公开(公告)号：CN109828623A

公开(公告)日：2019-05-31

申请号：CN201811621530.2

申请日：2018-12-28

Applicant: 北京农业信息技术研究中心

Inventor： 张馨 ,  吴文彪 ,  蔡昱 ,  郑文刚 ,  史磊刚 ,  乔晓军

IPC: G05D27/02

Abstract: 本发明实施例提供一种温室作物情景感知的生产管理方法及装置，属于作物种植管理技术领域。该方法包括：获取温室作物的监测参数，并对监测参数作预处理；基于深度学习模型，对预处理后的监测参数进行情景感知，得到决策信息，并基于决策信息进行生产管理。本发明实施例提供的方法，通过取温室作物的监测参数，并对监测参数作预处理。基于深度学习模型，对预处理后的监测参数进行情景感知，得到决策信息，并基于决策信息进行生产管理。由于可通过感知作物多项生长、生理指标及环境参数并做出相应决策，从而可改变传统温室作物管理方式，以实现温室作物生产、监测及调控智能化，进而提升温室监测数据利用率。

公开(公告)号：CN109828623B

公开(公告)日：2021-03-12

申请号：CN201811621530.2

申请日：2018-12-28

Applicant: 北京农业信息技术研究中心

Inventor： 张馨 ,  吴文彪 ,  蔡昱 ,  郑文刚 ,  史磊刚 ,  乔晓军

IPC: G05D27/02

Abstract: 本发明实施例提供一种温室作物情景感知的生产管理方法及装置，属于作物种植管理技术领域。该方法包括：获取温室作物的监测参数，并对监测参数作预处理；基于深度学习模型，对预处理后的监测参数进行情景感知，得到决策信息，并基于决策信息进行生产管理。本发明实施例提供的方法，通过取温室作物的监测参数，并对监测参数作预处理。基于深度学习模型，对预处理后的监测参数进行情景感知，得到决策信息，并基于决策信息进行生产管理。由于可通过感知作物多项生长、生理指标及环境参数并做出相应决策，从而可改变传统温室作物管理方式，以实现温室作物生产、监测及调控智能化，进而提升温室监测数据利用率。

公开(公告)号：CN109978234A

公开(公告)日：2019-07-05

申请号：CN201910157236.9

申请日：2019-03-01

Applicant: 北京农业信息技术研究中心

Inventor： 张钟莉莉 ,  郑文刚 ,  蔡昱 ,  张馨 ,  张石锐 ,  薛绪掌

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/02 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例提供一种墒情预测、灌溉决策方法和装置。其中，方法包括：获取种植区域的表层墒情数据和气象数据，根据表层墒情数据和气象数据获取种植区域的特征；将种植区域的特征输入至预设深度学习网络，根据预设深度学习网络的输出结果，获取种植区域的作物根区墒情预测数据。本发明实施例提供的墒情预测、灌溉决策方法和装置，对多源异构的监测信息进行数据融合，根据种植区域的表层墒情特征和气象特征，通过预设深度学习网络，预测作物根区墒情，能减少传感器埋深、简化操作步骤、降低成本，能提高预测精度和决策精度。