pearson相关系数；用于度量两个连续型变量之间的线性相关关系；其中，X和Y分别是两个时间序列的数据，和是它们的均值。4.根据权利要求1所述的一种AI识别绿化植物生长态势的数据采集分析方法，其特征在于所述的光谱数据训练AI模型采用以下的步骤：S1.数据集处理：对光谱数据进行标准化，以保证模型在各个频率上具有相同的敏感度；采用标准化处理公式：其中，X是原始数据，μ和σ分别是数据的均值和标准差；上述执行过程中，为了增加模型的泛化能力，使用随机的小扰动、噪声添加或窗口滑动技巧对原始光谱数据进行增强；S2.模型架构：输入层：接受标准化后的一维光谱数据；卷积层：使用多个1D卷积滤波器，捕捉光谱数据中的局部模式和特征；采用激活函数包括ReLU来增加模型的非线性；计算式包括下：f(x)＝max(0,x)池化层：使用最大池化来降低卷积层输出的维度，同时保持关键特征；全连接层：在卷积和池化层之后，使用一个或多个全连接层进行分类任务；最后一个全连接层的节点数量应与目标分类数相匹配；S3.损失函数与优化：损失函数：使用交叉熵损失函数来评估模型输出与真实标签之间的误差；计算式包括下：正则化：为防止过拟合，模型在训练过程中加入L2正则化：
其中，λ是正则化参数，w是模型的权重；优化算法：采用Adam优化器，使得训练更加稳定和快速；m
t
＝β1m
t
‑1+(1
‑
β1)g
t
其中，m
t
和v
t
分别是一阶和二阶矩估计，g
t
是t时刻的梯度；S4.早停与模型验证：早停策略：当验证集的性能在连续的若干迭代中没有显著提高时，停止训练，以避免过拟合；模型验证：在每个训练周期结束后，使用验证集评估模型的性能；根据性能反馈调整模型架构、正则化强度或学习率。5.根据权利要求1所述的一种AI识别绿化植物生长态势的数据采集分析方法，其特征在于：所述使用摄像头或激光雷达对植物进行三维扫描的技术环节，以下是详细的步骤描述：S1.三维数据采集：a.使用摄像头：采用双目立体摄像头，利用两个摄像头从不同的角度捕获植物的图像，利用差异视差来估计深度；采用结构光摄像头，通过投射已知的光模式到植物上，并从反...

【专利技术属性】
技术研发人员：高安慧，姚宏，刘庆军，刘军，
申请(专利权)人：安阳市游园管理站，
类型：发明
国别省市：