[发明专利]一种智能种植草莓的方法

权利要求书

1.一种智能种植草莓的方法，其特征在于，该方法包括：

（1）获取草莓相关图片，分类并进行标引；

（2）得到按照种类分类的图像训练集合；

（3）根据图像训练集合得到神经网络模型；

（4）视频识别种植草莓的阶段；

（5）根据判断得到的阶段自适应控制环境。

2.根据权利要求2所述的智能种植草莓的方法，其特征在于，步骤（1）具体包括：从互联网上搜索与草莓相关的多张图片，并根据每张图片的内容对该图片中显示不同种类的部分分别进行分割截图形成多个子图片，所述种类包括草莓芽、草莓花、草莓果实，并对每张子图片进行种类标注，即该子图片表明的是草莓芽、草莓花、草莓果实中的哪一种。

3.根据权利要求2所述的智能种植草莓的方法，其特征在于，步骤（2）具体包括：搜索标注为草莓芽的所有子图片，形成草莓芽图像训练集合；搜索标注为草莓花的所有子图片，形成草莓花图像训练集合；搜索标注为草莓果实的所有子图片，形成草莓果实图像训练集合。

4.根据权利要求3所述的智能种植草莓的方法，其特征在于，步骤（3）具体包括：将草莓芽图像训练集合中的每一个子图片分解成按照一定顺序排列的多个部分重合的子图像，将每个子图像输入到一个小神经网络中，将该小神经网络的输出保存在一个小数列中，将所有小数列按照所述的一定顺序排列得到一个大数列，将该大数列输入到一个大神经网络中，进而得到能够根据图像判断是否存在草莓芽的第一神经网络模型；

将草莓花图像训练集合中的每一个子图片分解成按照一定顺序排列的多个部分重合的子图像，将每个子图像输入到一个小神经网络中，将该小神经网络的输出保存在一个小数列中，将所有小数列按照所述的一定顺序排列得到一个大数列，将该大数列输入到一个大神经网络中，进而得到能够根据图像判断是否存在草莓花的第二神经网络模型；

将草莓果实图像训练集合中的每一个子图片分解成按照一定顺序排列的多个部分重合的子图像，将每个子图像输入到一个小神经网络中，将该小神经网络的输出保存在一个小数列中，将所有小数列按照所述的一定顺序排列得到一个大数列，将该大数列输入到一个大神经网络中，进而得到能够根据图像判断是否存在草莓果实的第三神经网络模型。

5.根据权利要求4所述的智能种植草莓的方法，其特征在于，步骤（4）具体包括：通过摄像头拍摄种植草莓基地的全景图片，将该图片分割成若干个部分重叠的子图片，将所有子图片输入到第一神经网络模型，如果第一神经网络模型判断某一子图片属于草莓芽则计数加一，直至完成对所有子图片的判断，输出第一计数；将所有子图片输入到第二神经网络模型，如果第二神经网络模型判断某一子图片属于草莓花则计数加一，直至完成对所有子图片的判断，输出第二计数；将所有子图片输入到第三神经网络模型，如果第三神经网络模型判断某一子图片属于草莓果实则计数加一，直至完成对所有子图片的判断，输出第三计数；如果第一计数占第一、第二、第三计数之和的比例大于一预设数值，则说明草莓处于萌芽阶段；如果第二计数占第一、第二、第三计数之和的比例大于一预设数值，则说明草莓处于开花阶段；如果第三计数占第一、第二、第三计数之和的比例大于一预设数值，则说明草莓处于结果阶段。

6.根据权利要求5所述的智能种植草莓的方法，其特征在于，步骤（5）具体包括：当草莓处于萌芽阶段时，控制种植草莓基地白天环境温度为26～28℃，夜间环境温度为8℃以上；当草莓处于开花阶段时，控制种植草莓基地白天环境温度为20～25℃，夜间环境温度为10～12℃；当草莓处于结果阶段时，控制种植草莓基地白天环境温度为18～25℃，夜间环境温度为8℃。