申请/专利权人：广州市农业科学研究院

申请日：2023-12-06

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN117519349B

主分类号：G05D23/20

分类号：G05D23/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2024.02.27#实质审查的生效;2024.02.06#公开

摘要：本发明公开了一种温室大棚控制方法及系统，该方法包括：获取目标温室大棚区域的图像传感数据、温湿度传感数据和雨水收集数据；根据所述温湿度传感数据和所述雨水收集数据，基于预设的天气分析数据规则，确定所述目标温室大棚区域对应的历史天气信息和当前天气信息；根据所述图像传感数据，基于预设的作物生长分析数据规则，确定所述目标温室大棚区域中每一子区域对应的作物生长情况；根据所述历史天气信息、所述当前天气信息和所述作物生长情况，确定所述目标温室大棚区域对应的大棚控制指令以控制所述目标温室大棚区域的灌溉设备和遮阳设备的工作。可见，本发明能够实现更加智能化和精确的大棚控制，提高大棚的工作效率和作物的培育效果。

主权项：1.一种温室大棚控制方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标温室大棚区域的图像传感数据、温湿度传感数据和雨水收集数据；根据所述温湿度传感数据和所述雨水收集数据，基于预设的天气分析数据规则，确定所述目标温室大棚区域对应的历史天气信息和当前天气信息；所述根据所述温湿度传感数据和所述雨水收集数据，基于预设的天气分析数据规则，确定所述目标温室大棚区域对应的历史天气信息和当前天气信息，包括：将多个雨水导流管对应的每一历史时间段的水流量数据，以及所述目标温室大棚区域在对应的所述历史时间段的温湿度数据，输入至训练好的天气预测神经网络模型中，以得到所述目标温室大棚区域在每一历史时间段对应的历史天气信息；所述天气预测神经网络模型通过包括有多个训练水流量数据和训练温湿度数据和对应的天气标注的训练数据集训练得到；将所述目标温室大棚区域在最近一个历史时间段对应的历史天气信息，确定为所述目标温室大棚区域对应的当前天气信息；所述历史天气信息和所述当前天气信息为全晴朗、大部分晴朗、晴雨平衡、大部分下雨或全下雨；根据所述图像传感数据，基于预设的作物生长分析数据规则，确定所述目标温室大棚区域中每一子区域对应的作物生长情况；根据所述历史天气信息、所述当前天气信息和所述作物生长情况，确定所述目标温室大棚区域对应的大棚控制指令；所述大棚控制指令用于控制所述目标温室大棚区域的灌溉设备和遮阳设备的工作；所述根据所述历史天气信息、所述当前天气信息和所述作物生长情况，确定所述目标温室大棚区域对应的大棚控制指令，包括：根据所述历史天气信息和任一所述子区域的所述作物生长情况，基于预设的数据判断规则，判断该子区域是否存在作物缺水情况或作物缺日照情况；所述预设的数据判断规则为在长达预设数量时间的全晴天气后且特定子区域的作物生长情况较差时，确定为作物缺水情况；当判断到该子区域存在作物缺水情况，确定所述目标温室大棚区域的灌溉设备的控制指令为对该子区域进行灌溉；当判断到该子区域存在作物缺日照情况时，判断所述当前天气信息是否符合预设的充分日照天气条件，若是，确定所述目标温室大棚区域的遮阳设备的控制指令为打开部分区域以使得该子区域得到日照。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广州市农业科学研究院 温室大棚控制方法及系统

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