【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及粮情检测，尤其涉及一种粮情判断方法装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着人民消费水平提高，人民对粮食的安全需求也日益增长。在当前的粮情储存和粮情检测技术中，一般采用将单一传感器作为粮情判断依据信息源的方法。
2、现有技术的粮情检测方法检测信息量少，对粮情信息预测简单，单一传感器难以获取全面、丰富的粮情信息，以致于获取到的粮情信息不准确。
3、上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种粮情判断方法，旨在解决现有技术对粮情的检测和判断不够准确的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种粮情判断方法，所述方法包括以下步骤：
3、获取粮仓的属性状态数据；
4、将所述属性状态数据通过预设二级数据融合模型进行数据融合，得到融合数据；
5、基于所述融合数据和标准粮情数据对所述粮仓进行粮情判断，得到粮情判断结果。
6、可选地，所述融合数据包括第一融合数据和第二融合数据，所述第一融合数据为第一属性状态数据通过预设二级数据融合模型计算得到的第一融合数据，所述第二融合数据为第二属性状态数据通过预设二级数据融合模型计算得到的第二融合数据，所述第一属性状态数据为同一时刻不同采集点的属性状态数据，所述第二属性状态数据为同一采集点不同时刻的属性状态数据；
7、可选地，所述基于所述融合数据和标准粮情数据对所
8、基于所述第一融合数据和标准粮情数据对所述粮仓进行整体粮情判断，得到整体粮情判断结果；
9、在所述初始粮情判断结果为异常时，基于所述第二融合数据和标准粮情数据对所述粮仓中各采集点进行精确点粮情判断，得到精确点粮情判断结果。
10、可选地，所述基于所述第一融合数据和标准粮情数据对所述粮仓进行整体粮情判断，得到整体粮情判断结果，包括：
11、获取所述粮仓各采集点第一属性状态数据和所述第一属性状态数据值的方差；
12、根据所述第一属性状态数据计算方差值和所述方差值对应的目标权重；
13、根据所述第一属性状态数据和所述目标权重生成粮仓整体数据。
14、对所述粮仓整体数据进行去量纲化，得到粮仓整体参考数列；
15、根据所述粮仓整体参考数列和标准粮情数据生成灰色关联系数；
16、根据所述灰色关联系数对所述粮仓进行整体粮情判断，得到整体粮情判断结果。
17、可选地，所述根据所述粮仓整体参考数列和标准粮情数据生成灰色关联系数，包括：
18、确定所述标准粮情数据的数值变化范围；
19、根据所述数值变化范围的最小值生成标准特征向量；
20、计算所述标准特征向量的标准特征值；
21、根据所述标准特征值生成所述标准粮情数据对应的比较序列；
22、根据所述粮仓整体参考数列和所述比较序列生成灰色关联系数。
23、可选地，所述基于所述第二融合数据和标准粮情数据对所述粮仓中各采集点进行精确点粮情判断，得到精确点粮情判断结果之前，还包括：
24、对所述第二属性状态数据进行预处理，得到目标第二属性状态数据，所述预处理包括数据筛选和数据去噪；
25、将所述目标第二属性状态数据通过预设二级数据融合模型进行数据融合，得到第二融合数据。
26、可选地，所述基于所述第二融合数据和标准粮情数据对所述粮仓中各采集点进行精确点粮情判断，得到精确点粮情判断结果，包括：
27、获取所述粮仓多个粮情所对应的标准特征向量；
28、基于所述第二融合数据得到粮仓个体参考数列；
29、根据所述粮仓个体参考数列和所述粮仓多个粮情标准特征向量进行灰色关联度计算，得到多个灰色关联系数；
30、将所述多个灰色关联系数进行排序，并根据排序结果确定粮仓个体粮情，所述粮仓个体粮情为最大灰色关联系数对应的粮情。
31、可选地，所述粮情判断方法，还包括：
32、当粮情判断结果异常时，根据所述粮情判断结果和所述粮仓的属性状态数据控制通风装置对所述粮仓进行通风和/或控制翻粮装置对所述粮仓内粮堆进行翻粮。
33、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种粮情判断装置，所述粮情判断装置包括：
34、数据获取模块，获取粮仓的属性状态数据；
35、数据融合模块，将所述属性状态数据通过预设二级数据融合模型进行数据融合，得到融合数据；
36、结果判定模块，基于所述融合数据和标准粮情数据对所述粮仓进行粮情判断，得到粮情判断结果。
37、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种粮情判断设备，所述粮情判断设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的粮情判断程序，所述粮情判断程序配置为实现如上文所述的粮情判断方法的步骤。
38、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有粮情判断程序，所述粮情判断程序被处理器执行时实现如上文所述的粮情判断方法的步骤。
39、本专利技术通过获取粮仓的属性状态数据；将所述属性状态数据通过预设二级数据融合模型进行数据融合，得到融合数据；基于所述融合数据和标准粮情数据对所述粮仓进行粮情判断，得到粮情判断结果。本专利技术在粮情检测过程中将粮仓的温度、湿度、水分、压力等属性数据通过数据融合方法进行汇总，并且通过多级判断方式对粮情进行精准判断，解决了现有技术中对粮情的检测和判断不够准确的技术问题。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种粮情判断方法，其特征在于，所述粮情判断方法包括：
2.如权利要求1所述的粮情判断方法，其特征在于，所述属性状态信息包括第一属性状态数据和第二属性状态数据，所述第一属性状态数据为粮仓内同一时刻不同采集点的属性状态数据，所述第二属性状态数据为粮仓内同一采集点不同时刻的属性状态数据，所述融合数据包括第一融合数据和第二融合数据，所述第一融合数据为所述第一属性状态数据通过预设二级数据融合模型计算得到的第一融合数据，所述第二融合数据为所述第二属性状态数据通过预设二级数据融合模型计算得到；
3.如权利要求2所述的粮情判断方法，其特征在于，所述基于所述第一融合数据和标准粮情数据对所述粮仓进行整体粮情判断，得到整体粮情判断结果，包括：
4.如权利要求3所述的粮情判断方法，其特征在于，所述根据所述粮仓整体参考数列和标准粮情数据生成灰色关联系数，包括：
5.如权利要求4所述的粮情判断方法，其特征在于，所述基于所述第二融合数据和标准粮情数据对所述粮仓中各采集点进行精确点粮情判断，得到精确点粮情判断结果之前，还包括：
6.如权利要求4所述
7.如权利要求1所述的粮情判断方法，其特征在于，所述粮情判断方法，还包括：
8.一种粮情判断装置，其特征在于，所述粮情判断装置包括：
9.一种粮情判断设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的粮情判断程序，所述粮情判断程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的粮情判断方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有粮情判断程序，所述粮情判断程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的粮情判断方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种粮情判断方法，其特征在于，所述粮情判断方法包括：
2.如权利要求1所述的粮情判断方法，其特征在于，所述属性状态信息包括第一属性状态数据和第二属性状态数据，所述第一属性状态数据为粮仓内同一时刻不同采集点的属性状态数据，所述第二属性状态数据为粮仓内同一采集点不同时刻的属性状态数据，所述融合数据包括第一融合数据和第二融合数据，所述第一融合数据为所述第一属性状态数据通过预设二级数据融合模型计算得到的第一融合数据，所述第二融合数据为所述第二属性状态数据通过预设二级数据融合模型计算得到；
3.如权利要求2所述的粮情判断方法，其特征在于，所述基于所述第一融合数据和标准粮情数据对所述粮仓进行整体粮情判断，得到整体粮情判断结果，包括：
4.如权利要求3所述的粮情判断方法，其特征在于，所述根据所述粮仓整体参考数列和标准粮情数据生成灰色关联系数，包括：
5.如权利要求4所述的粮情判断方...
【专利技术属性】
技术研发人员：尹强，周林升，刘帅，张永林，杨红军，曾艳红，
申请(专利权)人：武汉轻工大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。