【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智慧农业，具体而言，涉及一种基于农业物联网的智慧农业综合管理系统。
技术介绍
1、目前，随着计算机硬件的发展和软件的快速提高，越来越多的研究者将计算机技术应用在智慧农业中，但是现有的研究中基本都是利用卷积神经网络来判断每个农作物中病虫害的面积或枯萎的面积，这种方法虽然判断每个农作物病虫害的面积准确，但是未考虑农作物的生长环境且不能准确得到大片的农作物的具体生长情况，很难得到大片农作物准确的提示信息，因此，提出一种基于农业物联网的智慧农业综合管理系统，以解决在对大片农作物的生长情况进行预测时，仅仅通过每个农作物的图像信息，未考虑农作物的生长环境且不能准确得到大片的农作物的具体生长情况，很难得到大片农作物准确的提示信息的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种基于农业物联网的智慧农业综合管理系统，解决了在对大片农作物的生长情况进行预测时，仅仅通过每个农作物的图像信息，未考虑农作物的生长环境且不能准确得到大片的农作物的具体生长情况，很难得到大片农作物准确的提示信息。
2、根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种基于农业物联网的智慧农业综合管理系统，该系统可以包括：农作物环境获取单元、农作物生长图像获取单元、农作物图像分析单元和农作物处理单元。
3、农作物环境获取单元，用于获取农作物生长的实时生长环境，并将农作物生长的实时生长环境传输至农作物处理单元。
4、农作物生长图像获取单元，用于获取农作物的实时生长环境下的农作物生长
5、农作物图像分析单元，用于基于农作物生长图像，确定农作物的生长状态信息，并将农作物的生长状态信息传递至农作物处理单元，其中，农作物的生长状态信息包括优秀，良好，一般和差。
6、农作物处理单元，用于基于农作物的生长状态信息，得到农作物各个生长状态占比，基于农作物各个生长状态占比和农作物的各个生长状态因子，得到农作物的第一生长值；建立农作物的第一生长值和随时间变化的曲线图，得到目标曲线图，基于目标曲线图，得到农作物的成长能量值；基于农作物的成长能量值和农作物的生长状态为优秀的数量，得到农作物的能量值，若农作物的能量值大于或等于预设阈值时，发出提示信息至农作物提示终端，若农作物的能量值小于预设阈值，发出不同的预警信息至农作物提示端，其中，提示信息用于提示用户农作物发育良好，不同的预警信息是根据农作物的生长状态信息确定的。
7、可选地，农作物生长的实时生长环境包括以下至少之一：农作物所受光照信息、农作物的灌溉信息、农作物的土壤信息、农作物的养分信息、农作物的空气信息和农作物的温度信息。
8、可选地，基于农作物生长图像，确定农作物的生长状态信息，包括：对农作物的生长图像进行预处理，得到预处理后的农作物的图像信息；若预处理后的农作物的图像信息为农作物的枯萎面积大于60％或农作物的病虫害面积大于60％，得到农作物的生长状态信息为差；若预处理后的农作物的图像信息为农作物的枯萎面积大于30％且小于60％或农作物的病虫害面积大于30％且小于60％，得到农作物的生长状态信息为一般；若预处理后的农作物的图像信息为农作物的枯萎面积大于15％且小于30％或农作物的病虫害面积大于15％且小于30％，得到农作物的生长状态信息为良好；若预处理后的农作物的图像信息为农作物的枯萎面积小于15％或农作物的病虫害面积小于15％，得到农作物的生长状态信息为优秀。
9、可选地，基于农作物的生长状态信息，得到农作物各个生长状态占比，包括：统计每一时间段内的农作物各个生长状态的数量；将每一时间段内的农作物各个生长状态的数量与农作物的总数量二者之间的商，确定为农作物各个生长状态占比。
10、可选地，基于农作物各个生长状态占比和农作物的各个生长状态因子，得到农作物的第一生长值，还包括：根据第一公式q＝ax+by+cz+df，其中，q为农作物的第一生长值，a、b、c、d分别为农作物生长状态信息为优秀、良好、一般和差的占比，x、y、z、f分别为农作物生长状态为优秀、良好、一般和差对应的因子。
11、可选地，基于目标曲线图，得到农作物的成长能量值，包括：对目标曲线图根据时间变化的时间值进行积分，得到农作物的成长能量值。
12、可选地，基于农作物的成长能量值和农作物的生长状态为优秀的数量，得到农作物的能量值，包括：根据第二公式l＝mn，得到农作物的能量值，其中，l为农作物的能量值，m为农作物的成长能量值，n为农作物的生长状态为优秀的数量。
13、本专利技术实施例中，通过通过农作物环境获取单元，获取农作物生长的实时生长环境，并将农作物生长的实时生长环境传输至农作物处理单元；农作物生长图像获取单元，获取农作物的实时生长环境下的农作物生长图像，并将农作物生长图像传递至农作物图像分析单元；农作物图像分析单元，基于农作物生长图像，确定农作物的生长状态信息，并将农作物的生长状态信息传递至农作物处理单元，其中，农作物的生长状态信息包括优秀，良好，一般和差；农作物处理单元，基于农作物的生长状态信息，得到农作物各个生长状态占比，基于农作物各个生长状态占比和农作物的各个生长状态因子，得到农作物的第一生长值；建立农作物的第一生长值和随时间变化的曲线图，得到目标曲线图，基于目标曲线图，得到农作物的成长能量值；基于农作物的成长能量值和农作物的生长状态为优秀的数量，得到农作物的能量值，若农作物的能量值大于或等于预设阈值时，发出提示信息至农作物提示终端，若农作物的能量值小于预设阈值，发出不同的预警信息至农作物提示端，其中，提示信息用于提示用户农作物发育良好，不同的预警信息是根据农作物的生长状态信息确定的，解决了在对大片农作物的生长情况进行预测时，仅仅通过每个农作物的图像信息，未考虑农作物的生长环境且不能准确得到大片的农作物的具体生长情况，很难得到大片农作物准确的提示信息，达到了对大片农作物的生长情况进行预测时，不仅考虑每个农作物的图像信息，也考虑农作物的生长环境，准确得到大片的农作物的具体生长情况，且确定大片农作物准确的提示信息的技术效果。
14、本专利技术的优点：
15、本专利技术与现有的技术相对比，通过获取农作物的生长环境，获取在生长环境下每一农作物的图像信息，根据每一农作物的图像信息，判断每一农作物的生长状态信息，根据每一农作物的生长状态信息，得到一片农作物各个生长状态的占比，根据基于农作物各个生长状态占比和农作物的各个生长状态因子，得到农作物的第一生长值；建立农作物的第一生长值和随时间变化的曲线图，得到目标曲线图，根据目标曲线图，得到农作物的成长能量值；根据农作物的成长能量值和农作物的生长状态为优秀的数量，得到农作物的能量值，若农作物的能量值大于或等于预设阈值时，发出提示信息至农作物提示终端，若农作物的能量值小于预设阈值，发出不同的预警信息至农作物提示端，这样通过数学建模和多次数学计算，得到一大片农作物的生长情况，更加准确得到一片农作物的提示信息。
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1.一种基于农业物联网的智慧农业综合管理系统，其特征在于，包括农作物环境获取单元、农作物生长图像获取单元、农作物图像分析单元和农作物处理单元；
2.根据权利要求1所述的一种基于农业物联网的智慧农业综合管理系统，其特征在于，所述农作物生长的实时生长环境包括以下至少之一：所述农作物所受光照信息、所述农作物的灌溉信息、所述农作物的土壤信息、所述农作物的养分信息、所述农作物的空气信息和所述农作物的温度信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于农业物联网的智慧农业综合管理系统，其特征在于，所述基于所述农作物生长图像，确定所述农作物的生长状态信息，包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于农业物联网的智慧农业综合管理系统，其特征在于，所述基于所述农作物的生长状态信息，得到所述农作物各个生长状态占比，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于农业物联网的智慧农业综合管理系统，其特征在于，所述基于所述农作物各个生长状态占比和所述农作物的各个生长状态因子，得到农作物的第一生长值，还包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于农业物联网的智慧农业综合
7.根据权利要求1所述的一种基于农业物联网的智慧农业综合管理系统，其特征在于，所述基于所述农作物的成长能量值和所述农作物的生长状态为优秀的数量，得到所述农作物的能量值，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于农业物联网的智慧农业综合管理系统，其特征在于，包括农作物环境获取单元、农作物生长图像获取单元、农作物图像分析单元和农作物处理单元；
2.根据权利要求1所述的一种基于农业物联网的智慧农业综合管理系统，其特征在于，所述农作物生长的实时生长环境包括以下至少之一：所述农作物所受光照信息、所述农作物的灌溉信息、所述农作物的土壤信息、所述农作物的养分信息、所述农作物的空气信息和所述农作物的温度信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于农业物联网的智慧农业综合管理系统，其特征在于，所述基于所述农作物生长图像，确定所述农作物的生长状态信息，包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于农业物联网的智慧...
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