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申请/专利权人：南京霸罗白园林绿化有限公司

摘要：本发明涉及一种基于过往数据的灌溉地块湿度预测系统，所述系统包括：目标建立机构，用于对深度前馈网络进行多次训练操作以获得智能预测模型；湿度预测器件，用于采用智能预测模型基于针对性筛选的多项基础数据智能预测当前待灌溉地块在当前时刻的下一时刻对应的地块整体湿度。本发明的基于过往数据的灌溉地块湿度预测系统运行稳定、设计智能。由于能够基于多项基础数据采用人工智能模式智能预测当前待灌溉地块在当前时刻的下一时刻对应的地块整体湿度，从而完成了基于历史湿度数据、地块配置参数以及地块当前时刻各份可视化数据到未来地块湿度的智能预测，为灌溉策略的提前配置提供有价值的关联数据。

主权项：1.一种基于过往数据的灌溉地块湿度预测系统，其特征在于，所述系统包括：目标建立机构，用于对深度前馈网络进行多次训练操作以获得完成多次训练操作后的深度前馈网络，并将完成多次训练操作后的深度前馈网络作为智能预测模型输出；配置解析机构，用于将当前待灌溉地块的灌溉喷头数目、单个灌溉喷头的单位时间喷水量、单个灌溉喷头的喷洒覆盖面积以及占地面积作为所述当前待灌溉地块的多项配置参数输出；数据采集机构，设置在所述当前待灌溉地块的中心位置的正上方以采用俯拍镜头获取所述当前待灌溉地块在当前时刻的俯拍采集图像；内容提取机构，与所述数据采集机构连接，用于对所述俯拍采集图像进行图像内容提取以获得所述俯拍采集图像的各个像素点分别对应的各个灰度数值；湿度预测器件，分别与所述目标建立机构、所述配置解析机构以及所述内容提取机构连接，用于将所述当前待灌溉地块的多项配置参数、所述俯拍采集图像的各个像素点分别对应的各个灰度数值以及所述当前待灌溉地块在当前时刻的下一时刻之前的各个过往时刻分别对应的各份地块整体湿度作为所述智能预测模型的逐项输入内容，运行所述智能预测模型以获得所述智能预测模型输出的所述当前待灌溉地块在当前时刻的下一时刻对应的地块整体湿度；其中，将所述当前待灌溉地块的多项配置参数、所述俯拍采集图像的各个像素点分别对应的各个灰度数值以及所述当前待灌溉地块在当前时刻的下一时刻之前的各个过往时刻分别对应的各份地块整体湿度作为所述智能预测模型的逐项输入内容，运行所述智能预测模型以获得所述智能预测模型输出的所述当前待灌溉地块在当前时刻的下一时刻对应的地块整体湿度包括：所述各个过往时刻包括当前时刻且在时间轴上各个时刻之间的时间长度相等；其中，目标建立机构，用于对深度前馈网络进行多次训练操作以获得完成多次训练操作后的深度前馈网络，并将完成多次训练操作后的深度前馈网络作为智能预测模型输出包括：深度前馈网络进行的训练操作的次数与所述俯拍采集图像的各个像素点的总数单调正向关联；其中，将所述当前待灌溉地块的多项配置参数、所述俯拍采集图像的各个像素点分别对应的各个灰度数值以及所述当前待灌溉地块在当前时刻的下一时刻之前的各个过往时刻分别对应的各份地块整体湿度作为所述智能预测模型的逐项输入内容，运行所述智能预测模型以获得所述智能预测模型输出的所述当前待灌溉地块在当前时刻的下一时刻对应的地块整体湿度还包括：将所述当前待灌溉地块的多项配置参数、所述俯拍采集图像的各个像素点分别对应的各个灰度数值以及所述当前待灌溉地块在当前时刻的下一时刻之前的各个过往时刻分别对应的各份地块整体湿度分别进行数值归一化处理后再输入到所述智能预测模型中。

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