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一种AI识别绿化植物生长态势的数据采集分析方法与流程

来源：花匠小妙招时间：2025-09-12 19:06

本发明涉及一种ai识别绿化植物生长态势的数据采集分析方法。

背景技术：

1、ai识别绿化植物生长态势通常结合了图像识别技术、光谱分析和环境传感器数据，以便对植物的生长态势进行综合评估。通过摄像头和光谱仪对植物进行扫描，收集其形态和健康状态的数据，再结合环境传感器收集的气温、湿度、光照和土壤条件数据，ai模型可以对植物的生长状态、疾病和病虫害风险进行预测和评估。

2、但是该方法严重依赖数据的质量。如果收集的图像、光谱或环境数据存在偏差或噪声，分析结果可能不准确。此外光谱仪和高质量的摄像头成本较高，可能不适合大面积的农田或绿地。对大量数据进行处理和分析需要高性能的计算能力，可能导致延迟，尤其是在实时分析中。尽管环境传感器可以收集多种数据，但仍然可能遗漏某些对植物生长影响显著的微环境因素。而且一个地区或种类的植物所训练的ai模型可能不适用于其他地区或种类，因为生长条件和植物反应可能存在差异。对于需要实时干预的情况，数据收集、处理和反馈的延迟可能导致错过干预的最佳时机。此外摄像头和传感器可能受到天气、动物或其他外部因素的干扰，影响数据的质量。而且植物生长和其所面临的疾病或害虫可能会随时间发生变化，这需要定期更新ai模型，否则可能会导致预测偏差。

3、因此虽然ai识别绿化植物生长态势的方法在理论上具有巨大潜力，但在实际应用中仍然存在许多挑战和局限性。这需要进一步的技术创新和优化来解决。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种ai识别绿化植物生长态势的数据采集分析方法，从而解决背景技术中所指出的部分弊端和不足。

2、本发明解决其上述的技术问题所采用以下的技术方案：包括以下步骤：

3、s1.利用多模态传感器，包括rgb相机、红外相机、温湿度传感器和土壤湿度传感器，从多角度收集植物生长数据，并通过神经网络方法对所述传感器数据进行融合；

4、s2.对所获得的连续植物生长数据进行时间序列分析，从中识别生长曲线和周期性模式，并根据过去的数据进行未来生长态势的预测；

5、s3.利用光谱仪收集植物叶片的光谱反射数据，并基于所述光谱数据训练ai模型来识别和评估植物的不同生长状态和健康状况；

6、s4.使用摄像头或激光雷达对植物进行三维扫描，获取其三维数据，进一步利用该三维数据模拟植物的生长过程，并与实际生长数据进行比较，评估其生长态势；

7、s5.集成环境传感器收集与植物生长相关的环境因子数据，包括气温、湿度、光照和土壤条件，并结合这些环境数据使用ai模型预测植物在不同环境条件下的生长态势；

8、s6.应用深度学习方法，通过对大量植物图像的训练，使得ai模型能够自动识别和评估植物的生长阶段、疾病、害虫侵害状态；

9、s7.在所述ai模型分析植物生长态势的基础上，进一步构建一个智能推荐系统，为园丁或农民提供针对性的种植建议。

10、进一步地，所述的多模态传感器数据处理过程：配置一组传感器，系统地从多个角度和维度收集植物及其所处环境的数据；对不同来源的数据进行预处理，消除噪声，并进行标准化和归一化操作；对每种模态的数据使用神经网络结构提取有关植物生长态势的关键特征，包括使用卷积神经网络从rgb图像中提取植物的形态特征，或使用时间序列分析方法从温湿度数据中提取环境变化特征；

11、根据植物生长态势的需求，采用加权、堆叠或级联策略，将不同模态的特征融合为一个统一的特征表示；使用上述融合后的特征训练一个ai模型，根据实时收集的数据和ai模型的评估结果，动态调整数据融合的策略和权重；

12、上述的加权策略，计算表达式为：

13、f＝w1×f1+w2×f2

14、其中，f是融合后的特征，f1和f2是两种模态的特征，w1和w2是它们的权重。

15、进一步地，所述的时间序列分析采用连续收集与植物生长相关的时间序列数据，包括植物的高度、叶片数量、叶面积、及其所处环境的因子；然后进行数据清洗，包括填充缺失值、去除异常值；

16、然后使用傅里叶变换或季节性分解来识别时间序列中的周期性模式；具体公式为：

17、

18、其中，x(t)是时间序列，a0,an,bn是系数，n是周期，f0是基本频率；

19、然后再使用线性回归、移动平均技术来识别长期趋势，从而预测植物在未来的生长态势；

20、在上述的步骤中，使用自相关函数、移动平均模型来识别时间序列中的异常值；所述的异常值包括由于病虫害、极端天气或其他外部因素导致的，对其进行识别有助于及时采取干预措施；

21、然后使用包括arima、lstm模型进行短期和长期的生长态势预测；

22、arima模型公式为：

23、

24、其中，φi和θi是模型参数，l是滞后算子，d是差分的次数，εt是误差项；

25、最后分析植物生长的时间序列数据与其他环境因子的时间序列数据之间的相关性；所述的相关性采用的是pearson相关系数；用于度量两个连续型变量之间的线性相关关系；

26、

27、其中，x和y分别是两个时间序列的数据，和是它们的均值。

28、进一步地，所述的光谱数据训练ai模型采用以下的步骤：

29、s1.数据集处理：对光谱数据进行标准化，以保证模型在各个频率上具有相同的敏感度；采用标准化处理公式：

30、

31、其中，x是原始数据，μ和σ分别是数据的均值和标准差；

32、上述执行过程中，为了增加模型的泛化能力，使用随机的小扰动、噪声添加或窗口滑动技巧对原始光谱数据进行增强；

33、s2.模型架构：

34、输入层：接受标准化后的一维光谱数据；

35、卷积层：使用多个1d卷积滤波器，捕捉光谱数据中的局部模式和特征；采用激活函数包括relu来增加模型的非线性；计算式包括下：

36、f(x)＝max(0,x)

37、池化层：使用最大池化来降低卷积层输出的维度，同时保持关键特征；

38、全连接层：在卷积和池化层之后，使用一个或多个全连接层进行分类任务；最后一个全连接层的节点数量应与目标分类数相匹配；

39、s3.损失函数与优化：

40、损失函数：使用交叉熵损失函数来评估模型输出与真实标签之间的误差；

41、计算式包括下：

42、

43、正则化：为防止过拟合，模型在训练过程中加入l2正则化：

44、

45、其中，λ是正则化参数，w是模型的权重；

46、优化算法：采用adam优化器，使得训练更加稳定和快速；

47、mt＝β1mt-1+(1-β1)gt

48、

49、其中，mt和vt分别是一阶和二阶矩估计，gt是t时刻的梯度；

50、s4.早停与模型验证：

51、早停策略：当验证集的性能在连续的若干迭代中没有显著提高时，停止训练，以避免过拟合；

52、模型验证：在每个训练周期结束后，使用验证集评估模型的性能；根据性能反馈调整模型架构、正则化强度或学习率。

53、进一步地，所述使用摄像头或激光雷达对植物进行三维扫描的技术环节，以下是详细的步骤描述：

54、s1.三维数据采集：

55、a.使用摄像头：采用双目立体摄像头，利用两个摄像头从不同的角度捕获植物的图像，利用差异视差来估计深度；采用结构光摄像头，通过投射已知的光模式到植物上，并从反射的模式中计算出深度信息；

56、b.使用激光雷达：激光雷达通过发射激光脉冲并测量从物体反射回来的脉冲的时间来估计距离为每个激光点生成三维坐标；

57、s2.三维数据处理：

58、点云数据生成：将摄像头、激光雷达所获取的数据首先会被转化为点云数据；

59、点云数据处理：清除噪点、平滑处理和空间下采样；

60、三维重建：使用技术包括曲面重建算法，从点云数据创建连续的三维表面模型；

61、s3.植物生长模拟：

62、参数化模型：构建基于三维数据的植物生长模型；所述的植物生长模型为参数化模型，其中参数代表生长率、分支模式；

63、模拟生长：使用模型模拟植物的预期生长过程；通过更改模型参数预测植物在不同条件下的生长；

64、s4.生长数据比较：

65、实际数据采集：在实际生长周期的多个时间点对植物进行三维扫描；

66、模拟与实际数据比对：将模拟的植物生长数据与实际采集的数据进行比对；

67、误差计算：计算模拟数据和实际数据之间的差异；包括使用均方误差(mse)来量化两者之间的差异：

68、

69、其中，ypredicted是模拟的生长数据，而yactual是实际采集的生长数据；

70、s5.生长态势评估：

71、态势判定：基于模拟与实际数据的比对结果，评估植物的生长态势；包括果差异较小，说明植物的生长状态良好；包括果差异较大，需要进一步的分析来确定生长问题；

72、建议与调整：基于生长态势的评估，为植物的养护和管理提供建议和方案，包括调整灌溉、施肥或其他生长条件。

73、进一步地，所述的当ai模型成功地分析了植物的生长态势，以下是详细的实施步骤：

74、s1.收集与整理种植数据：

75、环境数据：包括土壤湿度、温度、ph值、光照强度；

76、植物生长数据：包括高度、叶片数量、叶色；

77、管理措施历史数据：包括灌溉、施肥、病虫害控制的时间和方法；

78、s2.建立智能推荐算法模型：

79、特征工程：选择和提取与生长态势相关的重要特征；

80、模型选择：选择决策树、随机森林、梯度提升树或神经网络模型，根据问题的复杂性和数据的性质来选择；

81、模型训练：使用上述收集的数据来训练推荐算法模型；

82、s3.种植建议的生成：

83、环境建议：基于环境数据，包括建议调整土壤湿度或使用特定类型的肥料来改善土壤ph值；

84、管理措施建议：基于历史数据和当前生长态势，包括建议增加或减少灌溉，或建议采取特定的病虫害控制措施；

85、预测未来生长：基于当前数据和预测模型，预测未来一段时间内的生长态势，包括预测叶片数量；

86、s4.用户交互界面：

87、输入界面：允许用户输入或上传当前的植物和环境数据；

88、输出界面：显示ai模型的生长态势分析结果以及智能推荐系统的种植建议；

89、反馈系统：允许用户反馈建议的有效性，从而帮助改进推荐系统。

90、进一步地，所述在构建为园丁或农民提供种植建议的智能推荐系统时，首先进行特征工程，深度分析包括气候、土壤和植物生长方面的特征，并进行适当的编码和扩展；接下来，引入复杂模型结构，包括协同过滤和深度学习模型，并采用模型集成技术结合多个模型的预测结果；

91、为了进一步优化模型，进行超参数的优化，定制特殊的损失函数，并应用特殊的优化技巧包括梯度剪裁或dropout；为确保模型的持续优化和用户满意度，建立一个实时反馈系统，并结合在线学习和强化学习进行模型的实时更新；最后为满足不同用户的具体需求，进行用户分群和建立用户画像，以提供更为准确和个性化的种植建议；

92、进一步地，所述的预测植物在不同环境条件下的生长态势，首先部署气象传感器和土壤传感器在特定绿化区或田间，所述传感器实时监测气温、湿度、光照、土壤湿度、ph值、电导率和土壤温度关键指标，并将所有数据传输至一个集中的数据采集模块进行读取、初步处理和存储；

93、在数据预处理阶段，清洗异常数据，进行规范化处理；进一步地，对数据进行特征工程，提取包括平均日温度和土壤湿度均值关键特征，并将数据集分为训练集、验证集和测试集；

94、在模型建立阶段，选用时间序列预测的模型包括lstm或gru进行训练，并利用验证集进行模型调优；最后，输入当前和过去的环境数据到模型中，预测未来的植物生长态势，并根据实时反馈提供针对性农业建议；

95、进一步地，所述的应用深度学习方法对植物图像进行分析涉及多个步骤：首先采用多角度设备包括摄像头收集植物图像，再进行数据增强包括旋转和颜色变换；

96、每张图像需要精确标注，标明植物的生长阶段和疾病类型；接着，使用预训练模型，包括resnet或vgg，进行特征抽取，并进行迁移学习，针对植物数据进行微调；

97、模型训练时加入批次归一化，选择损失函数，并使用包括adam的优化器，结合学习率衰减策略；评估模型准确性时使用交叉验证，分析混淆矩阵，并针对误判高的类别进行微调；最后将模型部署到边缘设备进行实时监测，并设置实时反馈系统，允许用户验证和优化模型，确保ai模型能够自动识别和评估植物的生长、疾病和害虫状态；

98、进一步地，所述的在植物生长的时间序列分析中异常值识别方法采用：自相关函数度量时间序列在不同的滞后值下的相关性，通过捕获到的周期性模式并据此找出异常；

99、接着，使用移动平均模型，计算时间序列的局部模式，并基于此与实际值间的残差计算来确定异常点；进一步地异常点会与外部事件，包括天气记录或病虫害爆发进行对比，以确认异常的真实原因；最终结合这些识别到的异常，为农民或园丁提供精确的干预建议，包括使用特定的农药或调整灌溉策略，同时预测并预警未来可能的异常情况，确保植物的稳定和健康生长。

100、本发明的有益效果：

101、1.高精准度评估：通过结合图像识别、光谱分析和环境传感器数据，该方法能够为植物的生长态势提供全面和精准的评估。这大大优于传统的视觉检查和经验判断，可以有效地减少误判和漏检。

102、2.早期干预：ai模型可以实时或近实时地分析数据，及早识别出潜在的生长问题、疾病或害虫侵害，从而为园丁或农民提供早期干预的建议，减少植物损失。

103、3.优化资源使用：通过准确地识别植物的需求，农民或园丁可以更精准地分配资源，如水、肥料和农药，从而提高资源使用效率，减少浪费。

104、4.自动化流程：该方法可以实现数据的自动化收集、处理和分析，大大减少人工劳动量，提高生产效率。

105、5.灵活适应性：ai模型可以进行持续的学习和自我调整，适应不同的环境和植物种类，具有很强的通用性和适应性。

106、6.长期趋势分析：利用ai对长期数据进行分析，可以帮助园丁和农民了解植物的生长趋势、周期性变化和受外部因素的影响，为未来的决策提供数据支持。

107、7.增强生态可持续性：通过精准施肥、灌溉和病虫害控制，有助于减少环境污染，提高生态的可持续性。

108、8.降低成本：减少不必要的农药和肥料使用，避免因植物疾病和害虫导致的损失，从而为农民和园丁节省成本。