[发明专利]出菇采摘最佳时机预测方法及装置

权利要求书

1.一种出菇采摘最佳时机预测方法，其特征在于，包括：

按固定步长，持续获取菌菇种植环境下的多个预测特征，每个步长获取的多个预测特征构成一个特征向量，所述预测特征包括菌菇重量特征；

将当前时刻以前，预设数量连续步长的特征向量，输入已训练的GRU-LSTM网络模型，输出未来预测周期的菌菇重量，所述周期与所述步长对应；

根据所述预测周期的菌菇重量，确定菌菇重量最大的采摘时期；

所述GRU-LSTM网络模型，根据已知预测周期菌菇重量作为标签的样本，以相应的特征向量作为输入，经训练后得到。

2.根据权利要求1所述的出菇采摘最佳时机预测方法，其特征在于，根据所述预测周期的菌菇重量，确定菌菇重量最大的采摘时期，包括：

将预测周期时刻以前，预设数量连续步长的特征向量，再次输入已训练的GRU-LSTM网络模型，输出下一预测周期的菌菇重量；

重复预设次数，当预测未来多个预测周期内菌菇重量连续下降时，将多个预测周期中的首个预测周期，作为菌菇重量最大的采摘时期。

3.根据权利要求1所述的出菇采摘最佳时机预测方法，其特征在于，所述按固定步长，持续获取菌菇种植环境下的多个预测特征，包括：

通过摄像头获取菌菇水平预设度角的投影图像；

将所述投影图像转换为灰度图像，并转化为灰度直方图，根据预设阈值对所述灰度直方图进行二值化处理，将所述灰度直方图分为菌菇部分和背景部分；

根据图像中的已知尺寸背景为基准，计算所述二值化处理后菌菇部分的面积值；

将所述面积值输入预先拟合的第二模型，得到菌菇重量的估计值，作为预测特征中的菌菇重量特征。

4.根据权利要求1-3任一项所述的出菇采摘最佳时机预测方法，其特征在于，所述预测特征还包括菌菇失水量、栽培时长特征以及菌菇环境特征；

其中，所述菌菇环境特征为实时环境参数与目标环境参数的差值；环境参数包括出菇温度、出菇湿度及出菇二氧化碳浓度。

5.根据权利要求1所述的出菇采摘最佳时机预测方法，其特征在于，所述将当前时刻以前的多个连续特征向量，输入已训练的GRU-LSTM网络模型之前，还包括：

按固定步长，持续获取菌菇种植环境下样本的多个特征向量；

对于采摘期的单个菌棒样本，以测得的预测周期菌菇重量作为输出标签，预测周期之前的预设数量特征向量作为输入量，对初始的GRU-LSTM网络模型进行训练，得到所述已训练的GRU-LSTM网络模型。

6.一种出菇采摘最佳时机预测装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于按固定步长，持续获取菌菇种植环境下的多个预测特征，每个步长获取的多个预测特征构成一个特征向量，所述预测特征包括菌菇重量特征；

处理模块，用于将当前时刻以前，预设数量连续步长的特征向量，输入已训练的GRU-LSTM网络模型，输出未来预测周期的菌菇重量，所述周期与所述步长对应；

预测模块，用于根据所述预测周期的菌菇重量，确定菌菇重量最大的采摘时期；

所述GRU-LSTM网络模型，根据已知预测周期菌菇重量作为标签的样本，以相应的特征向量作为输入，经训练后得到。

7.一种出菇采摘最佳时机预测机器人，其特征在于，包括：

环境采集器、摄像头、伸缩杆、导航识别装置、移动底盘以及权利要求6所述的出菇采摘最佳时机预测装置；

所述环境采集器和所述摄像头，均设置在所述伸缩杆顶部，通过所述伸缩杆的垂直伸缩机构调节高度，分别用于获取不同高度菌菇单元的实时环境参数和菌菇水平预设度角的投影图像；

所述导航识别装置，用于扫描每个菌菇单元预设位置处的导航标识，进入每个菌菇单元的测量位置，进入所述测量位置后，通过所述摄像头和所述环境采集器分别采集图像和环境参数；

其中，所述环境参数用于确定菌菇环境特征后，作为出菇采摘最佳时机预测装置预测特征的一部分。