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申请/专利权人：苏州大学

摘要：本发明公开了一种基于物联网的田间环境控制方法及装置，属于智能控制领域，其中方法包括：建立农田数据集；进行区域划分，建立管理分区；获取作物信息，执行农田内作物数据采集，生成管理分区的作物分布；进行作物阶段生长评价，建立阶段预测结果；以无人机组执行同监测点的同角度图像采集，并执行时序阶段透视识别，建立作物实际生长结果；进行一致性认证，生成惩罚因子，对阶段预测结果惩罚处理，生成田间环境的控制方案。本发明解决了现有技术中田间环境控制精准度不足的技术问题，通过自适应分区配置监测点，结合时序阶段透视识别和惩罚机制形成自适应环境调控闭环，达到了提升田间环境控制精准度的技术效果。

主权项：1.一种基于物联网的田间环境控制方法，其特征在于，包括：对农田进行数据采集，建立农田数据集，其中，所述农田数据集包括土壤类型、土壤地貌、土壤湿度、历史产量数据；通过所述农田数据集进行自适应区域划分，建立N个管理分区，其中，N个管理分区分别设置有聚类中心和分区适应值，根据所述聚类中心和分区适应值在所述N个管理分区配置监测点，其中，每个监测点均集成有传感器组，且传感器组能与中央数据处理中心数字通信；获取作物信息，并通过无人机组执行农田内作物数据采集，生成N个管理分区的作物分布；交互传感器组的监测数据，并执行附加数据采集，附加数据包括气象数据和光照数据，通过中央数据处理中心根据作物分布、监测数据、附加数据进行作物阶段生长评价，根据阶段生长评价结果建立阶段预测结果；以无人机组执行同监测点的同角度图像采集，并执行图像采集结果的时序阶段透视识别，建立作物实际生长结果；基于作物实际生长结果和所述阶段生长评价结果进行一致性认证，基于一致性偏差生成惩罚因子，通过所述惩罚因子对所述阶段预测结果惩罚处理；根据惩罚处理的结果生成田间环境的控制方案；所述通过所述农田数据集进行自适应区域划分，建立N个管理分区，还包括：对所述农田数据集进行各特征的关键度评价，依据关键度评价结果确定唯一特征；基于所述唯一特征进行分布分析，配置初始聚类中心数量，并按照分布分析结果在对应空间内新建聚类中心；基于关键度评价结果对农田数据集加权计算，执行空间的连续聚类，并根据聚类区域更新聚类中心位置；执行多次聚类迭代，根据聚类迭代结果建立N个管理分区；所述通过所述农田数据集进行自适应区域划分，建立N个管理分区，还包括：建立聚类区域的合并规则，并执行各个聚类区域的聚类速度评价；若任意聚类区域的聚类速度不能满足预设阈值，则生成新增聚类中心指令，基于所述新增聚类中心指令在未聚类区域随机新增聚类中心；当任意两个聚类区域满足所述合并规则，则执行聚类区域合并，以完成自适应区域划分；所述以无人机组执行同监测点的同角度图像采集，并执行图像采集结果的时序阶段透视识别，还包括：配置监测通道，其中，所述监测通道包括第一特征提取通道和第二特征提取通道；执行初始时序图像的图像分析，建立关注锚框；配置第一特征提取通道的第一特征数量，并在关注锚框内进行高频率的图像采集结果特征透视识别，建立第一时序生长结果；配置第二特征通道的第二特征数量，并在关注锚框内进行低频率的图像采集结果特征识别，建立第二时序生长结果；根据所述第一时序生长结果和所述第二时序生长结果完成时序阶段透视识别；所述配置第一特征提取通道的第一特征数量，还包括：对所述初始时序图像进行锚框内作物特征分析，建立初始特征数量；以所述初始时序图像作为作物基态，执行生长预测，根据预测结果建立时序增长数量；通过所述初始特征数量和所述时序增长数量配置第一特征数量；所述配置第二特征提取通道的第二特征数量，还包括：对所述初始时序图像进行锚框内作物特征分析，建立初始特征数量；以所述初始时序图像作为作物基态，执行生长预测，根据预测结果建立时序增长数量；通过所述初始特征数量和所述时序增长数量配置第二特征数量。

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权利要求：

百度查询： 苏州大学 一种基于物联网的田间环境控制方法及装置