[发明专利]一种基于植株萎蔫程度进行精准灌溉的系统及方法

权利要求书

1.一种基于植株萎蔫程度进行精准灌溉的系统，所述系统包括：

图像采集模块，通过图像传感器进行植株的图像信息采集，所采集的信息包括：叶片信息及茎部信息；

图像预处理模块，所述图像预处理模块用于完成图像的预处理，包括图像裁剪、分割、增强中的至少一项；

需水量预测模块，将所采集的图像信息输入至经训练的深度神经网络进行计算，预测出当前植株萎蔫程度状态下对应的预测需水量；

灌溉控制模块，根据预测出的所述植株的需水量形成控制指令，以进行定时定量的供水;

所述深度神经网络具体包括多区域卷积神经网络模型，所述多区域卷积神经网络模型包括：深度卷积神经网络，用于生成原始叶片的映射特征；多区域置信网络模型，包括多个区域的置信网络模型，用于对所述植株的当前状态生成不同需水量的多个不同置信度值，对多个区域的不同置信度值进行拟合，确定出在不同区域中置信度值都相对较大的置信度值，将其对应的需水量确定为植株的需水量；

所述多区域置信网络模型包括多区域池化层和完全连接层，多区域池化层包括多个区域的池化层，池化层个数为1；所述池化层用于生成置信度。

2.根据权利要求1所述的一种基于植株萎蔫程度进行精准灌溉的系统，所述预处理还包括：图像信息的筛选，剔除不满足清晰度要求或未能包含至少一片完整叶片的图像；所述图像裁剪包括：将获得的图像信息进行裁剪，获得叶片信息及茎部信息，并建立叶片与该植株茎部之间的对应关系。

3.根据权利要求1所述的一种基于植株萎蔫程度进行精准灌溉的系统，所述预处理还包括：将RGB空间中的R与B分量进行色彩抑制，将G通道分量进行增强。

4.一种基于植株萎蔫程度进行精准灌溉的方法，所述方法包括：

通过图像传感器进行植株的图像信息采集，所采集的信息包括：叶片信息及茎部信息；

利用图像预处理模块完成图像的预处理，包括图像裁剪、分割、增强中的至少一项；

将所采集的图像信息输入至经训练的深度神经网络进行计算，预测出当前植株萎蔫程度状态下对应的预测需水量；

根据预测出的所述植株的需水量形成控制指令，以进行定时定量的供水;

所述深度神经网络具体包括多区域卷积神经网络模型，所述多区域卷积神经网络模型包括：深度卷积神经网络，用于生成原始叶片的映射特征；多区域置信网络模型，包括多个区域的置信网络模型，用于对所述植株的当前状态生成不同需水量的多个不同置信度值，对多个区域的不同置信度值进行拟合，确定出在不同区域中置信度值都相对较大的置信度值，将其对应的需水量确定为植株的需水量；

所述多区域置信网络模型包括多区域池化层和完全连接层，多区域池化层包括多个区域的池化层，池化层个数为1；所述池化层用于生成置信度。

5.根据权利要求4所述的一种基于植株萎蔫程度进行精准灌溉的方法，所述预处理还包括：图像信息的筛选，剔除不满足清晰度要求或未能包含至少一片完整叶片的图像；所述图像裁剪包括：将获得的图像信息进行裁剪，获得叶片信息及茎部信息，并建立叶片与该植株茎部之间的对应关系。

6.根据权利要求4所述的一种基于植株萎蔫程度进行精准灌溉的方法，所述预处理还包括：将RGB空间中的R与B分量进行色彩抑制，将G通道分量进行增强。