申请/专利权人：无锡索威尔信息科技有限公司

申请日：2023-12-28

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117807501A

主分类号：G06F18/241

分类号：G06F18/241;G06F18/214;G06N3/04;G06Q50/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明属于农作物种植技术领域，公开了一种基于大数据的农作物生长环境监控方法及系统。所述的方法包括如下步骤：采集若干农作物种类的农作物生长知识大数据，获取农作物生长环境关键指标和指标数据正常范围；采集若干农作物种类的历史农作物生长环境监测大数据，构建农作物生长环境异常识别模型；采集实时农作物生长环境监测数据，并进行数据筛选；发出对应的农作物生长环境关键指标异常警报；进行农作物生长环境异常识别；将农作物生长环境关键指标异常警报和实时农作物生长环境异常识别结果进行可视化，并控制对应的农作物生长环境维持设备。本发明解决了现有技术存在的人力成本投入大、工作量大、准确性低以及应用受限的问题。

主权项：1.一种基于大数据的农作物生长环境监控方法，其特征在于：包括如下步骤：采集若干农作物种类的农作物生长知识大数据，根据农作物生长知识大数据，获取每一农作物种类的若干农作物生长环境关键指标和每一农作物生长环境关键指标的指标数据正常范围；采集若干农作物种类的历史农作物生长环境监测大数据，根据历史农作物生长环境监测大数据和每一农作物种类的若干农作物生长环境关键指标，使用深度学习算法，构建农作物生长环境异常识别模型；采集当前农作物种类的实时农作物生长环境监测数据，并根据对应的若干农作物生长环境关键指标，对实时农作物生长环境监测数据进行数据筛选，得到当前农作物种类的实时农作物生长环境监测关键数据；所述的实时农作物生长环境监测关键数据包括若干实时农作物生长环境监测关键指标数据；若实时农作物生长环境监测关键数据中任一实时农作物生长环境监测关键指标数据超出对应的指标数据正常范围，则发出对应的农作物生长环境关键指标异常警报；将实时农作物生长环境监测关键数据，输入农作物生长环境异常识别模型，进行农作物生长环境异常识别，得到对应的实时农作物生长环境异常识别结果；将农作物生长环境关键指标异常警报和实时农作物生长环境异常识别结果进行可视化，并根据农作物生长环境关键指标异常警报和实时农作物生长环境异常识别结果，控制对应的农作物生长环境维持设备。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 无锡索威尔信息科技有限公司 一种基于大数据的农作物生长环境监控方法及系统

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