[发明专利]一种智能种植草莓的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种种植草莓的方法，尤其是一种智能种植草莓的方法。

背景技术

草莓是人们喜欢吃的食物。为了满足日益增加的对草莓的需求，需要大量的种植草莓。而要培养出草莓就需要时刻注意草莓的生长环境。只有让周围的环境适应草莓在不同时期对环境的要求才能提高草莓的结果概率。

现有的种植草莓的过程都是人为观察，并根据人的主观进行判断从而实现对环境的随意的改变。然而，由于人的精力有限，通常无法及时的判断出草莓的生长阶段。且，即使面对同样的情况，不同的人对草莓的生长情况也会做出不同的判断。这样对草莓的成长是极其不利的。

发明内容

因此，针对上述问题，本发明提供了一种智能种植草莓的方法，通过不会产生错误，不会拥有主观意识的机器识别来判断出草莓的生长阶段，从而及时的控制草莓的生长环境来适应草莓的生长阶段，进而使得草莓能够一直生存在最适宜的环境下，最终极大地提高其产量和质量。

为了达到上述目的，本发明提出了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。

该智能种植草莓的方法，其还满足条件，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。

该智能种植草莓的方法，其还满足条件，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。

该智能种植草莓的方法，其还满足条件，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。

该智能种植草莓的方法，其还满足条件，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。

该智能种植草莓的方法，其还满足条件，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℃。