[发明专利]植物生理监控管理系统

说明书

本发明属于植物监控技术领域，公开了一种植物生理监控管理系统，所述植物生理监控管理系统包括：水分检测模块、光照检测模块、图像采集模块、中央控制模块、长势监控模块、照明模块、数据统计模块、显示模块。本发明通过长势监控模块可以通过采集的图像进行判断植物的长势，大大提高对植物长势的检测效率；同时通过照明模块对植物进行提供光源，延长植物光合作用，促进植物生长，提高产量。

技术领域

本发明属于植物监控技术领域，尤其涉及一种植物生理监控管理系统。

背景技术

目前，业内常用的现有技术是这样的：

植物共有六大器官：根、茎、叶、花、果实、种子。茎是植物体中轴部分。直立或匍匐于水中，茎上生有分枝，分枝顶端具有分生细胞，进行顶端生长。茎一般分化成短的节和长的节间两部分。茎具有输导营养物质和水分以及支持叶、花和果实在一定空间的作用。有的茎还具有光合作用、贮藏营养物质和繁殖的功能。叶是维管植物营养器官之一。功能为进行光合作用合成有机物，并有蒸腾作用提供根系从外界吸收水和矿质营养的动力。花是具有繁殖功能的变态短枝。果实主要是作为传播种子的媒介。种子具有繁殖和传播的作用，种子还有种种适于传播或抵抗不良条件的结构，为植物的种族延续创造了良好的条件。然而，现有对植物长势监测效率低；同时现有植物生长周期长，产量低。

图像重建尤其是三维重建，计算量大、耗时高，计算复杂度与被重建体数据量、投影视图个数的乘积成正比，比如从360个投影视图重建512张512×512大小的图像(即512³volume)的计算复杂度为360×512³。如何提高重建速度受到越来越多的人重视，在2011年召开的第十一届Fully3D(The 11th International Meeting on Fully Three-Dimensional Image Reconstruction)会议论文集里有约1/4的文章涉及到三维加速重建,在其他杂志上涉及CT重建加速的文章近年来也很多。

GPU的单指令多数据流(Single Instruction Multiple Data，缩写为SIMD)处理模式为可并行地对大规模数据进行同样的操作。由于计算机游戏和工程设计的巨大市场驱动，GPU的发展速度大大超过了CPU的发展速度，图形流水线的高速度和高带宽极大地提高了图形处理能力，近年来发展起来的可编程功能为图形处理之外的通用计算提供了高性价比的运行平台，使得基于GPU的通用计算成为近年来的研究热点之一。

FDK重建算法于1984年由Fedlkamp等人首先提出，对CT近似重建有着重大意义，目前广泛应用于锥形束投影重建，而且各个角度的反投影无数据交换，具有高度的并行性，因此特别适于GPU这种单指令多数据(SIMD)的流式计算架构。

最早的GPGPU(General Purpose GPU，即通用计算图形处理器)开发直接使用了图形学API编程。这种开发方式要求编程人员将数据打包成纹理，将计算任务映射为对纹理的渲染过程，用汇编或者高级着色器语言(如GLSL、Cg、HLSL)编写shader程序，然后通过图形学API(Direct3D、OpenGL)执行。这种“曲线救国”的方式不仅要求熟悉需要实现的计算和并行算法，还要对图形学硬件和编程接口有深入的了解。由于开发难度大，传统GPGPU没有被广泛应用。

CUDA(Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构)的GPU采用了统一处理架构，可以更加有效地利用过去分布在顶点渲染器和像素渲染器的计算资源；而且引入了片内共享存储器，支持随机写入(scatter)和线程间通信。