Способ интеллектуального управления выращиванием и интеллектуальное устройство для выращивания

Изобретение относится к средствам, используемым для выращивания растений. Технический результат заключается в повышении качества управления распределённым выращиванием в разных условиях выращивания. В способе и устройстве для его осуществления управляют процессами выращивания растений для множества устройств для выращивания, находящихся в разных окружающих условиях Способ предусматривает стадию сбора данных, стадию классификации-маркировки и стадию регулирования, собранные данные содержат информацию о выращивании растений, информацию об окружающей среде, где расположены устройства для выращивания, информацию об условиях выращивания и вегетационно-средовые характеристики. Собранные данные классифицируют и вегетационно-средовые характеристики в устройствах для выращивания оценивают в баллах и сравнивают друг с другом согласно заданным условиям в одной и той же категории, причем соответствующую информацию об условиях выращивания с высоким баллом вегетационно-средовых характеристик в цикле роста растений маркируют, сохраняют и используют для практического управления выращиванием. 3 н. и 27 з.п. ф-лы, 13 ил.

 

Область техники, к которой относится настоящее изобретение

Настоящее изобретение относится к способу интеллектуального выращивания и интеллектуальному устройству для выращивания, а более конкретно относится к способу интеллектуального управления выращиванием и к интеллектуальному устройству для выращивания на основе Интернета.

Предыдущий уровень техники

Интеллектуальное управление выращиванием растений стало горячей темой в области сельского хозяйства, для которой люди сделали много технологических усовершенствований и приложили много усилий.

Наиболее распространенное интеллектуальное выращивание представляет собой автоматическую систему полива, обслуживающую независимых пользователей. Поскольку отсутствуют выводы, основанные на конкретных видах растений (запасающих воду растений или засухоустойчивых растений), окружающих условиях выращивания (на юге или на севере, конкретных условиях дневного освещения и т.д.), величина полива и временной интервал основаны на грубой оценке.

В публикации патентной заявки Китая CN 102550371 А представлена автоматическая система и способ управления орошением для производственного модуля или усадьбы на основе технологии Интернета вещей, которая состоит из системы управления, регионального узла, датчика температуры и влажности почвы и терминала для орошения дождеванием. В этой технологии отслеживают два индикатора температуры и влажности, и решение о поливе принимается согласно двум индикаторам, т.е. температуры и влажности. Однако величина полива в этом способе основана на заданном пороговом значении или ручном управлении, независимо от видов растений и цикла роста растений. Для окружающей среды рассматриваются только влажность и температура почвы.

В публикации патентной заявки Китая CN 102868749 A представлены система облачных сервисов Интернета вещей (IoT) и способ сервисных процессов для земледелия и животноводства. При этом собирают данные о выращивании, затем их посылают в облачный центр и в итоге в пользовательский терминал. Облачные сервисы включают: сельскохозяйственную информацию, принципы деятельности и нормативные документы, передачу информации, информационный консалтинг, экспертные системы, торговлю сельскохозяйственной продукцией, отслеживание сельскохозяйственной продукции, технические сервисы, сбор данных, мониторинг производства, мониторинг окружающей среды и модуль терминального управления. В технологии существуют следующие проблемы: в ее главных сервисах сбора данных и передачи и получения информации отсутствует управление самим выращиванием с обратной связью; информация проходит в одном направлении, то есть данные о выращивании собирают и посылают в пользовательский терминал; а пользователи активно инициируют запросы, когда им требуются сервисы доступа к информации, что означает, что в системе отсутствуют возможности активного интеллектуального регулирования; система обмена данными не учитывает виды растений, жизненный цикл растений и другую информацию.

В публикации патентной заявки Китая CN 13155839 A представлена система автоматического полива и внесения удобрений, в которой определяются влажность почвы и питательные вещества, и система автоматически поливает или удобряет почву при уменьшении содержания влаги и питательных веществ. Однако эта система просто проводит орошение и удобрение на основе заданных значений независимо от видов растений или жизненного цикла растений, что касается окружающей среды, учитываются только уровни влажности почвы и удобрений.

В публикации патентной заявки Китая CN 104012375 А представлена сельскохозяйственная автоматическая сенсорная система мониторинга орошения, которая автоматически орошает растения, учитывая изменение окружающей температуры, влажности и времени года в целом. В ней используется память экспертных знаний, в которой хранятся надлежащие ростовые параметры окружающей среды, соответствующие разным стадиям роста разных сельскохозяйственных культур. В дополнение к мониторингу влажности почвы в этом способе также представлены контрольные физиологические индикаторы растений (такие как температура листьев и микроизменение стебля). Однако этот способ сосредоточен только на проблемах орошения независимо от цикла роста, в котором находятся растения.

В публикации патентной заявки Китая CN 104012376 A представлены система, способ и интеллектуальное устройство полива на основе экологической информации окружающей среды, которые могут точно управлять поливом согласно циклу роста цветов и трав. Однако этот способ сосредоточен только на проблемах полива.

В публикации патентной заявки Китая CN 104216373 А представлена бытовая система управления водой на основе интеллектуального облака для автоматического полива цветов и автоматического пополнения запаса воды. В этой технологии представлено облачное интеллектуальное устройство дистанционного управления, в котором поливом управляет терминал дистанционного ручного управления или устанавливаемая вручную схема использования водных ресурсов. Однако количеством воды управляют вручную или на основе устанавливаемой вручную схемы использования водных ресурсов независимо от цикла роста растений, условий окружающей среды и текущих условий температуры и влажности почвы. Кроме того, эта технология сосредоточена только на проблемах полива.

В патентной публикации Китая CN 203490529 U (номер заявки CN 201320629665) представлено интеллектуальное устройство для выращивания на основе Интернета вещей. В документе представлено интеллектуальное устройство для выращивания для сельскохозяйственных теплиц, в которых «интеллектуальное выращивание можно осуществлять посредством разновидности Интернета вещей, которые могут быть упакованы, взвешены, маркированы, полностью посеяны, а после того, как растение созреет, можно отследить источник производственной информации». Интеллектуальное выращивание относится к способу ручного выращивания посредством мониторинга и дистанционного управления через Интернет вещей (см. абзац 0015 «пользователь может выполнять интеллектуальное управление и контроль за растениями посредством управления любым из терминального компьютера, планшетного терминала или мобильного терминала»), уменьшая трудоемкость и осуществление управления информацией об источниках питания. Однако дистанционное управление, изложенное в этой технологии, основано на затратах труда и не может отвечать требованиям интеллектуального управления крупномасштабного распределенного выращивания.

В публикации патентной заявки Китая CN 102884932А (Заявка № CN 2012104227706) представлена система выращивания и культивирования растений, выращиваемых в грунте, на основе облака экспертов в области выращивания. Конкретно, в документе «предоставлена интеллектуальная система выращивания и культивирования выращиваемых в грунте растений на основе облака экспертов в области выращивания, содержащего облачный центр экспертов в области выращивания, коммуникационную сеть и одно или более интеллектуальных устройств для выращивания» для осуществления «хранения и обмена информацией об опыте выращивания» и «осуществления выращивания с разделением ресурсов». Информация об опыте выращивания предоставляет значение рН почвы, интенсивность окружающего освещения, температуру и влажность. Однако в качестве данных управления выращиванием в этой технологии используются заданные значения. Вследствие множества разных факторов в геоурбанистике и в домашних условиях технология не учитывает эти различные факторы, так что собранные загруженные эмпирические данные находятся в беспорядке и фактически не могут направлять выращивание.

Среда обитания в современных городах разная, что приводит к изменению людьми окружающих условий выращивания в помещении и вне помещения. Разные города имеют разные климатические условия, в некоторых городах они влажные, а в некоторых сухие. Даже в одном и том же городе условия выращивания разные в разных районах или жилых кварталах. Неодинаковы даже такие условия выращивания, как условия освещения на разных этажах и с разной ориентацией в одном и том же районе.

Эти рекомендации по выращиванию предшествующего уровня техники основаны на заданных значениях. Очевидно, что их нельзя «пропагандировать согласно своим способностям», и нельзя регулировать согласно конкретным условиям выращивания. Можно представить себе направляющее действие.

Краткое раскрытие настоящего изобретения

На основании перечисленных выше проблем, существующих в предшествующем уровне технике, цель настоящего изобретения состоит в осуществлении интеллектуального управления крупномасштабным распределенным выращиванием в разных условиях выращивания. Кроме того, настоящее изобретение может решить проблемы, когда отдельные семьи хотят выращивать свои собственные растения, но не имеют опыта управления выращиванием и не могут получать хорошую пользу. Кроме того, настоящее изобретение также может решить проблему, когда отдельные семьи не имеют времени для занятий этим.

Для того, чтобы достичь упомянутой выше цели, в настоящем изобретении предложено использование Интернета, анализа больших массивов данных, машинное обучение и интеллектуальная технология семейства аппаратных средств и программного обеспечения для построения интеллектуальной системы выращивания и создания сети starweb интеллектуального выращивания.

Для достижения указанной выше цели согласно одному аспекту настоящего изобретения в настоящем изобретении предоставлен способ интеллектуального управления выращиванием для управления процессами выращивания растений для множества устройств для выращивания, находящихся в различных окружающих условиях, предусматривающий стадию сбора данных, стадию классификации-маркировки и стадию регулирования, причем

стадия сбора данных предусматривает: сбор информации о выращивании растения и информации об окружающей среде, где расположены устройства для выращивания, и ее отправку в систему обработки данных; сбор информации с заданными временными интервалами по меньшей мере об одном условии выращивания из множества условий выращивания и отправку информации об условиях выращивания в систему обработки данных; и сбор вегетационно-средовых характеристик растений и отправку вегетационно-средовых характеристик в систему обработки данных;

стадия классификации-маркировки предусматривает: в системе обработки данных классификацию на основании информации о выращивании и информации об окружающей среде, оценку устройств для выращивания в баллах на основании вегетационно-средовых характеристик и сравнение баллов вегетационно-средовых характеристик множества устройств для выращивания согласно заданным условиям в одной и той же категории, маркировку информации об условиях выращивания устройства для выращивания с высоким баллом вегетационно-средовых характеристик и сохранение маркированной информации об условиях выращивания по каждой категории, относящейся к циклу роста растений;

стадия регулирования предусматривает: сравнение текущей информации об условиях выращивания с сохраненной маркированной информацией об условиях выращивания, основанной на информации о выращивании и информации об окружающей среде соответствующего устройства для выращивания, и когда разница между первой и последней превышает пороговое значение, генерирование регулирующих данных на основании сохраненной маркированной информации об условиях выращивания и текущей информации об условиях выращивания; и

отправка регулирующих данных в соответствующее устройство для выращивания для выполнения операции регулирования условий выращивания соответствующего устройства для выращивания.

Согласно другому аспекту настоящего изобретения в настоящем изобретении предоставлено интеллектуальное устройство для выращивания, которое управляет процессами выращивания растений для множества устройств для выращивания, находящихся в разных окружающих условиях, содержащее устройство сбора данных, устройство классификации-маркировки и регулирующее устройство, причем

устройство сбора данных собирает информацию о выращивании растений и информацию об окружающей среде, где расположены устройства для выращивания, собирает с заданными временными интервалами информацию по меньшей мере об одном условии выращивания из множества условий выращивания и посылает собранную информацию в устройство классификации-маркировки;

устройство классификации-маркировки классифицирует полученную информацию, основанную на информации о выращивании и информации об окружающей среде, производит оценку в баллах на основании вегетационно-средовых характеристик устройств для выращивания согласно заданному условию в одной и той же категории, сравнивает баллы вегетационно-средовых характеристик множества устройств для выращивания, маркирует соответствующую информацию об условиях выращивания устройств для выращивания, имеющих высокий балл вегетационно-средовых характеристик в пределах цикла роста растений и сохраняет маркированную информацию об условиях выращивания по каждой категории, относящейся к циклу роста растений;

регулирующее устройство сравнивает текущую информацию об условиях выращивания с сохраненной маркированной информацией об условиях выращивания, основанной на информации о выращивании и информации об окружающей среде соответствующего устройства для выращивания, и когда разница между первой и последней превышает пороговое значение, на основании сохраненной маркированной информации об условиях выращивания и текущей информации об условиях выращивания генерируются регулирующие данные, и регулирующие данные передают в соответствующее устройство для выращивания для выполнения операции регулирования информации об условиях выращивания соответствующего устройства для выращивания.

Согласно другому аспекту настоящего изобретения предоставлено интеллектуальное устройство для выращивания, которое содержит клиентскую часть, сеть starweb, образованную множеством блоков сети starweb, и платформу оптимизации по замкнутому циклу, причем

клиентская часть соединена с платформой оптимизации по замкнутому циклу через Интернет для запроса информации, такой как предварительные предупреждения, текущие условия выращивания и т.п., и через платформу оптимизации по замкнутому циклу можно вручную управлять каждым блоком сети starweb,

блок сети starweb и платформа оптимизации по замкнутому циклу соединены через Интернет, и каждый блок сети starweb содержит устройство измерения, устройство управления и модуль доступа в Интернет, причем средство измерения измеряет информацию об окружающей среде и информацию об условиях выращивания устройства для выращивания растений, затем посылает измеренные данные в модуль доступа, модуль доступа подает информационные данные на платформу оптимизации по замкнутому циклу через Интернет и получает регулирующие данные из платформы оптимизации по замкнутому циклу, и устройство управления регулирует условия выращивания устройства для выращивания согласно регулирующим данным.

Платформа оптимизации по замкнутому циклу получает информационные данные из каждого блока сети starweb, классифицирует полученную информацию, основанную на информации о выращивании и информации об окружающей среде, производит оценку в баллах на основании вегетационно-средовых характеристик устройств для выращивания согласно заданному условию в одной и той же категории, сравнивает баллы вегетационно-средовых характеристик множества устройств для выращивания, маркирует соответствующую информацию об условиях выращивания устройств для выращивания, имеющих высокий балл вегетационно-средовых характеристик в пределах цикла роста растений и сохраняет маркированную информацию об условиях выращивания по каждой категории, относящейся к циклу роста растений,

причем платформа оптимизации по замкнутому циклу сравнивает текущую информацию об условиях выращивания с сохраненной маркированной информацией об условиях выращивания согласно информации о выращивании и информации об окружающей среде соответствующего устройства для выращивания, и когда разница между первой и последней превышает пороговое значение, генерирует регулирующие данные согласно маркированной информации об условиях выращивания и текущей информации об условиях выращивания и посылает регулирующие данные в каждый из блоков сети starweb для выполнения операции регулирования условий выращивания устройств для выращивания каждого блока сети starweb.

Изобретение отличается возможностью применения для крупномасштабного распределенного выращивания и создания выполняемого автоматически интеллектуального оптимизированного замкнутого цикла на основе анализа больших массивов данных. Вследствие этого настоящее изобретение может обеспечить регулирование согласно конкретным условиям выращивания и имеет возможность самооптимизации.

В соответствии с предпосылкой полного учета городской окружающей среды изобретение решает проблему сложности управления крупномасштабного децентрализованного семейного выращивания, значительно снижает затраты на управление и обучение персонала и помогает людям, не имеющим опыта выращивания, получать выгоду хорошего выращивания, так что может быть реализовано городское крупномасштабное распределенное экологическое земледелие.

Краткое Описание Чертежей

Настоящее изобретение можно понять с помощью описания, которое следует далее, в сочетании со следующими фигурами, причем:

На фиг. 1А-1С представлены схематичные изображения, иллюстрирующие сбор данных о выращивании согласно одному варианту осуществления настоящего изобретения, причем на фиг. 1А представлены данные, подтвержденные через ввод пользователя, на фиг. 1В представлены данные, полученные по компьютерной сети, на фиг. 1С представлены данные, полученные через мониторинг датчиков;

На фиг. 2 представлена классификация и сохранение данных о выращивании согласно измерениям;

На фиг. 3А-3Е представлена модель оценки согласно варианту осуществления настоящего изобретения, причем на фиг. 3А представлен принцип создания модели, на фиг. 3В представлен индекс оценки выращивания, на фиг. 3С представлен способ оценки рациональности модели, на фиг. 3D представлена стадия очистки аномальных данных, на фиг. 3Е представлена формула оценки;

На фиг. 4 представлена схема, иллюстрирующая интеллектуальное выращивание согласно одному варианту осуществления настоящего изобретения;

На фиг. 5 представлена блок-схема, иллюстрирующая состав блока сети starweb (например, семейной сети starweb) согласно одному варианту осуществления настоящего изобретения;

На фиг. 6 представлена структурная схема, показывающая общую конфигурацию интеллектуальной системы выращивания согласно одному варианту осуществления настоящего изобретения; а

На фиг. 7 представлено схематичное изображение, иллюстрирующее вариант осуществления платформы оптимизации по замкнутому циклу согласно одному варианту осуществления настоящего изобретения.

Подробное Описание Вариантов Осуществления

Варианты осуществления настоящего изобретения будут подробно описаны со ссылкой на сопровождающие чертежи.

Как в общем объяснено ранее, система интеллектуального управления выращиванием содержит устройство сбора данных, устройство классификации-маркировки и регулирующее устройство для соответствующего выполнения операции сбора данных, операции классификации-маркировки и операции регулирования.

[Операция сбора данных]

На ФИГ. 1А-1С представлены схематичные изображения, иллюстрирующие сбор данных о выращивании согласно одному варианту осуществления настоящего изобретения. В настоящем варианте осуществления способ сбора данных предусматривает режим конфигурации ввода пользователя (ФИГ. 1А), режим сбора данных в сети (ФИГ. 1В) и режим мониторинга датчиков (ФИГ. 1С).

С точки зрения свойств данных о выращивании данные, которые необходимо собрать, можно классифицировать на четыре типа: информация о выращивании растений, информация об окружающей среде, где расположены устройства для выращивания, информация об условиях выращивания и вегетационно-средовые характеристики собранных растений.

(1) Сбор Информации о выращивании Растений

Информация о выращивании растений включает виды растений, зону выращивания, время выращивания и информацию о почве. Причем информация о почве включает типы почвенной матрицы, типы основных удобрений, соотношение компонентов почвенной матрицы и основных удобрений, значение рН почвы и проводимость почвы. Эти части информации о выращивании растений можно получить посредством ввода пользователя и определения устройства измерения.

Виды растений могут дополнительно включать релевантные данные указанного растения, такие как характеристики зоны распространения растения (например, растение в целом распространено в умеренной зоне или в тропической зоне), морфологию растения (включая морфологию, например, корня, стебля, листьев, плодов и тому подобное), характеристики освещения, влажности, температуры и плодородия, которые требуются растению, и обычные вредители и болезни растения и т.д. И эти части информации можно получить по компьютерной сети с использованием способа поиска на основании ввода пользователем видов растений.

Кроме того, информация о выращивании растений может быть получена в начале выращивания без необходимости постоянного мониторинга.

(2) Сбор информации об окружающей среде, где расположены устройства для выращивания

Информационные данные об окружающей среде включают информацию об адресе и информацию о местонахождении. Причем информацией об адресе является, например, информация о собственности помещения, где находится устройство для выращивания. В случае, когда устройство для выращивания находится в помещении, информация о местонахождении включает этаж, на котором находится помещение, находится ли устройство для выращивания в помещении или на закрытом балконе, ориентацию помещения или закрытого балкона и условия освещения из окна; или в случае, когда устройство для выращивания находится вне помещения, информация включает, находится ли устройство для выращивания во дворе, на террасе, на крыше или на открытом балконе.

И информация об окружающей среде может быть получена посредством ввода пользователя. Вегетационно-средовую информацию об окружающей среде можно получить в начале выращивания, без необходимости отслеживать все время.

Кроме того, информация об окружающей среде растений может дополнительно включать информацию о погоде, например, информацию о температуре (например, температуру каждый час, самую высокую и самую низкую температуры каждый день и тому подобное), информацию о силе ветра, информацию об освещении и информацию о ветре/дожде/снеге/тумане и тому подобном географического местоположения на каждый день. Эти части информации об окружающей среде можно запрашивать регулярно по компьютерной сети на основании информации об адресах при вводе пользователя.

(3) Сбор условий выращивания

Условия выращивания включают количество осадков, воздушные условия, почвенные условия и условия освещения.

Воздушные условия могут включать температуру воздуха, влажность воздуха, условия вентиляции, содержание кислорода, содержание углекислого газа, содержание вредных газов и поглощаемые частицы и тому подобное. Причем вредный газ относится к формальдегиду, бензолу, радону, аммиаку, летучим органическим соединениям и диоксиду серы и тому подобному. Поглощаемые частицы относятся к РМ10, РМ2.5 или к их комбинации.

Для почвенных условий выбирают одно или более из следующих групп: значения рН почвы, проводимости почвы, температуры почвы и влажности почвы.

Для условий освещения выбирают одно или более из следующих групп: интенсивности освещения и продолжительности освещения.

Информацию об условиях выращивания можно получать с помощью различных измерительных устройств; операцию измерения можно выполнять с заданной синхронизацией или с заданным временным интервалом, или измерения можно производить с другой временной установкой.

(4) Сбор вегетационно-средовых характеристик

Вегетационно-средовые характеристики включают информацию о процессе выращивания и характеристике убранных растений.

Информация о процессе выращивания включает по меньшей мере: скорость прорастания на основании показателя всхожести семян и зоны выращивания; продолжительность прорастания на основании времени окончания прорастания и времени посева; ситуацию с состоянием листьев; ситуацию с болезнями и вредителями; и высоту всходов и площадь листьев растения. Информация о процессе выращивания может быть получена посредством ввода пользователя и/или с помощью измерительного устройства, например, для получения информации делаются снимки, а затем анализируются и обрабатываются. Операцию получения информации о процессе выращивания можно выполнять в заданное время или с заданным временным интервалом, или операцию можно производить с другой временной установкой.

Характеристики убранных растений включают по меньшей мере: состояние уборки на единицу площади посева; состояние урожая на единицу площади посева; время цветения растения; и субъективную оценку растениевода, которая включает самостоятельную оценку процесса роста, самостоятельную оценку состояния уборки, оценку вкуса плодов/листовых овощей/корневищ, и оценку декоративных растений. Эти характеристики убранных растений получают посредством ввода пользователя и/или измерительных устройств, например, для получения характеристик делаются снимки, а затем анализируются и обрабатываются.

Кроме того, средство сбора двух видов вегетационно-средовых характеристик дополнительно включает запись изображений или видео и т.д.

[Операция Классификации и Оценки-Маркировки]

1. Операция классификации-сохранения данных

По причине сложности биологической науки сравнение между различными данными (такими как данные о температуре, влажности, освещении и тому подобном), собранными во время процесса выращивания растений, имеет смысл только при одинаковой/сходной размерности (то есть при одинаковой/сходной окружающей среде) и только таким образом оно может быть дополнительно использовано для практического управления выращиванием.

Таким образом, собранные данные о выращивании необходимо сохранять по классификации согласно конкретной размерности. Согласно фиг. 2 размерность включает, но без ограничения, размерность информации об адресе, информации об условиях выращивания и информации о выращивании и тому подобное.

Ниже приведены примеры для объяснения. Выращивание проводят в помещении, находящемся во владении Tiantongyuan, Beijing, причем устройство для выращивания расположено в помещении на закрытом балконе. Кинзу сеют в начале апреля с одинаковой пропорцией почвы, и данные этого цикла роста служат в качестве массива данных с одной размерностью. В тот же самый период в 40 домашних хозяйствах высевают кинзу в своих домах, поэтому оценка условий выращивания ограничена массивом данных о выращивании из 40 домашних хозяйств (в качестве категории). И, если только в одном домашнем хозяйстве в тот же самый период посеют кориандр в этой размерности, и таким образом в той же самой зоне имеется меньше данных о выращивании, данные в сходных условиях (смежная зона или схожая размерность) предпочтительно будут обнаружены, а затем объединены в виде одинаковой категории для оценки и выбора, предпочтительно в то время как выбор данных об условиях выращивания проводят позже. Например, владение Huilongguan обрабатывают в качестве владения, сходного с владением Tiantongyuan, по причине соседнего географического местоположения, массив данных кинзы, посеянной в помещении на закрытом балконе в начале апреля с использованием такой же пропорции почвы, классифицируют в качестве массива данных в сходных условиях. Иначе говоря, когда имеется меньше данных в Tiantongyuan, в качестве одинаковой категории можно выбрать и объединить данные в соседней зоне. И позже, когда проводят оценку и предпочтительно отбор новых данных, он основан на данных одинаковой категории. 2. Операция оценки-анализа данных

На ФИГ. 3А - ФИГ. 3Е представлена модель оценки согласно одному варианту осуществления настоящего изобретения, причем на ФИГ. 3А представлен принцип концепции создания модели; на ФИГ. 3В представлены индикаторы оценки выращивания; на ФИГ. 3С представлен способ определения рациональности модели; на ФИГ. 3D представлена очистка аномальных данных; а на ФИГ. 3Е представлена формула оценки.

Как известно специалистам в данной области, результатом подходящих условий выращивания (например, температуры, влажности, почвенных условий) может быть уборка растений с более хорошими характеристиками растений (например, высотой растений, урожаем плодов, вкусом плодов/листьев/корневищ и т.д.). Таким образом, если убранные растения имеют отличные вегетационно-средовые характеристики, может быть показано, что условия выращивания во время выращивания являются подходящими.

Как и в отношении того, что качество продукции определяется способом изготовления, уборка растений определяется процессом выращивания, и то и другое находится в прямой зависимости. Это является базовым принципом общей модели оценки.

Таким образом, как представлено на фиг. 3А, в настоящем изобретении предложено выбирать растения с высокими баллами после оценки или проведения анализа с оценкой в баллах вегетационно-средовых характеристик (включая информацию о процессе выращивания и характеристике убранных растений), а данные условий выращивания, собранные и полученные во время выращивания растений, маркируют (в качестве предпочтительных данных) и сохраняют; кроме того, в следующем цикле выращивания маркированные данные состояния растений используют для управления новым циклом выращивания.

При определении связи между условиями выращивания и характеристиками растений можно рассматривать следующие связи: является ли влияние соответствующих подпроцессов выращивания на результаты аккумулятивной зависимостью или множественной зависимостью (то есть мультипликативной зависимостью), или оно представляет собой другую связь; и режим влияния соответствующих подпроцессов на характеристики убранных растений.

Таким образом, два ключа для оценки данных состоят в том, как оценить процесс выращивания растений и состояние уборки урожая и как между ними построить взаимосвязь. Что касается этого момента, в настоящем изобретении предложен новый способ получения или отбора данных, который состоит в проведении оценки данных по процессу выращивания растений и состоянию уборки урожая после проведения анализа и обработки большого количества данных о выращивании.

В процессе выбора для определения, какие данные о вегетационно-средовых характеристиках лучше в одинаковых или похожих условиях, ручное участие должно быть как можно меньше, поскольку имеется большое количество данных, вовлеченных в анализ больших массивов данных, и необходимо выполнять больше анализов данных автоматически с использованием информационных технологий.

Как указано выше, вегетационно-средовые характеристики классифицируют на две категории: информация о процессе выращивания и характеристика убранных растений. В настоящем варианте осуществления всесторонне оценивают в баллах две вегетационно-средовые характеристики.

Ростовые и физиологические индикаторы, которые обычно измеряют, включают такие индикаторы, как скорость фотосинтеза, содержание хлорофилла, водный потенциал листьев, устьичная проводимость, площадь листьев и тому подобное.

Величина роста растений может быть выражена как сырая масса, сухая масса, длина, площадь и диаметр органов растений и тому подобное. Аккумулятивная величина роста растений представляет собой величину, накопленную во время роста, то есть фактическое количество растительного материала при измерении, которое эквивалентно внешнему виду растения. Коэффициент роста относится к скорости роста, то есть эквивалентен силе растения, и коэффициент может быть выражен в виде двух типов, абсолютный коэффициент роста и относительный коэффициент роста. Относительная величина роста относится к процентному выражению чистого увеличения биомассы растения по сравнению с биомассой перед обработкой за определенный период времени.

Традиционное измерение величины роста часто представляет собой сравнительную оценку, проводимую после уборки в лаборатории, на основе измерения сырой массы, сухой массы, длины и тому подобного. Скорость фотосинтеза и содержание хлорофилла можно измерять только в лабораторных условиях. Оценка всех этих индикаторов связана с состоянием самого растения. Однако также необходимо оценить процесс выращивания, в котором принимают участие люди, учесть взаимное влияние группы видов, образованных множеством растений, установить прямую зависимость между процессом роста растения и состоянием уборки, а затем установить связь между процессом и уборкой, чтобы накопить большой массив и создать хорошую основу для проведения стандартизации, технологизации и индустриализации процесса выращивания.

На ФИГ. ЗВ представлено содержание оценки выращивания, включая оценку процесса выращивания, оценку уборки при данном выращивании и субъективную оценку.

2.1 Оценка процесса выращивания

Процесс выращивания относится к процессу посева, процессу роста растения и процессу управления выращиванием. В этом варианте осуществления процессам дается соответствующая оценка.

2.1.1 Оценка процесса посева

Процесс посева относится главным образом к состоянию прорастания, и оценку можно выполнять путем выбора в качестве индикаторов параметра густоты стояния (коэффициента успешности прорастания) или продолжительности прорастания. Два индикатора используют для оценки завершенности процесса посева в питомнике.

Густота стояния (коэффициент успешности прорастания)=показатель всхожести семян/площадь посева.

Извлекают фотографии, сделанные на третий день после принятой продолжительности прорастания, а затем после обработки фотографий посредством расчета можно получить показатель всхожести семян. Площадь посева представляет собой данные, подтвержденные пользователем и полученные посредством ввода пользователя.

Надлежащую густоту стояния можно сравнить с данными прошлого периода или общепринятыми данными. Слишком высокая густота стояния может влиять на нормальный рост растений, а слишком низкая густота стояния может влиять на итоговую уборку.

Продолжительность прорастания = время окончания прорастания - время посева Время окончания прорастания получают следующим образом: извлекают фотографии, сделанные на третий день после общепринятой продолжительности прорастания со времени посева, и в качестве времени окончания прорастания выбирают время, когда не появляется большое количество новых ростков.

2.1.2 Оценка процесса роста

Что касается состояния роста листьев растения, появление или отсутствие болезненно желтых и высохших листьев и гибель сеянцев, величину появления и число связанных сеянцев и т.д., все эти состояния можно определить путем распознавания данных изображения в процессе выращивания.

А что касается того, происходит ли повреждение насекомыми во время процесса выращивания и величину появления, состояние можно определить путем распознавания данных изображения в процессе выращивания.

Что касается силы растений, можно рассматривать высоту растений и размер листьев растения в одно и то же время роста; и это состояние можно определять путем распознавания данных изображения в процессе выращивания.

Что касается плодовых деревьев, можно рассматривать продолжительность, необходимую до вызревания плодов.

Кроме того, можно учитывать, возникает ли состояние, когда данные о выращивании превышают пороговое значение в процессе роста.

2.1.3 Оценка процесса управления выращиванием

Процесс управления выращиванием включает управление поливом, управление регулированием температуры, управление борьбой с вредителями и болезнями и управление прореживанием-обрезкой, опылением сеянцев и тому подобное. Ниже будет подробно описано содержание оценки каждого процесса управления.

(1) Оценка управления поливом

Как всем известно, количество воды, требующееся растениям, варьирует в зависимости от видов растений, и слишком много или слишком мало воды не может способствовать росту растений.

Таким образом, для разных видов растений приняты разные схемы полива. Например, что касается некоторых цветов, приспособившихся к влажности, таких как рододендрон, камелия, михелия, гардения, аглая и тому подобное, их в принципе можно поливать «смотри сухая - смотри влажная», то есть проводить полив, когда поверхность среды для выращивания становится белой до тех пор, пока она не станет влажной; что касается горшечных цветов, приспособившихся к сухости и боящихся затопления, таких как орхидеи, химонант скороспелый, герань и тому подобное, их в принципе можно поливать «совершенно сухой - тщательный полив», то есть проводить полив, когда среда для выращивания становится сухой; а что касается сосны пятилистной, черной сосны и ксерофитов, их в принципе можно поливать «предпочтительно сухой, а не влажный», то есть проводить полив, когда среда для выращивания высыхает, и следует избегать заболачивания.

Что касается количества воды, следует отметить, чернел ли и загнивал ли когда-нибудь корень растения (чрезмерный полив), высыхали ли когда-нибудь растения (отсутствие полива), и превышает ли влажность почвы и влажность воздуха для растения пороговое значение.

Кроме того, следует разумно выбирать время полива. Вообще, во время процесса роста растения следует проводить полив и следует избегать солнечного воздействия. Таким образом, зимой полив следует проводить с 9:00 до полудня до 10:00 до полудня, а летом следует проводить до 8:00 до полудня и после 5:00 после полудня.

Кроме того, во время полива следует учитывать размещение устройств для выращивания, а что касается растений прямо на солнечном свету, утром количество воды должно быть большим, иначе вода может испаряться до полудня.

(2) Оценка управления регулирования температуры

Растение требует разной температуры на разных стадиях, например, температура посева дыни должна быть 20-25 градусов, и температура роста должна быть 15-35 градусов. Таким образом, регулирование температуры должно учитывать разные требования на разных стадиях растения.

Летом, если температура слишком высокая, своевременно следует проводить охлаждение, например, охлаждение путем опрыскивания или солнцезащиту.

Зимой, если температура слишком низкая, своевременно следует осуществлять сохранения тепла.

(3) Управление борьбой с болезнями и вредителями

Управление включает: были ли болезни или вредители и количество случаев; подвергалась ли поверхность листьев и плодов воздействию болезней или вредителей; проводилась ли операция профилактики болезней или вредителей, например, опрыскивание средством для борьбы с вредителями (например, имбирной водой, которая может предотвращать прорастание чернящей плесени, мокрой гнили и спор бактерий) и тому подобное; и своевременно ли проводили обработку против болезней и вредителей, например, опрыскивание пестицидами (например, перечной водой, которая убивает тлю) и тому подобное.

(4) Управление прореживанием-обрезкой и опылением сеянцев

Процесс прореживания следует проводить, если после посева имеется большая густота стояния, и следует отметить, достигает или приближается ли процесс прореживания к рекомендованному пространству между растениями. Кроме того, в процессе роста растения требуется управление обрезкой и опылением, и следует отметить, имеются ли ветки, требующие обрезки, и, если да, ветки необходимо надлежащим образом обрезать, и проводят ли при необходимости опыление. 2.2. Оценка уборки при данном выращивании

Что касается листовых овощей, особенности их уборки при данном способе выращивания относятся к состоянию уборки на единицу площади во время уборочного периода. Убранное количество можно определить путем сравнения изображений и/или посредством ввода пользователем в систему после уборки и взвешивания.

Что касается плодовых, особенности их уборки при данном способе выращивания относятся к количеству плодов, собранных на единицу площади, убранное количество можно определить путем сравнения изображений и/или посредством ввода пользователем в систему после уборки и взвешивания.

Что касается декоративных растений, особенности их уборки при данном способе выращивания относятся к состоянию в фазе цветения. Время и продолжительность цветения можно определить путем сравнения изображений в разные моменты времени.

2.3 Субъективная оценка

Субъективная оценка означает самостоятельную оценку растениевода, которая включает самостоятельную оценку процесса роста, самостоятельную оценку состояния уборки, оценку вкуса плодов/листовых овощей/корневищ и/или оценку декоративных растений.

2.4 Определение рациональности модели

Необходимо определить стандарт оценки для обеспечения и обнаружения, целесообразно ли использовать разработанные модели или нет. В настоящем варианте осуществления, который представлен на фиг. 3С, принцип определения рациональности модели состоит в следующем:

Что касается растения, растущего отдельно, в одинаковых условиях между процессом и уборкой имеется положительная функция.

Что касается растений, растущих в группе, в одинаковых условиях между процессом и уборкой все-таки имеется положительная функция.

Для оценки вкуса в баллах существует правило одного отрицательного голоса. Потому что мы стремимся не только к урожаю, но также к здоровью и безопасности. Что касается овощей и фруктов, вкус намного важнее, чем урожай.

2.5 Стадии оценки

Стадия 1. Выбор массива данных, имеющих одинаковую/сходную размерность; Стадия 2. Оценка процесса посева в питомнике во время выращивания; Стадия 3. Оценка процесса роста с использованием индикатора процесса роста; Стадия 4. Оценка процесса управления с использованием индикатора процесса управления; Стадия 5. Оценка состояния уборки с использованием индикатора уборки при данном способе выращивания; Стадия 6. Сравнение пункта за пунктом с оценками родственного процесса в предыдущих лучших данных о выращивании и регистрация результата сравнения; Стадия 7. После завершения индикаторной оценки использование разных взвешенных значений для синтеза соответствующих процессов и их индикаторов, чтобы получить общий балл процесса выращивания; Стадия 8. Выбор лучших данных о выращивании и подбор кривых с соответствующими отслеживаемыми элементами предыдущих лучших данных о выращивании; Стадия 9. проведение вычисления разницы и получения значений в один и тот же момент времени для определения, идентична или нет тенденция изменения и превышает ли значение разницы заданное значение; Стадия 10. Маркировка данных, которые не являются идентичными или превышают заданное значение в качестве измененных данных; Стадия И. Подбор кривых с соответствующими данными мониторинга в экспертном процессе выращивания за тот же самый период (тот же самый период в процессе роста растения); Стадия 12. Выполнение вычисления разницы и получения значений в один и тот же момент времени для определения, идентична или нет тенденция изменения и превышает ли значение разницы заданное значение; Стадия 13. Маркировка данных, которые не являются идентичными или превышают заданное значение в качестве измененных данных; Стадия 14. Извещение экспертов по выращиванию системы о выполнении процесса ручного вмешательства, если одни и те же данные два раза маркированы в качестве измененных данных; Стадия 15. Выбор высокой оценки данных в баллах как в комплексной оценке, так и в соответствующих процессах согласно субъективной самостоятельной оценке пользователя; и Стадия 16. Добавление в предпочтительную модель выращивания выбранную версию с добавлением лучших данных о выращивании.

Приведенные выше стадии 8-14 представляют собой стадии обработки измененных данных, и обработка измененных данных будет подробно описана ниже.

Как представлено на фиг. 3D, в настоящем варианте осуществления для обработки измененных данных используют два метода: сравнение с экспертными данными процесса выращивания за тот же самый период и сравнение с предыдущими предпочтительными данными.

Проводят подбор кривой с соответствующими данными мониторинга в экспертном процессе выращивания за тот же самый период. Проводят вычисление разницы и получение значений в один и тот же момент времени для определения, идентична или нет тенденция изменения и превышает ли значение разницы заданное значение. Неидентичные или превышающие заданное значение данные маркируют в качестве измененных данных.

Выбирают лучшие данные о выращивании по сравнению с предыдущими предпочтительными данными, а затем подбирают кривую с соответствующими отслеживаемыми элементами предыдущих предпочтительных данных о выращивании. В то же самое время проводят вычисление разницы и получение значений для определения, идентична или нет тенденция изменения и превышает ли значение разницы заданное значение. Неидентичные или превышающие заданное значение данные маркируют в качестве измененных данных.

Данные процесса, которые маркируют в качестве измененных данных два раза, необходимо удалять из набора предпочтительных данных и следует уведомлять экспертов по выращиванию системы о проведении ручного анализа, поиска и вмешательства.

2.6 Формула

Формула оценки основана на особенности процесса выращивания и особенности уборки растений. В варианте осуществления настоящего изобретения, который представлен на фиг. 3Е, выбрана следующая формула оценки:

комплексный балл = (вес процесса * (вес посева * балл индикатора посева + вес внесения удобрений * балл индикатора внесения удобрений + вес управления * балл процесса управления + вес борьбы с вредителями и болезнями * балл процесса борьбы с вредителями и болезнями + вес сбора * балл процесса сбора)+вес уборки * (субъективный вес * субъективный балл + объективный вес * объективный балл)) балл оценки вкуса

Причем вес соответствующих процессов и индикаторов определен на основе большого количества экспериментов. И взвешенное значение определяет влияние соответствующих процессов и индикаторов на уборку и результаты.

[Операции регулирования]

Операция регулирования дает указания по выращиванию, используя данные по условиям выращивания, соответствующие лучшим вегетационно-средовым характеристикам. Регулирование можно проводить в отношении одного или более условий выращивания.

В предыдущем блоке сбора данных были конкретно описаны конкретные условия выращивания, а ниже будут описаны способы регулирования нескольких условий выращивания.

1. Регулирование Температуры

Стадия 1. Мониторинг температуры (температуры почвы и температуры воздуха) текущих условий выращивания каждый час и загрузка температуры на платформу оптимизации по замкнутому циклу через модуль доступа;

Стадия 2. Определение, отклоняется ли температура от порогового значения путем сравнения на платформе оптимизации по замкнутому циклу, используя предпочтительные данные;

Стадия 3. Завершение, если температура не отклоняется от порогового значения;

Стадия 4. Генерирование релевантной регулирующей информации, если температура отклоняется от порогового значения, например, для регулирования температуры до определенного значения;

Стадия 5. Запрос системы управления, имеется ли регулирующая информация, с использованием модуля доступа;

Стадия 6. Загрузка в систему управления регулирующей информации и извещение модуля мониторинга о регулировании частоты мониторинга температуры, например, отслеживать каждые 5 минут;

Стадия 7. Регулирование температуры согласно регулирующей информации; и разбрызгивание воды для охлаждения или солнцезащиты, если температура чрезмерно высокая, и нагревание, если температура чрезмерно низкая;

Стадия 8. Периодическая передача модулем мониторинга изменений температуры в систему управления;

Стадия 9. Сравнение системой управления температуры с целью регулирования для определения, достигла ли температура цели регулирования температуры; и

Стадия 10. Завершение регулирования, если температура достигла цели регулирования температуры; загрузка результата регулирования на платформу оптимизации по замкнутому циклу; и продолжение регулирования, если температура не достигла цели.

2. Регулирование Влажности

Стадия 1. Мониторинг влажности (влажности почвы и влажности воздуха) текущих условий выращивания каждые четыре часа и загрузка влажности на платформу оптимизации по замкнутому циклу через модуль доступа;

Стадия 2. Определение платформой оптимизации по замкнутому циклу, отклоняется ли влажность от порогового значения путем сравнения, используя предпочтительные данные;

Стадия 3. Завершение, если влажность не отклоняется от порогового значения;

Стадия 4. Генерирование релевантной регулирующей информации, если влажность отклоняется от порогового значения, например, влажность достигает определенного значения;

Стадия 5. Запрос системы управления, имеется ли регулирующая информация, с использованием модуля доступа;

Стадия 6. Загрузка в систему управления регулирующей информации и извещение модуля мониторинга о регулировании частоты мониторинга влажности, например, отслеживать каждые 30 секунд;

Стадия 7. Регулирование полива согласно регулирующей информации;

Стадия 8. Периодическая передача модулем мониторинга изменений влажности в систему управления;

Стадия 9. Сравнение системой управления влажности с целью регулирования для определения, достигнута ли цель регулирования влажности; и

Стадия 10. Завершение регулирования, если цель достигнута; загрузка результата регулирования на платформу оптимизации по замкнутому циклу; и продолжение регулирования, если цель не достигнута.

3. Регулирование интенсивности освещения

Стадия 1. Мониторинг интенсивности освещения текущих условий выращивания каждый час и загрузка интенсивности освещения на платформу оптимизации по замкнутому циклу через модуль доступа;

Стадия 2. Определение платформой оптимизации по замкнутому циклу, отклоняется ли интенсивность освещения от порогового значения путем сравнения, используя предпочтительные данные;

Стадия 3. Завершение, если интенсивность освещения не отклоняется от порогового значения;

Стадия 4. Генерирование релевантной регулирующей информации, если интенсивность освещения отклоняется от порогового значения, например, путем солнцезащиты на два часа или компенсирующее светодиодное освещение до тех пор, пока величина освещения не достигнет определенной величины освещения;

Стадия 5. Запрос системы управления, имеется ли регулирующая информация, с использованием модуля доступа;

Стадия 6. Загрузка в систему управления регулирующей информации и извещение модуля мониторинга о регулировании частоты мониторинга освещения, например, отслеживать каждые 30 минут;

Стадия 7. Компенсирующее светодиодное освещение/солнцезащита согласно регулирующей информации;

Стадия 8. Периодическая передача модулем мониторинга изменений интенсивности освещения и продолжительности освещения в систему управления;

Стадия 9. Сравнение системой управления данных освещения с целью регулирования для определения, достигли ли они цели регулирования освещения; и

Стадия 10. Завершение регулирования, если цель достигнута; загрузка результата регулирования на платформу оптимизации по замкнутому циклу; и продолжение регулирования, если цель не достигнута.

4. Регулирование плодородия почвы

В настоящем варианте осуществления на уровень плодородия почвы указывает выявление проводимости почвы.

Стадия 1. Мониторинг проводимости почвы текущих условий выращивания и загрузка ее на платформу оптимизации по замкнутому циклу через модуль доступа;

Стадия 2. Определение платформой, требуется ли регулирование согласно текущей стадии роста, последнего времени определения и текущей проводимости почвы;

Стадия 3. Генерирование регулирующей информации, если требуется регулирование, например, информации по количеству жидкого удобрения для добавления в воду, чтобы отрегулировать проводимость почвы;

Стадия 4. Запрос системы управления, имеется ли регулирующая информация, с использованием модуля доступа;

Стадия 5. Загрузка в систему управления регулирующей информации и извещение модуля мониторинга о регулировании частоты мониторинга проводимости почвы;

Стадия 7. смешивание жидкого удобрения и воды согласно регулирующей информации;

Стадия 8. Полив удобрением и водой вместе в следующий раз; и Стадия 9. Периодическая передача модулем мониторинга уровней проводимости почвы в систему управления.

5. Регулирование борьбы с вредителями

Стадия 1. Предоставление соответствующих биологических средств от вредителей согласно выращиваемым пользователем видов, и добавление пользователем средств в устройство управления;

Стадия 2. Получение изображений состояния вредителей в текущих условиях выращивания через мониторинг и загрузка на платформу оптимизации по замкнутому циклу через модуль доступа;

Стадия 3. Идентификация и определение платформой наличия вредителей путем обработки изображений и таким образом генерирование регулирующей информации;

Стадия 4. Запрос системы управления, имеется ли регулирующая информация, с использованием модуля доступа;

Стадия 5. Загрузка в систему управления регулирующей информации;

Стадия 6. Смешивание средства против вредителей и воды согласно регулирующей информации;

Стадия 7. Опрыскивание средством вместе с водой в следующий полив;

Стадия 8. Непрерывное выполнение способа регулирования в течение определенного периода, например, выполнение один раз в день, причем пользователь может устанавливать конкретный временной интервал регулирования;

Стадия 9. Загрузка модулем мониторинга состояния борьбы с вредителями на платформу спустя конкретный период времени и сравнение состояния с предыдущими изображениями для определения эффекта регулирования; и

Стадия 10. Предупреждение пользователя принять ручное вмешательство, если эффект не очевиден.

В предыдущем тексте подробно описана система интеллектуального выращивания согласно настоящему изобретению, а ниже будут описаны варианты осуществления, выполненные путем принятия интеллектуального устройства для выращивания интеллектуальной системы выращивания. В качестве источника питания для обеспечения энергией вся система может принимать энергию аккумулятора, солнца/ветра.

Согласно настоящему варианту осуществления интеллектуальное устройство для выращивания в общем состоит из интеллектуальной семейной сети starweb (предусматривающей множество блоков сети starweb), интеллектуальной платформы оптимизации по замкнутому циклу и клиентской части.

Современной системой автоматического полива или выращивания часто управляют на основе фиксированной операции, заданной ранее. Однако разные пользователи имеют разные привычки. Некоторые могут предпочитать самостоятельное управление и брать все под свой контроль; некоторые могут захотеть иметь персонального помощника для постоянного напоминания; некоторые могут стремиться следовать советам эксперта; а некоторые могут желать, чтобы вещи были как можно проще.

Для того, чтобы соответствовать требованиям большого числа пользователей, позволить использовать ее большому числу людей и лучше создавать масштабный эффект, система обеспечивает четыре разных режима осуществления: режим эксперта, режим помощника, режим сопровождения и режим новичка.

В режиме эксперта в системе выполнено от одного до N модулей мониторинга окружающей среды, от одной до N систем управления и один модуль доступа. Режим эксперта предоставляет пользователю полное управление, причем эксперт автономно управляет всеми деталями процесса выращивания, а система отвечает только за напоминание и предварительное предупреждение. Когда параметры окружающей среды оказываются аномальными, например, несколько дней подряд забывая про воду, система может предварительно уведомить пользователя-эксперта с помощью клиентской части, чтобы позволить пользователю-эксперту справиться самостоятельно. Пользователь-эксперт может выбрать конфигурировать или не конфигурировать систему управления. Если систему управления конфигурировать, клиентская часть может взять на себя дистанционное управление выращиванием. Платформа оптимизации по замкнутому циклу может регистрировать весь процесс выращивания и сохранять релевантные данные о выращивании для выполнения оценки.

В режиме помощника в системе выполнено от одного до N модулей мониторинга окружающей среды, от одной до N систем управления и один модуль доступа. Режим помощника обеспечивает персональное содействие занятым экспертам по выращиванию или пользователям. Весь пользовательский процесс выращивания по-прежнему основан на автономном управлении, и система обеспечивает только раннее оповещение и периодическое регулирования. Вообще, пользователь самостоятельно осуществляет управление выращиванием, например, поливом и внесением удобрений и тому подобное. Когда пользователь забывает про операцию или индикатор выращивания отклоняется от порогового значения, система сначала подает раннее оповещение, чтобы напомнить пользователю. Если пользователь не предпринимает активное регулирование в течение определенного срока, система может автоматически выполнить регулирование, а затем проинформировать пользователя.

В режиме сопровождения в системе выполнено от одного до N модулей мониторинга окружающей среды, от одной до N систем управления и один модуль доступа. В начале выращивания пользователь с помощью клиентской части выбирает доверенного пользователя-эксперта, условия выращивания которого походят на его собственные, и выращивает одинаковые виды растений с пользователем-экспертом. За исключением операций, которые необходимо проделать вручную (например, посев, обрезка, уборка и т.д.), все другие операции, такие как полив, удобрение, компенсация освещения, вентиляция и тому подобное, в течение всего процесса выращивания выполняются автоматически, следуя данным эксперта. Это минимизирует операции пользователя. И этот подход представляет собой процесс, в котором пользователь обучается выращиванию у экспертов. В процессе работы пользователь может обмениваться данными и проводить обсуждение с сопровождающим пользователем-экспертом в любое время через клиентскую часть. Через клиентскую часть пользователь также может просматривать, делать пометки и добавлять свои мысли в данные процесса выращивания.

В режиме новичка в системе выполнено от одного до N модулей мониторинга окружающей среды, от одной до N систем управления и один модуль доступа. За исключением операций, которые необходимо проделать вручную, такие как посев, обрезка, уборка и тому подобное, все другие операции, такие как полив, удобрение, компенсация освещения, вентиляция и тому подобное, в течение всего процесса выращивания выполняются автоматически согласно данным о выращивании, предпочтительно выбранным системой. Это минимизирует операции пользователя-новичка.

Согласно фиг. 4 представлен план интеллектуального выращивания. Стадия 1: пользователь-растениевод вводит в модель оптимизации по замкнутому циклу подтвержденную пользователем релевантную информацию, которая включает информацию о выращивании, информацию о географическом местонахождении, информацию об окружающей среде и тому подобном; Стадия 2: модуль мониторинга отслеживает связанную с растением информацию и передает ее в модуль доступа и модуль дистанционного управления; Стадия 3: модуль доступа отвечает за доступ в Интернет и передачу информации в модель оптимизации по замкнутому циклу; Стадия 4: модуль дистанционного управления передает через модуль доступа запрос о необходимости регулирования в модель оптимизации по замкнутому циклу; Стадия 5: модель оптимизации по замкнутому циклу определяет, есть ли необходимость в регулировании согласно информации, такой как отслеживаемая информация, связанная с растением информация, последняя информация о регулировании и тому подобное; Стадия 6: модель оптимизации по замкнутому циклу при необходимости генерирует информацию о регулировании и передает ее через модуль доступа в модуль дистанционного управления; Стадия 7: модуль дистанционного управления регулирует условия выращивания растений согласно информации о регулировании, такие как полив, удобрение и тому подобное; Стадия 8: в процессе регулирования модуль мониторинга в любое время передает изменения релевантной информации в модуль дистанционного управления; Стадия 9: модуль дистанционного управления определяет, достигнута ли цель регулирования; и Стадия 10: если цель регулирования достигнута, регулирование будет закончено, а результаты регулирования будут переданы через модуль доступа в модель оптимизации по замкнутому циклу.

Как представлено на фиг. 5, блок сети starweb содержит три части, которыми являются монитор окружающей среды, система управления и доступ в Интернет, причем части соединены друг с другом через маломощное беспроводное сетевое соединение. При выполнении системы один блок сети starweb содержит от 1 до N мониторов окружающей среды, от 0 до N блоков дистанционного управления и один доступ в Интернет.

В варианте осуществления настоящего изобретения устройство сбора данных и регулирующее устройство расположены в независимых условия выращивания (например, в соответствующих помещениях). В настоящем изобретении эта часть может совместно называться интеллектуальная семейная сеть starweb, которая содержит модуль мониторинга окружающей среды, систему управления и модуль доступа.

Модуль доступа передает через Интернет данные в интеллектуальную платформу оптимизации по замкнутому циклу (описанную ниже) и получает регулирующие данные от интеллектуальной платформы оптимизации по замкнутому циклу. Модуль доступа передает регулирующие данные в систему управления через маломощное беспроводное соединение. Система управления осуществляет такие операции, как полив, компенсация освещения/ солнцезащита, компенсация кислорода/СО₂, охлаждение, нагревание, удобрение, вентиляция, борьба с вредителями и тому подобное, и сравнивает данные мониторинга окружающей среды в реальном времени, чтобы посмотреть, достигнуты ли цели регулирования или нет. Модуль беспроводной передачи сам может организовать сеть и передавать данные мониторинга в модуль управления и модуль доступа.

Измерительное устройство содержит различные соответствующие датчики, а затем измеренные информационные данные могут быть переданы или загружены в модуль доступа через маломощный модуль беспроводной передачи, и модуль доступа отвечает за передачу на платформу оптимизации по замкнутому циклу, такую как платформа оптимизации по замкнутому циклу, которая описана ниже. Модуль мониторинга может получать данные с указанной частотой или временным интервалом, а затем загружать данные через модуль доступа. Например, данные о температуре, влажности, изображениях и тому подобном загружаются каждый час.

Как показано на фиг. 6, каждый пользователь сам по себе образует блок сети starweb, и блок сети starweb соединен с платформой оптимизации по замкнутому циклу через Интернет. Клиентская часть соединена через Интернет с платформой оптимизации по замкнутому циклу для получения информации, такой как раннее оповещение или текущее состояние выращивания и тому подобное, и аутентифиированным блоком сети starweb можно управлять вручную через платформу оптимизации по замкнутому циклу.

Используя клиентскую часть, пользователь может выполнять следующие функции:

управление выращиванием в течение всего процесса (включая автоматическое управление бизнес процессом и ручное управление);

дистанционное просматривание данных об окружающей среде в реальном времени;

прием информации раннего оповещения и напоминания о ручном вмешательстве;

загрузка сделанных фотографий растения, совместное использование функции выращивания и обратная связь состояния уборки;

ручное принудительное регулирование данных окружающей среды растений: полива, компенсации освещения и тому подобное; и

запрос базы данных знаний о растениях.

Информация, введенная пользователем, дополнительно включает заданное время полива и тому подобное. Операцию ввода пользователя можно подтверждать с помощью клиентской части в начале выращивания и вводить непосредственно, а затем входные информационные данные можно передавать или загружать, например, для передачи на платформу оптимизации по замкнутому циклу, описанную ниже.

На ФИГ. 7 представлен режим осуществления интеллектуальной платформы оптимизации по замкнутому циклу, представлено, как платформа оптимизации по замкнутому циклу формирует весь процесс замкнутого цикла и как задавать процесс выращивания по замкнутому циклу. В интеллектуальной платформе оптимизации по замкнутому циклу предоставлены и модуль классификации-маркировки, и модуль регулирования. Интеллектуальная сервисная платформа оптимизации по замкнутому циклу (называемая платформа оптимизации по замкнутому циклу) соответствует и выбирает более предпочтительные данные сравнения окружающей среды и возможную корректировку участия пользователя (необязательный пункт) согласно данным окружающей среды для генерирования регулирующих данных, а затем передает регулирующие данные в модуль доступа через Интернет. Модуль регулирования выполнен на интеллектуальной платформе оптимизации по замкнутому циклу и дает указания по выращиванию с использованием лучших данных о выращивании.

Хорошо известные соответствующие данные верхней границы и данные нижней границы, например, освещения, температуры и тому подобного, устанавливают в соответствии с видами растений при установке платформы оптимизации по замкнутому циклу, а регулирующие данные в свою очередь являются обратной связью. Во время первого процесса выращивания получают большое количество вводимой пользователем информации и данные мониторинга окружающей среды в цикле роста. Во время уборки пользователям рекомендуется использовать клиентскую часть (WeChat/мобильное приложение/ПК и т.д.) для участия в уборке посредством фиксации изображений или посредством использования контролируемой видеоинформации системы. Согласно изображениям пользователя зоны выращивания и уборки, платформа оптимизации по замкнутому циклу подвергает количественной оценке анализирующую обработку. Количественные данные сравнивают для определения данных о выращивании для лучшей уборки при одинаковых данных окружающей среды, которые затем служат в качестве регулирующих управляющих данных для следующего цикла. Этот процесс автоматически циклически повторяется и постепенно оптимизируется.

Конечно, сельскохозяйственные эксперты при необходимости могут определять и обрезать данные. Или в качестве объекта сравнения выбирают данные о выращивании конкретного эксперта при одинаковых данных окружающей среды.

Данные окружающей среды, процесса выращивания и состояния уборки служат в качестве входных данных процесса автоматической оптимизации платформы оптимизации по замкнутому циклу, а для получения лучшей модели данных о выращивании с целью выполнения классификации и оптимизации используют алгоритм машинного обучения.

Согласно фиг. 7, на стадии 1 после подтверждения пользователем зоны выращивания и выращиваемых видов система определяет, имеются ли любые релевантные предпочтительные данные о выращивании (данные о выращивании включают релевантные данные каждой стадии во время всего цикла роста растений); Стадия 2. Если нет релевантных предпочтительных данных о выращивании, система переходит в режим эксперта; Стадия 3. Если имеются релевантные данные о выращивании, система использует предпочтительные данные и переходит в режим новичка; Стадия 4. Во время всего цикла роста растений на всех стадиях система регистрирует релевантные данные; Стадия 5. Во время уборки система осуществляет всестороннюю оценку в баллах посредством совместного использования изображений пользователя, совместного использования опыта, самостоятельной оценки, оценки других, отслеживаемой видеоинформации и тому подобное; Стадия 6. Система осуществляет ранжирование, классификацию, анализ и оценку в баллах, используя алгоритм машинного обучения с помощью большого собранного количества данных, чтобы получать более профессиональную экспертизу выращивания и более предпочтительные данные о выращивании, причем в этом процессе можно выбрать часть пользователей системы для выполнения измерений вмешательства, чтобы можно было более быстро сузить алгоритм выбора; и Стадия 7. когда растет количество пользователей, система обновляет данные модели оптимизации по замкнутому циклу; затем система возвращается на Стадию 3.

Платформа оптимизации по замкнутому циклу состоит из двух основных функций: предоставление инструкций по выращиванию с использованием лучших данных о выращивании (процесс регулирования) и выбор лучших данных о выращивании из собранных данных о выращивании (процесс классификации-оценки). В содержание настоящего изобретения входит:

1. Способ интеллектуального управления выращиванием, который управляет процессами выращивания растений для множества устройств для выращивания, находящихся в разных окружающих условиях, причем способ предусматривает стадию сбора данных, стадию классификации-маркировки данных и стадию регулирования данных, причем

стадия сбора данных предусматривает:

сбор информации о выращивании растений и информации об окружающей среде, где расположены устройства для выращивания, и отправку информации в систему обработки данных;

сбор информации с заданными временными интервалами по меньшей мере об одном условии выращивания из множества условий выращивания и отправку информации об условиях выращивания в систему обработки данных; и

сбор вегетационно-средовых характеристик растений и отправку вегетационно-средовых характеристик в систему обработки данных;

стадия классификации-маркировки предусматривает:

в системе обработки данных классификацию на основании информации о выращивании и информации об окружающей среде, оценку в баллах устройств для выращивания на основании вегетационно-средовых характеристик и сравнение баллов вегетационно-средовых характеристик множества устройств для выращивания согласно заданным условиям в одной и той же категории, маркировку информации об условиях выращивания устройства для выращивания с высоким баллом вегетационно-средовых характеристик и сохранение маркированной информации об условиях выращивания по каждой категории, относящейся к циклу роста растений;

стадия регулирования предусматривает:

сравнение текущей информации об условиях выращивания с сохраненной маркированной информацией об условиях выращивания, основанной на информации о выращивании и информации об окружающей среде соответствующего устройства для выращивания, и когда разница между первой и последней превышает пороговое значение, генерирование регулирующих данных на основании сохраненной маркированной информации об условиях выращивания и текущей информации об условиях выращивания; и

отправку регулирующих данных в соответствующее устройство для выращивания для выполнения операции регулирования условий выращивания соответствующего устройства для выращивания.

2. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 1, в котором сбор вегетационно-средовых характеристик растений предусматривает:

в цикле роста растений сбор информации о процессе выращивания растений на каждой стадии; и

после уборки сбор вегетационно-средовых характеристик убранных растений, и стадия классификации-маркировки предусматривает:

оценку в баллах на основании информации о процессе выращивания и характеристики убранных растений соответствующего устройства для выращивания согласно заданным условиям в одной и той же категории.

3. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 1, в котором происходит запрос баллов вегетационно-средовых характеристик множества устройств для выращивания в текущем цикле роста растений и сравнение указанных выше баллов с баллами вегетационно-средовых характеристик сохраненного устройства для выращивания с высоким баллом. Если первые выше, чем последние, проводится маркировка соответствующей информации об условиях выращивания текущего устройства для выращивания, баллы вегетационно-средовых характеристик которого являются высокими, и сохранение маркированной информации об условиях выращивания по каждой категории, относящейся к текущему циклу роста растений.

4. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 1, в котором в первом, цикле роста растений предусмотрено сравнение собранной текущей информации об условиях выращивания с заданной информацией об условиях выращивания, и если разница между первой и последней превышает пороговое значение, происходит выбор заданной информации об условиях выращивания для генерирования регулирующих данных и отправка регулирующих данных в соответствующее устройство для выращивания для управления условиями выращивания соответствующего устройства для выращивания.

5. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 1, в котором регулирующие данные получают на основании по меньшей мере одной следующей

информации: сохраненной маркированной информации об условиях выращивания, времени последней операции регулирования, последней величины регулирования и порогового значения.

6. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 1, в котором стадия классификации-маркировки предусматривает очистку аномальных данных.

7. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 6, в котором сравнение текущей информации об условиях выращивания с сохраненной маркированной информацией об условиях выращивания на стадии регулирования предусматривает:

подбор кривых текущей информации об условиях выращивания и экспертной информации об условиях выращивания в одинаковое или аналогичное время выращивания, расчет разницы и получение значений в один и тот же момент времени, в случае, когда тренды изменения отличаются или разница превышает заданное значение, маркировку текущей информации об условиях выращивания в качестве измененных данных.

8. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 6, в котором сравнение текущей информации об условиях выращивания с сохраненной маркированной информацией об условиях выращивания на стадии регулирования предусматривает:

подбор кривых текущей информации об условиях выращивания и сохраненной и маркированной информации об условиях выращивания в один и тот же или аналогичный момент времени выращивания, расчет разницы и получение значений в то же самое время, в случае, когда тренды изменения отличаются или разница превышает заданное значение, маркировку текущей информации об условиях выращивания в качестве измененных данных.

9. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 6 с удалением информации об условиях выращивания, которая была маркирована два раза, и извещением экспертов системы выращивания о выполнении ручного анализа, поиска и вмешательства.

10. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 1, в котором информация об окружающей среде, где расположены устройства для выращивания, содержит:

информацию об адресах, которая основана на информации о местонахождении помещения, где расположены устройства для выращивания;

информацию о местонахождении, которая основана на информации, которая касается помещения, где расположены устройства для выращивания, содержащую:

в случае, когда устройство для выращивания находится в помещении, этаж, на котором находится помещение, находится ли устройство для выращивания в комнате или на закрытом балконе, ориентацию комнаты или закрытого балкона, и пропускание окном дневного света; или

в случае, когда устройство для выращивания находится вне помещения, находится ли устройство для выращивания во дворе, на террасе, на крыше или на открытом балконе.

11. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 1, в котором информация о выращивании растения включает виды растений, зону выращивания, время выращивания и информацию о почве.

12. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 11, в котором информация о почве содержит тип почвенной матрицы, тип основных удобрений, соотношение компонентов почвенной матрицы и основных удобрений, рН почвы и проводимость почвы.

13. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 2, в котором информация о процессе выращивания содержит одну или более следующих групп:

коэффициент успешности прорастания, который основан на показателе всхожести семян и зоне выращивания;

время прорастания, которое основано на времени прекращения прорастания и времени посева;

состояние роста листьев;

состояние болезней, вредителей;

высота всходов растений и площадь листьев; и

информация о процессе управления, включая управление поливом, управление регулированием температуры, управление борьбой с болезнями и вредителями, управление обрезкой и опылением сеянцев.

14. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 2, в котором вегетационно-средовая характеристика убранных растений включает одну или более следующих групп:

состояние уборки на единицу площади посева; количество плодов на единицу площади посева; цветение растений; и

субъективную оценку растениевода, которая включает самостоятельную оценку процесса роста, самостоятельную оценку состояния уборки, оценку вкуса плодов/листовых овощей и оценку декоративных растений.

15. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 1, в котором условия выращивания включают количество осадков, воздушные условия, почвенные условия и условия освещения.

16. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 15, в котором воздушные условия выбирают из одной или более следующих групп: температура воздуха, влажность воздуха, вентиляция, содержание кислорода, содержание углекислого газа, содержание вредных газов и поглощаемые частицы.

17. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 16, в котором вредным газом является одно или более из формальдегида, бензола, радона, аммиака, летучих органических соединений и диоксида серы.

18. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 16, в котором поглощаемыми частицами являются РМ10, РМ2.5 или/и РМ10 и РМ2.5.

19. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 15, в котором почвенные условия выбирают из одной или более групп, состоящих из рН почвы, проводимости почвы, температуры почвы и влажности почвы.

20. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 15, в котором условия освещения выбирают из одной или более следующих групп: интенсивности освещения и продолжительности освещения.

21. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 1, в котором сбор вегетационно-средовых характеристик дополнительно включает получение фотографий или видео.

22. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 1, в котором операции регулирования выбирают из одной или более следующих групп: полив, компенсация освещения, солнцезащита, обогащение кислородом, обогащение углекислым газом, понижение температуры, увеличение температуры, внесение удобрений, увеличение вентиляции, уменьшение вентиляции, опрыскивание инсектицидами и опрыскивание средствами для борьбы с вредителями.

23. Интеллектуальное устройство для выращивания, которое управляет процессами выращивания растений для множества устройств для выращивания, находящихся в разных окружающих условиях, содержащее устройство сбора данных, устройство классификации-маркировки и регулирующее устройство, причем

устройство сбора данных собирает информацию о выращивании растений и информацию об окружающей среде, где расположены устройства для выращивания, собирает с заданными временными интервалами информацию по меньшей мере об одном условии выращивания из множества условий выращивания и посылает собранную информацию в устройство классификации-маркировки;

устройство классификации-маркировки классифицирует полученную информацию, основанную на информации о выращивании и информации об окружающей среде, оценивает в баллах вегетационно-средовые характеристики устройств для выращивания согласно заданному условию в одной и той же категории, сравнивает баллы вегетационно-средовых характеристик множества устройств для выращивания, маркирует соответствующую информацию об условиях выращивания устройства для выращивания, имеющего высокий балл вегетационно-средовых характеристик в пределах цикла роста растений и сохраняет маркированную информацию об условиях выращивания по каждой категории, относящейся к циклу роста растений;

регулирующее устройство сравнивает текущую информацию об условиях выращивания с сохраненной маркированной информацией об условиях выращивания, основанной на информации о выращивании и информации об окружающей среде соответствующего устройства для выращивания, и когда разница между первой и последней превышает пороговое значение, регулирующее устройство генерирует регулирующие данные на основании сохраненной маркированной информации об условиях выращивания и текущей информации об условиях выращивания, и регулирующее устройство посылает регулирующие данные в соответствующее устройство для выращивания для выполнения операции регулирования информации об условиях выращивания соответствующего устройства для выращивания.

24. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 23, в котором сбор вегетационно-средовых характеристик растений предусматривает:

в цикле роста растений сбор информации о процессе выращивания на растения на каждой стадии; и

после уборки сбор вегетационно-средовых характеристик убранных растений, и оценку в баллах устройством классификации-маркировки информации о процессе выращивания и характеристик убранных растений соответствующего устройства для выращивания согласно заданным условиям в одной и той же категории.

25. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 23, которое запрашивает вегетационно-средовые характеристики из множества устройств для выращивания в текущем цикле роста растений и сравнивает указанные выше баллы с баллами вегетационно-средовых характеристик сохраненного устройства для выращивания с высоким баллом, и если первые выше, чем последние, маркирует текущую информацию об условиях выращивания устройства для выращивания, вегетационно-средовые характеристики которого являются высокими, и сохраняет маркированную информацию об условиях выращивания каждой категории, относящейся к текущему циклу роста растений.

26. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 23, в котором в первом цикле роста растений предусмотрено сравнение собранной текущей информации об условиях выращивания с заданной информацией об условиях выращивания, и если разница между первой и последней превышает пороговое значение, происходит выбор заданной информации об условиях выращивания для генерирования регулирующих данных и отправка регулирующих данных в соответствующее устройство для выращивания для управления условиями выращивания соответствующего устройства для выращивания.

27. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 23, в котором регулирующие данные получают на основании по меньшей мере одной следующей

информации: сохраненной маркированной информации об условиях выращивания, времени последней операции регулирования, последней величины регулирования и порогового значения.

28. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 23, в котором устройство классификации-маркировки включает очистку аномальных данных.

29. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 28, в котором сравнение текущей информации об условиях выращивания с сохраненной маркированной информацией об условиях выращивания на стадии регулирования предусматривает:

подбор кривых текущей информации об условиях выращивания и экспертной информации об условиях выращивания в одинаковое или аналогичное время выращивания, расчет разницы и получение значений в то же самое время, в случае, когда тренды изменения отличаются или разница превышает заданное значение, маркировку текущей информации об условиях выращивания в качестве измененных данных.

30. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 28, в котором сравнение текущей информации об условиях выращивания с сохраненной маркированной информацией об условиях выращивания на стадии регулирования предусматривает:

подбор кривых текущей информации об условиях выращивания и сохраненной и маркированной информации о выращивании в одинаковое или аналогичное время выращивания, расчет разницы и получение значений в то же самое время, в случае, когда тренды изменения отличаются или разница превышает заданное значение, маркировку текущей информации об условиях выращивания в качестве измененных данных.

31. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 28, в котором происходит удаление информации об условиях выращивания, которая была маркирована два раза, и извещение экспертов системы выращивания о выполнении ручного анализа, поиска и вмешательства.

32. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 1, в котором информация об окружающей среде, где расположены устройства для выращивания, содержит:

информацию об адресах, которая основана на информации о местонахождении помещения, где расположены устройства для выращивания;

информацию о местонахождении, которая основана на информации, которая касается помещения, где расположены устройства для выращивания, содержащую:

в случае, когда устройство для выращивания находится в помещении, этаж, на котором находится помещение, находится ли устройство для выращивания в комнате или на закрытом балконе, ориентацию комнаты или закрытого балкона и пропускание окном дневного света; или

в случае, когда растение находится вне помещения, находится ли растение во дворе, на террасе, на крыше или на открытом балконе.

33. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 23, в котором информация о выращивании растения включает виды растений, зону выращивания, время выращивания и информацию о почве.

34. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 33, в котором информация о почве содержит тип почвенной матрицы, тип основных удобрений, соотношение компонентов почвенной матрицы и основных удобрений, рН почвы и проводимость почвы.

35. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 24, в котором информация о процессе выращивания содержит одну или более следующих групп:

коэффициент успешности прорастания, который основан на показателе всхожести семян и зоне выращивания;

время прорастания, которое основано на времени прекращения прорастания и времени посева;

состояние роста листьев;

состояние болезней, вредителей;

высота всходов растений и площадь листьев; и

информация о процессе управления, включая управление поливом, управление регулированием температуры, управление борьбой с болезнями и вредителями, управление обрезкой и опылением сеянцев.

36. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 24, в котором вегетационно-средовая характеристика убранных растений включает одну или более следующих групп:

состояние уборки на единицу площади посева; количество плодов на единицу площади посева; цветение растений; и

субъективную оценку растениевода, которая включает самостоятельную оценку процесса роста, самостоятельную оценку состояния уборки, оценку вкуса плодов/листовых овощей и оценку декоративных растений.

37. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 23, в котором условия выращивания включают количество осадков, воздушные условия, почвенные условия и условия освещения.

38. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 37, в котором воздушные условия выбирают из одной или более следующих групп: температура воздуха, влажность воздуха, вентиляция, содержание кислорода, содержание углекислого газа, содержание вредных газов и поглощаемые частицы.

39. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 38, в котором вредным газом является одно или более из формальдегида, бензола, радона, аммиака, летучих органических соединений и диоксида серы.

40. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 38, в котором поглощаемыми частицами являются РМ10, РМ2.5, или/и РМ10 и РМ2.5.

41. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 37, в котором почвенные условия выбирают из одной или более групп, состоящих из рН почвы, проводимости почвы, температуры почвы и влажности почвы.

42. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 37, в котором условия освещения выбирают из одной или более следующих групп: интенсивности освещения и продолжительности освещения.

43. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 23, в котором сбор вегетационно-средовых характеристик дополнительно включает получение фотографий или видео.

44. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 23, в котором операции регулирования выбирают из одной или более следующих групп: полив, компенсация освещения, солнцезащита, обогащение кислородом, обогащение углекислым газом, понижение температуры, увеличение температуры, внесение удобрений, увеличение вентиляции, уменьшение вентиляции, опрыскивание инсектицидами и опрыскивание средствами для борьбы с вредителями.

45. Интеллектуальное устройство для выращивания, содержащее клиентскую часть, сеть starweb, образованную множеством блоков сети starweb, и платформу оптимизации по замкнутому циклу, причем

клиентская часть соединена с платформой оптимизации по замкнутому циклу через Интернет, получает информацию, такую как предварительные предупреждения, текущие условия выращивания и т.п., и через платформу оптимизации по замкнутому циклу можно вручную управлять каждым блоком сети starweb;

блок сети starweb и платформа оптимизации по замкнутому циклу соединены через Интернет, и каждый блок сети starweb содержит устройство измерения, устройство управления и модуль доступа в Интернет, причем средство измерения измеряет информацию об окружающей среде и информацию об условиях выращивания устройства для выращивания растений, затем посылает измеренные данные в модуль доступа, модуль доступа подает информационные данные на платформу оптимизации по замкнутому циклу через Интернет и получает регулирующие данные из платформы оптимизации по замкнутому циклу, и устройство управления регулирует условия выращивания устройства для выращивания согласно регулирующим данным;

платформа оптимизации по замкнутому циклу получает информационные данные из каждого блока сети starweb, классифицирует полученную информацию, основанную на информации о выращивании и информации об окружающей среде, производит оценку в баллах на основании вегетационно-средовых характеристик устройств для выращивания согласно заданному условию в одной и той же категории, сравнивает баллы вегетационно-средовых характеристик множества устройств для выращивания, маркирует соответствующую информацию об условиях выращивания устройств для выращивания, имеющих высокий балл вегетационно-средовых характеристик в пределах цикла роста растений, и сохраняет маркированную информацию об условиях выращивания по каждой категории, относящейся к циклу роста растений,

причем платформа оптимизации по замкнутому циклу сравнивает текущую информацию об условиях выращивания с сохраненной маркированной информацией об условиях выращивания согласно информации о выращивании и информации об окружающей среде соответствующего устройства для выращивания, и когда разница между первой и последней превышает пороговое значение, генерирует регулирующие данные согласно маркированной информации об условиях выращивания и текущей информации об условиях выращивания и посылает регулирующие данные в каждый из блоков сети starweb для выполнения операции регулирования условий выращивания устройств для выращивания каждого блока сети starweb.

46. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 45, в котором

сбор вегетационно-средовых характеристик растений предусматривает:

в цикле роста растений сбор информации о процессе выращивания растений на каждой стадии; и

после уборки сбор вегетационно-средовых характеристик убранных растений, а платформа оптимизации по замкнутому циклу проводит оценку в баллах на основе информации о процессе выращивания и характеристиках убранных растений соответствующего устройства для выращивания согласно заданным условиям в одной и той же категории.

47. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 45, в котором проводится запрос вегетационно-средовых характеристик из множества устройств для выращивания в текущем цикле роста растений и сравнение указанных выше баллов с баллами вегетационно-средовых характеристик сохраненного устройства для выращивания с высоким баллом. Если первые выше, чем последние, проводится маркировка текущей информации об условиях выращивания устройства для выращивания, вегетационно-средовые характеристики которого являются высокими, и сохранение маркированной информации об условиях выращивания по каждой категории, относящейся к текущему циклу роста растений.

48. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 45, в котором в первом цикле роста растений платформа оптимизации по замкнутому циклу сравнивает собранную текущую информацию об условиях выращивания с заданной информацией об условиях выращивания, и когда разница между первой и последней превышает пороговое значение, заданную информацию об условиях выращивания выбирают для генерирования регулирующих данных, и регулирующие данные передают в соответствующее устройство для выращивания для управления условиями выращивания соответствующего устройства для выращивания.

49. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 45, в котором регулирующие данные получают на основании по меньшей мере одной следующей

информации: сохраненной маркированной информации об условиях выращивания, времени последней операции регулирования, последней величины регулирования и порогового значения.

50. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 45, в котором платформа оптимизации по замкнутому циклу обрабатывает аномальные данные.

51. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 50, в котором сравнение текущей информации об условиях выращивания с сохраненной маркированной информацией об условиях выращивания на стадии регулирования предусматривает:

подбор кривых текущей информации об условиях выращивания и экспертной информации об условиях выращивания в одинаковое или аналогичное время выращивания, расчет разницы и получение значений в то же самое время, в случае, когда тренды изменения отличаются или разница превышает заданное значение, маркировку текущей информации об условиях выращивания в качестве измененных данных.

52. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 50, в котором сравнение текущей информации об условиях выращивания с сохраненной маркированной информацией об условиях выращивания на стадии регулирования предусматривает:

подбор кривых текущей информации об условиях выращивания и сохраненной и маркированной информации о выращивании в одинаковое или аналогичное время выращивания, расчет разницы и получение значений в то же самое время, в случае, когда тренды изменения отличаются или разница превышает заданное значение, маркировку текущей информации об условиях выращивания в качестве измененных данных.

53. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 50, в котором происходит удаление информации об условиях выращивания, которая была маркирована два раза, и извещение экспертов системы выращивания о выполнении ручного анализа, поиска и вмешательства.

54. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 45, в котором информация об окружающей среде, где расположены устройства для выращивания, содержит:

информацию об адресах, которая основана на информации о местонахождении помещения, где расположены устройства для выращивания;

информацию о местонахождении, которая основана на информации, которая касается помещения, где расположены устройства для выращивания, содержащую:

в случае, когда устройство для выращивания находится в помещении, этаж, на котором находится помещение, находится ли устройство для выращивания в комнате или на закрытом балконе, ориентацию комнаты или закрытого балкона и пропускание окном дневного света; или

в случае, когда растение находится вне помещения, находится ли растение во дворе, на террасе, на крыше или на открытом балконе.

55. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 45, в котором информация о выращивании растения включает виды растений, зону выращивания, время выращивания и информацию о почве.

56. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 55, в котором информация о почве содержит тип почвенной матрицы, тип основных удобрений, соотношение компонентов почвенной матрицы и основных удобрений, рН почвы и проводимость почвы.

57. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 46, в котором информация о процессе выращивания содержит одну или более следующих групп:

коэффициент успешности прорастания, который основан на показателе всхожести семян и зоне выращивания;

время прорастания, которое основано на времени прекращения прорастания и времени посева;

состояние роста листьев;

состояние болезней, вредителей;

высоту всходов растений и площадь листьев; и

информацию о процессе управления, включая управление поливом, управление регулированием температуры, управление борьбой с болезнями и вредителями, управление обрезкой и опылением сеянцев.

58. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 46, в котором вегетационно-средовая характеристика убранных растений включает одну или более следующих групп:

состояние уборки на единицу площади посева; количество плодов на единицу площади посева; цветение растений; и

субъективную оценку растениевода, которая включает самостоятельную оценку процесса роста, самостоятельную оценку состояния уборки, оценку вкуса плодов/листовых овощей и оценку декоративных растений.

59. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 45, в котором условия выращивания включают количество осадков, воздушные условия, почвенные условия и условия освещения.

60. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 59, в котором воздушные условия выбирают из одной или более следующих групп: температура воздуха, влажность воздуха, вентиляция, содержание кислорода, содержание углекислого газа, содержание вредных газов и поглощаемые частицы.

61. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 60, в котором вредным газом является одно или более из формальдегида, бензола, радона, аммиака, летучих органических соединений и диоксида серы.

62. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 60, в котором поглощаемыми частицами являются РМ10, РМ2.5 или/и РМ10 и РМ2.5.

63. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 59, в котором почвенные условия выбирают из одной или более групп, состоящих из рН почвы, проводимости почвы, температуры почвы и влажности почвы.

64. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 59, в котором условия освещения выбирают из одной или более следующих групп: интенсивности освещения и продолжительности освещения.

65. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 45, в котором сбор вегетационно-средовых характеристик дополнительно включает получение фотографий или видео.

66. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 45, в котором операции регулирования выбирают из одной или более следующих групп: полив, компенсация освещения, солнцезащита, обогащение кислородом, обогащение углекислым газом, понижение температуры, увеличение температуры, внесение удобрений, увеличение вентиляции, уменьшение вентиляции, опрыскивание инсектицидами и опрыскивание средствами для борьбы с вредителями.

Несмотря на то, что настоящее изобретение было описано с точки зрения предпочтительных вариантов осуществления, необходимо иметь в виду, что изобретение не ограничено раскрытыми иллюстративными вариантами осуществления, но может охватывать различные модификации и эквиваленты, попадающие в пределы объема правовых притязаний настоящего изобретения, который ограничен приложенной формулой изобретения.

1. Способ интеллектуального управления выращиванием, который управляет процессами выращивания растений для множества устройств для выращивания, находящихся в разных окружающих условиях, причем способ предусматривает стадию сбора данных, стадию классификации-маркировки и стадию регулирования, причем

стадия сбора данных предусматривает:

сбор информации о выращивании растений и информации об окружающей среде, где расположены устройства для выращивания, и отправку информации в систему обработки данных;

сбор информации с заданными временными интервалами по меньшей мере об одном условии выращивания из множества условий выращивания и отправку информации об условиях выращивания в систему обработки данных; и

сбор вегетационно-средовых характеристик растений и отправку вегетационно-средовых характеристик в систему обработки данных;

стадия классификации-маркировки предусматривает:

в системе обработки данных классификацию на основании информации о выращивании и информации об окружающей среде, оценку в баллах на основании вегетационно-средовых характеристик в устройствах для выращивания и сравнение баллов вегетационно-средовых характеристик множества устройств для выращивания согласно заданным условиям в одной и той же категории, маркировку каждой информации об условиях выращивания устройства для выращивания с высоким баллом вегетационно-средовых характеристик и сохранение маркированной информации об условиях выращивания по каждой категории, относящейся к циклу роста растений;

стадия регулирования предусматривает:

сравнение текущей информации об условиях выращивания с сохраненной маркированной информацией об условиях выращивания, основанной на информации о выращивании и информации об окружающей среде соответствующего устройства для выращивания, и когда разница между первой и последней превышает пороговое значение, генерирование регулирующих данных на основании сохраненной маркированной информации об условиях выращивания и текущей информации об условиях выращивания; и

отправку регулирующих данных в соответствующее устройство для выращивания для выполнения операции регулирования условий выращивания соответствующего устройства для выращивания.

2. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 1, в котором

сбор вегетационно-средовых характеристик растений предусматривает:

в цикле роста растений сбор информации о процессе выращивания растений на каждой стадии; и

после уборки сбор вегетационно-средовых характеристик убранных растений, а стадия классификации-маркировки предусматривает:

оценку в баллах на основании информации о процессе выращивания и характеристик убранных растений соответствующего устройства для выращивания согласно заданным условиям в одной и той же категории.

3. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 1, в котором предусмотрен запрос баллов вегетационно-средовых характеристик множества устройств для выращивания в текущем цикле роста растений и сравнение указанных выше баллов с баллами вегетационно-средовых характеристик сохраненного устройства для выращивания с высоким баллом, если первые выше, чем последние, маркировка соответствующей информации об условиях выращивания текущего устройства для выращивания, баллы вегетационно-средовых характеристик которого являются высокими, и сохранение маркированной информации об условиях выращивания по каждой категории, относящейся к текущему циклу роста растений.

4. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 1, в котором в первом цикле роста растений предусмотрено сравнение собранной текущей информации об условиях выращивания с заданной информацией об условиях выращивания, и если разница между первой и последней превышает пороговое значение, выбор заданной информации об условиях выращивания для генерирования регулирующих данных и отправка регулирующих данных в соответствующее устройство для выращивания для управления условиями выращивания соответствующего устройства для выращивания.

5. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 1, в котором

регулирующие данные получают на основании по меньшей мере одного из следующего: сохраненной маркированной информации об условиях выращивания, времени последней операции регулирования, последней величины регулирования и порогового значения.

6. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 1, в котором стадия классификации-маркировки предусматривает очистку аномальных данных.

7. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 6, в котором сравнение текущей информации об условиях выращивания с сохраненной маркированной информацией об условиях выращивания на стадии регулирования предусматривает:

подбор кривых текущей информации об условиях выращивания и экспертной информации об условиях выращивания в одинаковое или аналогичное время выращивания, расчет разницы и получение значений в один и тот же момент времени, в случае, когда тренды изменения отличаются или разница превышает заданное значение, маркировку текущей информации об условиях выращивания в качестве измененных данных.

8. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 6, в котором сравнение текущей информации об условиях выращивания с сохраненной маркированной информацией об условиях выращивания на стадии регулирования предусматривает:

подбор кривых текущей информации об условиях выращивания и сохраненной и маркированной информации об условиях выращивания в одинаковое или аналогичное время выращивания, расчет разницы и получение значений в один и тот же момент времени, в случае, когда тренды изменения отличаются или разница превышает заданное значение, маркировку текущей информации об условиях выращивания в качестве измененных данных.

9. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 6, в котором предусмотрено удаление информации об условиях выращивания, которая была маркирована два раза, и извещение экспертов системы выращивания о выполнении ручного анализа, поиска и вмешательства.

10. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 1, в котором информация об окружающей среде, где расположены устройства для выращивания, содержит:

информацию об адресах, которая основана на информации о местонахождении помещения, где расположены устройства для выращивания;

информацию о местонахождении, которая основана на информации, которая касается помещения, где расположены устройства для выращивания, содержащую:

в случае, когда устройство для выращивания находится в помещении, этаж, на котором находится помещение, находится ли устройство для выращивания в комнате или на закрытом балконе, ориентацию комнаты или закрытого балкона и пропускание окном дневного света; или

в случае, когда устройство для выращивания находится вне помещения, находится ли устройство для выращивания во дворе, на террасе, на крыше или на открытом балконе.

11. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 1, в котором информация о выращивании растения включает виды растений, зону выращивания, время выращивания и информацию о почве.

12. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 11, в котором информация о почве содержит тип почвенной матрицы, тип основных удобрений, соотношение компонентов почвенной матрицы и основных удобрений, рН почвы и проводимость почвы.

13. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 2, в котором информация о процессе выращивания содержит одну или более групп, включая следующие:

коэффициент успешности прорастания, который основан на показателе всхожести семян и зоне выращивания;

время прорастания, которое основано на времени прекращения прорастания и времени посева;

состояние роста листьев;

состояние болезней, вредителей;

высоту всходов растений и площадь листьев; и

информацию о процессе управления, включая управление поливом, управление регулированием температуры, управление борьбой с болезнями и вредителями, управление обрезкой и опылением сеянцев.

14. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 2, в котором вегетационно-средовая характеристика убранных растений включает одну или более групп, включая:

состояние уборки на единицу площади посева;

количество плодов на единицу площади посева;

цветение растений; и

субъективную оценку растениевода, которая включает самостоятельную оценку процесса роста, самостоятельную оценку состояния уборки, оценку вкуса плодов/листовых овощей и оценку декоративных растений.

15. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 1, в котором условия выращивания включают количество осадков, воздушные условия, почвенные условия и условия освещения.

16. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 15, в котором воздушные условия выбирают из одной или более групп, включая температуру воздуха, влажность воздуха, вентиляцию, содержание кислорода, содержание углекислого газа, содержание вредных газов и поглощаемые частицы.

17. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 16, в котором вредным газом является одно или более из формальдегида, бензола, радона, аммиака, летучих органических соединений и диоксида серы.

18. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 16, в котором поглощаемыми частицами являются РМ10, РМ2.5 или/и РМ10 и РМ2.5.

19. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 15, в котором почвенные условия выбирают из одной или более групп, состоящих из рН почвы, проводимости почвы, температуры почвы и влажности почвы.

20. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 15, в котором условия освещения выбирают из одной или более групп, состоящих из интенсивности освещения и продолжительности освещения.

21. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 1, в котором сбор вегетационно-средовых характеристик дополнительно включает получение фотографий или видео.

22. Способ интеллектуального управления выращиванием по п. 1, в котором операцию регулирования выбирают из одной или более групп, включая полив, компенсацию освещения, солнцезащиту, обогащение кислородом, обогащение углекислым газом, понижение температуры, увеличение температуры, внесение удобрений, увеличение вентиляции, уменьшение вентиляции, опрыскивание инсектицидами и опрыскивание средствами профилактики вредителей.

23. Интеллектуальное устройство для выращивания, которое управляет процессами выращивания растений для множества устройств для выращивания, находящихся в разных окружающих условиях, содержащее устройство сбора данных, устройство классификации-маркировки и регулирующее устройство, причем

устройство сбора данных собирает информацию о выращивании растений и информацию об окружающей среде, где расположены устройства для выращивания, собирает с заданными временными интервалами информацию по меньшей мере об одном условии выращивания из множества условий выращивания и посылает собранную информацию в устройство классификации-маркировки;

устройство классификации-маркировки классифицирует полученную информацию, основанную на информации о выращивании и информации об окружающей среде, оценивает в баллах вегетационно-средовые характеристики устройств для выращивания согласно заданному условию в одной и той же категории, сравнивает баллы вегетационно-средовых характеристик множества устройств для выращивания, маркирует соответствующую информацию об условиях выращивания устройства для выращивания, имеющего высокий балл вегетационно-средовых характеристик в пределах цикла роста растений, и сохраняет маркированную информацию об условиях выращивания по каждой категории, относящейся к циклу роста растений;

регулирующее устройство сравнивает текущую информацию об условиях выращивания с сохраненной маркированной информацией об условиях выращивания, основанной на информации о выращивании и информации об окружающей среде соответствующего устройства для выращивания, и когда разница между первой и последней превышает пороговое значение, регулирующее устройство генерирует регулирующие данные на основании сохраненной маркированной информации об условиях выращивания и текущей информации об условиях выращивания, и регулирующее устройство посылает регулирующие данные в соответствующее устройство для выращивания для выполнения операции регулирования информации об условиях выращивания соответствующего устройства для выращивания.

24. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 23, в котором

сбор вегетационно-средовых характеристик растений включает:

во время цикла роста растений сбор информации о процессе выращивания на каждой стадии растений; а

после уборки сбор вегетационно-средовых характеристик убранных растений, и

оценку в баллах устройством классификации-маркировки информации о процессе выращивания и характеристик убранных растений соответствующего устройства для выращивания согласно заданным условиям в одной и той же категории.

25. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 23, в котором баллы вегетационно-средовых характеристик множества устройств для выращивания в текущем цикле роста растений получают и сравнивают с сохраненными баллами вегетационно-средовых характеристик устройства для выращивания с высоким баллом, в случае, когда первые выше, чем последние, маркируют соответствующую информацию об условиях выращивания устройства для выращивания, текущий балл вегетационно-средовой характеристики которого является высоким, и сохраняют маркированную информацию об условиях выращивания по каждой категории, относящейся к текущему циклу роста растений.

26. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 23, в котором в первом цикле роста растений собранную текущую информацию об условиях выращивания сравнивают с заданной информацией об условиях выращивания, и если разница между первой и последней превышает пороговое значение, заданную информацию об условиях выращивания выбирают для генерирования регулирующих данных, и регулирующие данные передают в соответствующее устройство для выращивания для управления условиями выращивания соответствующего устройства для выращивания.

27. Интеллектуальное устройство для выращивания, содержащее клиентскую часть, сеть starweb, образованную множеством блоков сети starweb, и платформу оптимизации по замкнутому циклу, причем

клиентская часть соединена с платформой оптимизации по замкнутому циклу через Интернет, получает информацию, такую как предварительные предупреждения, текущие условия выращивания и т.п., и через платформу оптимизации по замкнутому циклу можно вручную управлять каждым блоком сети starweb,

блок сети starweb и платформа оптимизации по замкнутому циклу соединены через Интернет, и каждый блок сети starweb содержит устройство измерения, устройство управления и модуль доступа в Интернет, причем устройство измерения определяет информацию из информации об окружающей среде и информации об условиях выращивания устройства для выращивания растений, затем посылает измеренные информационные данные в модуль доступа, модуль доступа подает информационные данные на платформу оптимизации по замкнутому циклу через Интернет и получает регулирующие данные из платформы оптимизации по замкнутому циклу, и устройство управления регулирует условия выращивания устройства для выращивания согласно регулирующим данным,

платформа оптимизации по замкнутому циклу получает информационные данные из каждого блока сети starweb, классифицирует полученную информацию, основанную на информации о выращивании и информации об окружающей среде, оценивает в баллах вегетационно-средовые характеристики соответствующего устройства для выращивания согласно заданному условию в одной и той же категории, сравнивает баллы вегетационно-средовых характеристик множества устройств для выращивания, маркирует соответствующую информацию об условиях выращивания устройств для выращивания, имеющих высокий балл вегетационно-средовых характеристик в пределах цикла роста растений, и сохраняет маркированную информацию об условиях выращивания по каждой категории, относящейся к циклу роста растений,

причем платформа оптимизации по замкнутому циклу сравнивает текущую информацию об условиях выращивания с сохраненной маркированной информацией об условиях выращивания согласно информации о выращивании и информации об окружающей среде соответствующего устройства для выращивания, и когда разница между первой и последней превышает пороговое значение, генерирует регулирующие данные согласно сохраненной маркированной информации об условиях выращивания и текущей информации об условиях выращивания и посылает регулирующие данные в каждый из блоков сети starweb для выполнения операции регулирования условий выращивания устройств для выращивания каждого блока сети starweb.

28. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 27, в котором

сбор вегетационно-средовых характеристик растений включает:

во время цикла роста растений сбор информации о процессе выращивания на каждой стадии растений; а

после уборки сбор вегетационно-средовых характеристик убранных растений, и

платформа оптимизации по замкнутому циклу оценивает в баллах информацию о процессе выращивания и характеристиках убранных растений соответствующего устройства для выращивания согласно заданным условиям в одной и той же категории.

29. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 27, в котором баллы вегетационно-средовых характеристик множества устройств для выращивания в текущем цикле роста растений получают и сравнивают с сохраненными баллами вегетационно-средовых характеристик устройств для выращивания с высоким баллом, если первые выше, чем последние, маркируют соответствующую информацию об условиях выращивания устройства для выращивания, текущий балл вегетационно-средовой характеристики которого является высоким, и сохраняют маркированную информацию об условиях выращивания по каждой категории, относящейся к текущему циклу роста растений.

30. Интеллектуальное устройство для выращивания по п. 27, в котором в первом цикле роста растений платформа оптимизации по замкнутому циклу сравнивает собранную текущую информацию об условиях выращивания с заданной информацией об условиях выращивания, и когда разница между первой и последней превышает пороговое значение, выбирают заданную информацию об условиях выращивания для генерирования регулирующих данных и передают регулирующие данные в соответствующие устройства для выращивания для управления условиями выращивания соответствующего устройства для выращивания.