【技术实现步骤摘要】
本申请涉及大豆种植的智能控制领域，且更为具体地，涉及一种基于云平台的大豆种植智能控制系统及方法。
技术介绍
1、大豆在生长后期会逐渐减缓并停止生长，根系的吸收能力也会下降，常常因缺乏养分而导致早衰。大豆叶片对养分吸收能力很强，叶面喷肥，养分可迅速被叶片吸收，满足植株生长的需要。叶面喷肥是一种有效的低成本、省力且增产幅度大的方法，通过将养分直接喷洒到大豆叶片上，可以迅速被叶片吸收，满足植株的需求。叶面喷肥还可以延缓叶片衰老，促进生长。传统的叶面喷肥方法是农户背着喷雾器在田间进行喷洒，但随着大豆种植面积的增加，这种人工喷洒施肥的效率变得很低，已经不适用于大田种植。目前的针对大田种植的大豆叶面喷肥方法，通常只能进行固定高度的施肥作业，无法实时调整雾化喷头的高度。而且，这些大豆叶面喷肥方法通常是固定的喷洒量，难以满足大豆不同生长阶段的需求。这可能会导致施肥效果不佳、营养不均衡、资源浪费和植株伤害等问题。因此，实时调整喷洒参数和雾化喷头高度是提高大豆叶面喷肥效果的关键。
2、因此，期待一种基于云平台的大豆种植智能控制系统及方法，对大豆生长过程中的状态进行实时监测，并及时调整叶面喷肥的喷洒策略。从而提高大豆叶面喷肥的效率和准确性，进而促进大豆生长和增产。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基于云平台的大豆种植智能控制系统及方法，其将采集到的待监测大豆在生长过程中的监控视频、大豆叶面喷肥装置中雾化喷头的多个预定时间点的高度以及大豆叶面喷肥装
2、根据本申请的第一方面，提供了一种基于云平台的大豆种植智能控制系统，其包括：
3、大豆种植数据采集模块，用于采集大豆叶面喷肥装置中雾化喷头的多个预定时间点的高度、大豆叶面喷肥装置中雾化喷头的多个预定时间点的喷洒量以及待监测大豆在生长过程中的监控视频；
4、大豆种植特征提取模块，用于分别对所述大豆叶面喷肥装置中雾化喷头的多个预定时间点的高度、所述大豆叶面喷肥装置中雾化喷头的多个预定时间点的喷洒量以及所述待监测大豆在生长过程中的监控视频进行提取和分析以得到关联特征图以及大豆生长特征图；
5、大豆种植分类结果生成模块，用于基于所述关联特征图以及所述大豆生长特征图，以得到分类结果。
6、结合本申请的第一方面，在本申请的第一方面的一种基于云平台的大豆种植智能控制系统中，所述大豆种植特征提取模块，包括：喷肥装置特征提取单元，用于分别对所述大豆叶面喷肥装置中雾化喷头的多个预定时间点的高度以及所述大豆叶面喷肥装置中雾化喷头的多个预定时间点的喷洒量进行卷积编码以得到所述关联特征图；大豆生长特征提取单元，用于对所述待监测大豆在生长过程中的监控视频进行卷积编码以得到所述大豆生长特征图。
7、根据本申请的第二方面，提供了一种基于云平台的大豆种植智能控制方法，其包括：
8、采集大豆叶面喷肥装置中雾化喷头的多个预定时间点的高度、大豆叶面喷肥装置中雾化喷头的多个预定时间点的喷洒量以及待监测大豆在生长过程中的监控视频；
9、分别对所述大豆叶面喷肥装置中雾化喷头的多个预定时间点的高度、所述大豆叶面喷肥装置中雾化喷头的多个预定时间点的喷洒量以及所述待监测大豆在生长过程中的监控视频进行提取和分析以得到关联特征图以及大豆生长特征图；
10、基于所述关联特征图以及所述大豆生长特征图，以得到分类结果。
11、结合本申请的第二方面，在本申请的第二方面的一种基于云平台的大豆种植智能控制方法中，基于所述关联特征图以及所述大豆生长特征图，以得到分类结果，包括：目标域概率密度联合单元，用于对所述关联特征图和所述大豆生长特征图进行目标域概率密度联合相关兼容以得到大豆喷肥特征图；大豆喷肥特征分类单元，用于将所述大豆喷肥特征图通过分类器以得到分类结果。其中，所述目标域概率密度联合单元，用于：以如下公式对所述关联特征图和所述大豆生长特征图进行目标域概率密度联合相关兼容以得到大豆喷肥特征图；其中，所述公式为：
12、
13、其中，f1表示所述关联特征图，f2表示所述大豆生长特征图，表示所述关联特征图和所述大豆生长特征图之间的按位置均值特征图，表示特征图的按位置相加，表示特征图的按位置相减，α和β表示权重超参数，fc表示所述大豆喷肥特征图；所述分类结果用于表示大豆叶面喷肥装置中雾化喷头的高度应升高或降低以及雾化喷头的喷洒量应增加或减少。
14、与现有技术相比，本申请提供的一种基于云平台的大豆种植智能控制系统及方法，其将采集到的待监测大豆在生长过程中的监控视频、大豆叶面喷肥装置中雾化喷头的多个预定时间点的高度以及大豆叶面喷肥装置中雾化喷头的多个预定时间点的喷洒量作为输入数据，然后通过计算机视觉和大数据分析技术分别对这些输入数据进行特征提取和分析，并结合这些特征得到用于表示大豆叶面喷肥装置中雾化喷头的高度应升高或降低以及雾化喷头的喷洒量应增加或减少的分类结果。这样，根据分类结果，能够及时调整叶面喷肥的喷洒策略。从而提高大豆叶面喷肥的效率和准确性，进而促进大豆生长和增产。
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1.一种基于云平台的大豆种植智能控制系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于云平台的大豆种植智能控制系统，其特征在于，所述大豆种植特征提取模块，包括：
3.根据权利要求2所述的基于云平台的大豆种植智能控制系统，其特征在于，所述喷肥装置特征提取单元，包括：
4.根据权利要求3所述的基于云平台的大豆种植智能控制系统，其特征在于，所述高度特征编码器和所述喷洒量特征编码器包含不同的全连接层和一维卷积层。
5.根据权利要求4所述的基于云平台的大豆种植智能控制系统，其特征在于，所述大豆生长特征提取单元，包括：
6.根据权利要求5所述的基于云平台的大豆种植智能控制系统，其特征在于，所述目标检测网络是基于锚窗的目标检测网络。
7.根据权利要求6所述的基于云平台的大豆种植智能控制系统，其特征在于，所述大豆种植分类结果生成模块，包括：
8.根据权利要求7所述的基于云平台的大豆种植智能控制系统，其特征在于，所述目标域概率密度联合单元，用于：以如下公式对所述关联特征图和所述大豆生长特征图进行目标域概率密度联
9.根据权利要求8所述的基于云平台的大豆种植智能控制系统，其特征在于，所述分类结果用于表示大豆叶面喷肥装置中雾化喷头的高度应升高或降低以及雾化喷头的喷洒量应增加或减少。
10.一种基于云平台的大豆种植智能控制方法，其特征在于,包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于云平台的大豆种植智能控制系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于云平台的大豆种植智能控制系统，其特征在于，所述大豆种植特征提取模块，包括：
3.根据权利要求2所述的基于云平台的大豆种植智能控制系统，其特征在于，所述喷肥装置特征提取单元，包括：
4.根据权利要求3所述的基于云平台的大豆种植智能控制系统，其特征在于，所述高度特征编码器和所述喷洒量特征编码器包含不同的全连接层和一维卷积层。
5.根据权利要求4所述的基于云平台的大豆种植智能控制系统，其特征在于，所述大豆生长特征提取单元，包括：
6.根据权利要求5所述的基于云平台的大豆种植智能控制系统，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：廖素芳，吴斌，赖贤生，
申请(专利权)人：上犹县金色农业开发有限公司，
类型：发明
国别省市：
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