【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业实施管理，特别是一种基于智能感知的智慧农业设施管理方法及系统。
技术介绍
1、为了满足不断增长的食品需求，农业生产必须更加高效和可持续，智慧农业技术的发展为解决这些问题提供了一种有前景的途径。其中，基于智能感知的智慧农业设施智能灌溉管理方法在提高灌溉效率、减少资源浪费和提高农作物产量方面具有巨大潜力。尽管基于智能感知的智慧农业设施智能灌溉方法在提高农田灌溉效率方面取得了显著进展，但仍然存在一些不足之处，其一是系统不能智能感知作物的不同生长时期，不能够根据作物各在各生长时期自动制定相应的灌溉计划，自动化程度低；其二是系统不能智能感知作物在灌溉后的生长情况，从而不能够对灌溉方案进行调整，智能化程度低。
技术实现思路
1、本专利技术克服了现有技术的不足，提供了一种基于智能感知的智慧农业设施管理方法及系统。
2、为达到上述目的本专利技术采用的技术方案为：
3、本专利技术第一方面公开了一种基于智能感知的智慧农业设施管理方法，包括以下步骤：
4、在第一预设时间节点上获取目标作物的第一实时图像信息，根据所述第一实时图像信息构建得到目标作物在第一预设时间节点的第一生长模型图；
5、对所述第一生长模型图进行配对识别，以识别出目标作物的当前生长时期与目标作物在当前生长时期的预设养分需求信息；其中，养分需求信息包括所需灌溉养分类型与所需灌溉养分量；
6、基于所述预设养分需求信息生成灌溉方案，根据所述灌溉方案控制灌溉设施对目标作
7、根据所述第一生长模型图与第二生长模型图得到目标作物各特征部位的生长偏差模型图，基于所述生长偏差模型图得到目标作物各特征部位的实际生长速率，根据各特征部位的实际生长速率确定出目标作物的生长异常特征部位；
8、根据目标作物的生长异常特征部位的实际生长速率制定出新的灌溉方案，根据所述新的灌溉方案控制灌溉设施对目标作物进行灌溉。
9、进一步的，本专利技术的一个较佳实施例中，在第一预设时间节点上获取目标作物的第一实时图像信息，根据所述第一实时图像信息构建得到目标作物在第一预设时间节点的第一生长模型图，具体为：
10、通过监测设备获取目标作物在第一预设时间节点上的第一实时图像信息，并对所述第一实时图像信息进行去噪、滤波与图像增强处理，得到处理后的第一实时图像信息；
11、将所述处理后的第一实时图像信息分为若干个子图像区域，通过sift算法对各子图像区域进行特征提取，得到各子图像区域中目标作物与图像背景之间的初始边界点；
12、在各子图像区域中检索出中心点，并基于所述中心点构建坐标系，在所述坐标系中获取各初始边界点的坐标值，根据所述坐标值计算出各初始边界点与中心点之间的欧式距离；并将欧式距离大于预设欧式距离的初始边界点筛除，得到子图像区域中目标作物与图像背景之间的最终边界点；
13、获取各子图像区域中最终边界点的点云数据，构建配对空间，并将各子图像区域中最终边界点的点云数据导入所述配对空间中，并在所述配对空间中将点云特征相同的各点云数据进行配对处理，以使得目标作物的点云数据以统一的坐标系表示；其中，点云特征包括曲率、法向量以及颜色；
14、对目标作物的点云数据转化为体素网格，根据所述体素网格生成模型曲面，并将目标作物的纹理特征映射到对应的模型曲面区域上，得到目标作物在第一预设时间节点的第一生长模型图。
15、进一步的，本专利技术的一个较佳实施例中，对所述第一生长模型图进行配对识别，以识别出目标作物的当前生长时期与目标作物在当前生长时期的预设养分需求信息，具体为：
16、通过大数据网获取目标作物在不同生长时期所对应的生长特征模型图，以及获取目标作物在不同生长时期所需的养分需求信息；
17、将目标作物在不同生长时期的生长特征模型图与所需的养分需求信息进行捆绑，得到若干个参数包；构建知识图谱，将若干个参数包导入所述知识图谱中；
18、获取目标作物在第一预设时间节点的第一生长模型图，将所述第一生长模型图导入所述知识图谱中，并通过hausdorff距离算法计算所述第一生长模型图与各生长特征模型图之间的重合度，得到多个重合度；
19、对多个所述重合度进行大小排序，以提取出最大重合度；获取与最大重合度对应的生长模型图，以识别出目标作物的当前生长时期，根据目标作物的当前生长时期对所述知识图谱进行检索，得到目标作物在当前生长时期的预设养分需求信息。
20、进一步的，本专利技术的一个较佳实施例中，根据所述第一生长模型图与第二生长模型图得到目标作物各特征部位的生长偏差模型图，具体为：
21、对所述第一生长模型图的各特征部位进行剖分，得到若干个第一子生长模型图，并获取各第一子生长模型图的第一纹理特征；
22、对所述第二生长模型图的各特征部位进行剖分，得到若干个第二子生长模型图，并获取各第二子生长模型图的第二纹理特征；
23、构建融合空间，将相同特征部分的第一子生长模型图与第二子生长模型图导入所述融合空间中，基于所述第一纹理特征与第二纹理特征对所述第一子生长模型图与第二子生长模型图进行对齐处理；
24、对齐完毕后，在所述融合空间中将第一子生长模型图与第二子生长模型图相重合的模型部分剔除，得到目标作物各特征部位的生长偏差模型图。
25、进一步的，本专利技术的一个较佳实施例中，基于所述生长偏差模型图得到目标作物各特征部位的实际生长速率，根据各特征部位的实际生长速率确定出目标作物的生长异常特征部位，具体为：
26、预制六面体网格，并预设六面体网格的网格单元数量，将所述生长偏差模型图投影至所述六面体网格上，并检测所述生长偏差模型图与六面体网格中各个网格单元的交点，以确定出与生长偏差模型图相重合的网格单元；
27、对于与生长偏差模型图完全相重合的网格单元，其体积等于网格单元的实际体积；对于与生长偏差模型图部分相重合的网格单元，通过插值方法，根据与生长偏差模型图表面的交点来推算其体积；对于与生长偏差模型图不相重合的网格单元，其体积为零；
28、将六面体网格中所有网格单元的体积进行求和，以获取得到生长偏差模型图的总体积值，根据所述第一预设时间节点、第二预设时间节点以及生长偏差模型图的总体积值计算得到目标作物相应特征部位的实际生长速率；
29、将目标作物各特征部位的实际生长速率与预设生长速率进行比较；将实际生长速率不大于预设生长速率的特征部位标记为生长异常特征部位。
30、进一步的，本专利技术的一个较佳实施例中，根据目标作物的生长异常特征部位的实际生长速率制定出新的灌溉方案，根据所述新的灌溉方案控制灌溉设施对目标作物进行灌溉，具体为：
31、预制各特征部位在各种预设生长速率时所需的养分本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于智能感知的智慧农业设施管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于智能感知的智慧农业设施管理方法，其特征在于，在第一预设时间节点上获取目标作物的第一实时图像信息，根据所述第一实时图像信息构建得到目标作物在第一预设时间节点的第一生长模型图，具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于智能感知的智慧农业设施管理方法，其特征在于，对所述第一生长模型图进行配对识别，以识别出目标作物的当前生长时期与目标作物在当前生长时期的预设养分需求信息，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于智能感知的智慧农业设施管理方法，其特征在于，根据所述第一生长模型图与第二生长模型图得到目标作物各特征部位的生长偏差模型图，具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于智能感知的智慧农业设施管理方法，其特征在于，基于所述生长偏差模型图得到目标作物各特征部位的实际生长速率，根据各特征部位的实际生长速率确定出目标作物的生长异常特征部位，具体为：
6.根据权利要求1所述的一种基于智能感知的智慧农业设施管理方法，其特征在于，根据目
7.一种基于智能感知的智慧农业设施管理系统，其特征在于，所述智慧农业设施管理系统包括存储器与处理器，所述存储器中存储有智慧农业设施管理方法程序，当所述智慧农业设施管理方法程序被所述处理器执行时，实现如下步骤：
8.根据权利要求7所述的一种基于智能感知的智慧农业设施管理系统，其特征在于，在第一预设时间节点上获取目标作物的第一实时图像信息，根据所述第一实时图像信息构建得到目标作物在第一预设时间节点的第一生长模型图，具体为：
9.根据权利要求7所述的一种基于智能感知的智慧农业设施管理系统，其特征在于，基于所述生长偏差模型图得到目标作物各特征部位的实际生长速率，根据各特征部位的实际生长速率确定出目标作物的生长异常特征部位，具体为：
10.根据权利要求7所述的一种基于智能感知的智慧农业设施管理系统，其特征在于，根据目标作物的生长异常特征部位的实际生长速率制定出新的灌溉方案，根据所述新的灌溉方案控制灌溉设施对目标作物进行灌溉，具体为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于智能感知的智慧农业设施管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于智能感知的智慧农业设施管理方法，其特征在于，在第一预设时间节点上获取目标作物的第一实时图像信息，根据所述第一实时图像信息构建得到目标作物在第一预设时间节点的第一生长模型图，具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于智能感知的智慧农业设施管理方法，其特征在于，对所述第一生长模型图进行配对识别，以识别出目标作物的当前生长时期与目标作物在当前生长时期的预设养分需求信息，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于智能感知的智慧农业设施管理方法，其特征在于，根据所述第一生长模型图与第二生长模型图得到目标作物各特征部位的生长偏差模型图，具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于智能感知的智慧农业设施管理方法，其特征在于，基于所述生长偏差模型图得到目标作物各特征部位的实际生长速率，根据各特征部位的实际生长速率确定出目标作物的生长异常特征部位，具体为：
6.根据权利要求1所述的一种基于智能感知的智慧农业设施管理方法，其特征在于，根据目标作...
【专利技术属性】
技术研发人员：秦言敏，张友武，谢帮金，王杰，冯小虎，张超群，方标民，邓懿，徐婧，熊书斌，王利兵，吴华根，
申请(专利权)人：抚州市烟草公司黎川分公司，
类型：发明
国别省市：
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