[发明专利]基于人工智能的产量预估方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及农业技术领域，公开了一种基于人工智能的产量预估方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取目标农作物的当前生长图像信息，提取所述当前生长图像信息的目标特征信息；根据所述目标特征信息在大数据平台查找对应的历史生长信息；获取预设神经网络模型，根据所述预设神经网络模型和所述历史生长信息得到目标产量预估模型；获取所述目标农作物的环境图像信息，根据所述当前生长图像信息和所述环境图像信息通过所述目标产量预估模型进行产量预测，得到所述目标农作物的预估产量，相较于现有技术通过不同功能的传感器测得的单一数据对农作物产量的推测，能够有效提高预估农作物产量的正确率，以及降低预估成本。

技术领域

本发明涉及农业技术领域，尤其涉及基于人工智能的产量预估方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着人工智能的飞速发展，智慧农业已经是智慧经济的重要组成部分，我国作为农业大国，而非农业强国，因此要实现高水平的设施农业生产和优化设施生物环境控制，农业相关信息获取、分析技术是农业生产中最关键的技术之一，而分析技术应用最多的地方就是对不同农作物产量的预估，而目前常用的预估技术是通过不同功能的传感器探头得到对应的环境因子，例如：温湿度、光照度、空气、土壤成分以及风力信息等等，通过上述环境因子综合预估该农作物在收获时的产量，但是任何单一传感器数据均具有一定应用范围的局限性，不能够全面反映作物的生理生化特征，使得预测的产量与最后的实际产量存在较大的误差。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于人工智能的产量预估方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术无法有效提高预估农作物产量的正确率的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于人工智能的产量预估方法，所述基于人工智能的产量预估方法包括以下步骤:

获取目标农作物的当前生长图像信息，提取所述当前生长图像信息的目标特征信息；

根据所述目标特征信息在大数据平台查找对应的历史生长信息；

获取预设神经网络模型，根据所述预设神经网络模型和所述历史生长信息得到目标产量预估模型；

获取所述目标农作物的环境图像信息，根据所述当前生长图像信息和所述环境图像信息通过所述目标产量预估模型进行产量预测，得到所述目标农作物的预估产量。

可选地，所述获取目标农作物的当前生长图像信息，提取所述当前生长图像信息的目标特征信息之前，还包括：

在种植目标农作物的区域中选取一目标区域；

获取预设调整策略，根据所述预设调整策略对布设在目标区域内的摄像设备进行实时调整；

根据调整的摄像设备对所述目标农作物进行拍摄，以得到所述目标农作物的当前生长图像信息。

可选地，所述获取目标农作物的当前生长图像信息，提取所述当前生长图像信息的目标特征信息，包括：

获取目标农作物的当前生长图像信息，对所述当前生长图像信息进行解析，以得到对应的像素向量信息；

获取目标聚类中心，根据所述目标聚类中心和所述像素向量信息计算对应的像素块信息；

根据所述像素块信息提取所述当前生长图像信息的目标特征信息。

可选地，所述根据所述目标特征信息在大数据平台查找对应的历史生长信息，包括：

获取所述目标农作物的结构信息，根据所述结构信息对所述目标特征信息进行划分；

根据划分的目标特征信息分别在大数据平台查找对应的当前生长信息；