[发明专利]一种应用于大棚农作物的生长BP神经网络系统及其方法

说明书

本发明属于农业智能种植技术领域，提供了一种应用于大棚农作物的生长BP神经网络系统。包括：光源，存储器，BP神经网络算法件，及控制器；同时一种应用于大棚农作物的生长BP神经网络方法，包括以下步骤：S1、每天采集植物生长图像、以及对应的大棚内的数据；S2、由图像处理算法对比生长图像与标准图像，并建立标准生长样本；S3、修订大棚内样本对应数据；S4、建立新样本数据；S5、利用新样本数据对BP神经网络进行训练；S6、输入样本数据进行BP训练；S7、经过计算获取输出数据；S8、控制器通过输出数据，并作出对应的调整。该系统及其方法，能够利用算法实现，对光源的控制，保证不同农作物的生长过程。有利于农业推广。

技术领域

本发明涉及农业智能种植技术领域，具体涉及一种应用于大棚农作物的生长BP神经网络系统及其方法。

背景技术

在大棚特色种植中，需要采用特定的颜色或波长的光照，对大棚内的作物进行照射，这样就可以获得所需的农作物；其中又以日本特殊光照技术培育农作物技术较为成熟，利用二极管发出的微光，影响农作物的生长过程。

但是由于该方法是利用光电技术产生的光源，照射农作物；该光电技术在日常的使用中，大多采用人工监测的方式，通过在间隔时间内的人工观察农作物生长情况，采用明暗不同的光源。这样一来，就造成了需要人工进行观察以及统计，增加了人工成本，不利于推广。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种应用于大棚农作物的生长BP神经网络系统，以减少人工干预的程度，真正的做到通过BP神经网络算法控制农作物的生长。

第一方面，一种应用于大棚农作物的生长BP神经网络系统，包括：光源，所述光源一个或多个的安装在是大棚中，所述光源能够利用不同波长的光对农作物进行照射；存储器，所述存储器具有不同农作物的不同生长周期的图像信息；BP神经网络算法件，所述BP神经网络算法件于所述存储器电连接，所述BP神经网络算法件能够通过BP神经网络算法输出光源波长、光强、温度、湿度；控制器，所述控制器一端与所述BP神经网络算法件电连接，控制器另一端与光源电连接；其中控制器通过将BP神经网络算法输出光源波长传递给光源进行调整。

进一步的，还包括：监测机构，所述监测机构安装在大棚中，并与控制器电连接，其中监测机构将监测数据实时上传至控制器中。实际运用中，通过上传的数据作为输入数据，这样就方便构建BP神经网络训练模型。

进一步的，所述监测机构包括湿度感应器，所述湿度感应器用于监控大棚内的湿度。农作物的实际生长过程中，湿度是重要考量标准，能够在系统内为农作物提供水源，且能够保持土壤中的疏松状态，有效防止土壤板结，更有利于农作物生长。

进一步的，所述监测机构还包括氧气感应器；所述氧气感应器用于监控大棚内的氧气浓度。氧气的主要作用，首先在于它是生命物质—这些都是细胞的重要组成成分。植物的生长发育实际上是细胞的增长，缺少新细胞就难以形成，植物的生育就会停滞。所以通过监测氧气浓度，就有利于根系和枝叶农作物的生长。

进一步的，所述监测机构还包括二氧化碳感应器，所述二氧化碳感应器用于监控大棚内的二氧化碳浓度。实际运用中，大棚中二氧化碳浓度增加对作物生长发育的影响，即二氧化碳本身对作物许多重要生理过程的作用，如光合作用、呼吸作用、蒸腾作用等，因此需要监测二氧化碳浓度作为重要的输入数据。

进一步的，所述监测机构还包括温度感应器，所述温度感应器能够用于监控大棚内的温度。当然不同农作物的生长温度，也是决定其生长态势的重要参考标准。

由上述技术方案可知，本发明提供的一种应用于大棚农作物的生长BP神经网络系统的有益效果：

(1)通过调整光的波长，进而调整光照颜色、同时调整光强和光照时长，对农作物进行特定光照，实现农作物的生长。