[发明专利]基于图像识别的无人植物培养系统、装置及方法

权利要求书

1.基于图像识别的无人植物培养系统，其特征在于：包括图像识别子系统、硬件驱动装置、机器学习装置；

图像识别子系统是用于抓取与显示预览植物生长状态图，将植物生长过程中的状态数据与MYSQL数据库的数据进行识别并进行存储，再将信息反馈给硬件驱动装置；

硬件驱动装置是根据识别的植物生长状态来控制硬件进行工作，当图像识别子系统识别出植物缺乏某些生长要素并发出反馈信息，捕获到缺乏某种生长要素的信号，相应的硬件反应；

机器学习装置，与图像识别子系统相连，用于纠正图像识别子系统的错误识别，以及完善MYSQL数据库。

2.如权利要求1所述的基于图像识别的无人植物培养系统，其特征在于：所述图像识别子系统包括树莓派、树莓派摄像头以及显示屏，所述树莓派建立植物生长状态的MYSQL数据库，控制树莓派摄像头抓取植物生长状态图，并登陆显示屏的UI界面进行预览；调用MYSQL数据库内的植物生长状态图进行对比，识别相关的特征，即植物的生长状态以及缺乏某些生长要素，识别出植物生长状态后会将植物的信息发送回MYSQL数据库进行存储；通过树莓派与硬件驱动装置进行通信并发送信号。

3.如权利要求2所述的基于图像识别的无人植物培养系统，其特征在于：所述树莓派控制在显示屏上的UI界面，将获取的植物生长状态在UI界面上以宠物狗的形式显示，并且宠物狗的形态与植物同步生长；UI界面还有会显示植物的培养方式、天气预报以及一键回顾按键，以回看MYSQL数据库里面的植物的生长状态图，也会显示出发送至硬件驱动装置的反馈信息。

4.如权利要求2或3所述的基于图像识别的无人植物培养系统，其特征在于：所述树莓派运行python程序，获取当前时间，当前后时间差达到自己设定的差值时，程序启动树莓派摄像头拍照，并且将植物的状态图转码发送到服务器，等待服务器返回的数据。

5.如权利要求1所述的基于图像识别的无人植物培养系统，其特征在于：所述硬件驱动装置是采用STM32F103C8T6单机片；分别依据缺水分、缺营养以及虫害在内的生长要素信号来控制水泵、音箱、超声波磁片工作；当叶片发黄缺乏水分时，会触发水泵抽取水分对植物进行喷灌；当叶片发黑缺乏肥料时，会触发两个水泵，抽取水和培养液，混合到一定浓度后，对植物进行喷灌，补充肥料；当需要给植物舒适的环境时，会实时打开音箱给植物提供音乐，可以让植物生长得更加舒适；当有蚊虫时，会触发超声波磁片震动，以驱赶蚊虫。

6.如权利要求1所述的基于图像识别的无人植物培养系统，其特征在于：所述器学习装置通过人工按键进行机器学习的；当一种植物生长状态识别不够清晰时，图像识别子系统没有做出本该有的操作时，但是人眼可以判断出植物是有病的或者是缺乏生长要素，可以通过按键进行机器学习，通过机器学习键盘进行树莓派摄像头的预览截取植物的生长状态图，进行扩大MYSQL数据库，并在下一次遇到这样的植物生长状态时，可以提高识别的精度，进而做出相应的反馈。

7.如权利要求1所述的基于图像识别的无人植物培养系统，其特征在于：还包括供电装置，所述供电装置采用包括太阳能板、蓄电池、双轴舵机、降压模块的太阳能板追光子系统；通过太阳能板进行光热蓄能给一个蓄电池内，然后通过蓄电池放电，降压模块降到合适的电压功给系统用；太阳能板追光子系统分别是日晷模式和自动模式：日晷模式是采用日晷模型和光敏电阻检测来捕获太阳光；自动模式是根据经纬度计算太阳高度角，得到太阳偏移的方向。