CN106489687A - 灌溉装置的控制方法和控制装置 - Google Patents

灌溉装置的控制方法和控制装置 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种灌溉装置的控制方法和控制装置,其中,所述灌溉装置的控制方法包括:获取灌溉决策数据,根据所述灌溉决策数据,构建灌溉决策模型;获取当前种植参数,根据所述灌溉决策模型,获取与所述当前种植参数匹配的灌溉结果;根据所述灌溉结果,确定是否启动灌溉装置来进行灌溉。通过本发明的技术方案,可以智能地启动灌溉装置进行灌溉,避免了管理人员手动启动,从而减轻了管理人员的工作量。

Description

灌溉装置的控制方法和控制装置
技术领域
本发明涉及农业灌溉技术领域,具体而言,涉及一种灌溉装置的控制方法和一种灌溉装置的控制装置。
背景技术
目前,为了保证植物能够健康生长,当土壤比较干或者湿度比较低时,启动灌溉装置来对植物进行灌溉,满足植物对水分的需求。但是需要管理人员定期查看土壤情况,这样的管理就比较麻烦。而且当管理人员根据自己的工作经验确定土壤比较干时,需要管理人员手动启动灌溉装置来进行灌溉。
因此,如何智能地启动灌溉装置进行灌溉,避免用户手动启动,从而减轻管理人员的工作量成为亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明正是基于上述问题,提出了一种新的技术方案,可以智能地启动灌溉装置进行灌溉,避免了管理人员手动启动,从而减轻了管理人员的工作量。
有鉴于此,本发明的第一方面提出了一种灌溉装置的控制方法,包括:获取灌溉决策数据,根据所述灌溉决策数据,构建灌溉决策模型;获取当前种植参数,根据所述灌溉决策模型,获取与所述当前种植参数匹配的灌溉结果;根据所述灌溉结果,确定是否启动灌溉装置来进行灌溉。
在该技术方案中,通过构建灌溉决策模型,以根据该灌溉决策模型智能地确定是否启动灌溉装置,避免了管理人员定期去现场查看植物的生长情况,以及避免了管理人员根据自己的经验来确定是否启动灌溉装置,从而使得对灌溉装置的控制更加智能化,减少了管理人员的工作量。
在上述技术方案中,优选地,所述根据所述灌溉决策数据,构建灌溉决策模型的步骤,具体包括:按照预设规则,将所述灌溉决策数据转换成数据结构;根据所述数据结构,构建所述灌溉决策模型。
在该技术方案中,通过将灌溉决策数据转换成计算机能够识别的数据结构,以方便计算机识别该数据结构来构建灌溉决策模型,而且构建出的该灌溉决策模型也是计算机能够识别的。
在上述任一技术方案中,优选地,使用决策树算法构建所述灌溉决策模型。
在该技术方案中,使用决策树算法可以保证构建的灌溉决策模型比较简单,而且决策树算法对于噪声数据具有很好的健壮性。
在上述任一技术方案中,优选地,在启动所述灌溉装置来进行灌溉的情况下,还包括:根据所述当前种植参数,控制所述灌溉装置在进行灌溉时的水流量。
在该技术方案中,根据当前种植参数控制灌溉时的水流量,例如,当前的空气温度越高、土壤湿度越低,说明植物对于水的需求量就比较大,即灌溉装置此次灌溉的水流量就越大,从而满足了植物的实际需求。
在上述任一技术方案中,优选地,所述当前种植参数包括以下之一或多种的组合:当前时间、天气状况、空气温度、土壤湿度。
本发明的第二方面提出了一种灌溉装置的控制装置,包括:构建单元,用于获取灌溉决策数据,根据所述灌溉决策数据,构建灌溉决策模型;获取单元,用于获取当前种植参数,根据所述灌溉决策模型,获取与所述当前种植参数匹配的灌溉结果;确定单元,用于根据所述灌溉结果,确定是否启动灌溉装置来进行灌溉。
在该技术方案中,通过构建灌溉决策模型,以根据该灌溉决策模型智能地确定是否启动灌溉装置,避免了管理人员定期去现场查看植物的生长情况,以及避免了管理人员根据自己的经验来确定是否启动灌溉装置,从而使得对灌溉装置的控制更加智能化,减少了管理人员的工作量。
在上述技术方案中,优选地,所述构建单元包括:转换子单元,用于按照预设规则,将所述灌溉决策数据转换成数据结构;构建子单元,用于根据所述数据结构,构建所述灌溉决策模型。
在该技术方案中,通过将灌溉决策数据转换成计算机能够识别的数据结构,以方便计算机识别该数据结构来构建灌溉决策模型,而且构建出的该灌溉决策模型也是计算机能够识别的。
在上述任一技术方案中,优选地,所述构建单元具体用于,使用决策树算法构建所述灌溉决策模型。
在该技术方案中,使用决策树算法可以保证构建的灌溉决策模型比较简单,而且决策树算法对于噪声数据具有很好的健壮性。
在上述任一技术方案中,优选地,在启动所述灌溉装置来进行灌溉的情况下,还包括:控制单元,用于根据所述当前种植参数,控制所述灌溉装置在进行灌溉时的水流量。
在该技术方案中,根据当前种植参数控制灌溉时的水流量,例如,当前的空气温度越高、土壤湿度越低,说明植物对于水的需求量就比较大,即灌溉装置此次灌溉的水流量就越大,从而满足了植物的实际需求。
在上述任一技术方案中,优选地,所述当前种植参数包括以下之一或多种的组合:当前时间、天气状况、空气温度、土壤湿度。
通过本发明的技术方案,可以智能地启动灌溉装置进行灌溉,避免了管理人员手动启动,从而减轻了管理人员的工作量。
附图说明
图1示出了根据本发明的实施例的灌溉装置的控制方法的流程示意图;
图2示出了根据本发明的实施例的灌溉装置的控制装置的结构示意图。
具体实施方式
为了可以更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点,下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明,但是,本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施,因此,本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
图1示出了根据本发明的实施例的灌溉装置的控制方法的流程示意图。
如图1所示,根据本发明的实施例的灌溉装置的控制方法,包括:
步骤102,获取灌溉决策数据,根据所述灌溉决策数据,构建灌溉决策模型。
步骤104,获取当前种植参数,根据所述灌溉决策模型,获取与所述当前种植参数匹配的灌溉结果。
步骤106,根据所述灌溉结果,确定是否启动灌溉装置来进行灌溉。
例如,若灌溉结果为进行灌溉,则启动灌溉装置来进行灌溉,若灌溉结果为不进行灌溉,则不启动灌溉装置。
在该技术方案中,通过构建灌溉决策模型,以根据该灌溉决策模型智能地确定是否启动灌溉装置,避免了管理人员定期去现场查看植物的生长情况,以及避免了管理人员根据自己的经验来确定是否启动灌溉装置,从而使得对灌溉装置的控制更加智能化,减少了管理人员的工作量。
在上述技术方案中,优选地,所述根据所述灌溉决策数据,构建灌溉决策模型的步骤,具体包括:按照预设规则,将所述灌溉决策数据转换成数据结构;根据所述数据结构,构建所述灌溉决策模型。
在该技术方案中,通过将灌溉决策数据转换成计算机能够识别的数据结构,以方便计算机识别该数据结构来构建灌溉决策模型,而且构建出的该灌溉决策模型也是计算机能够识别的。
其中,灌溉决策数据是用户根据其需求输入的数据。例如,表1示出了灌溉决策数据。
表1
时间 天气 是否灌溉(灌溉结果)
9:00 天晴
9:35 天晴
9:50 天晴
10:00 天晴
10:10 天晴
10:25 天晴
10:40 天晴
9:00 多云
9:35 多云
9:50 多云
10:00 多云
10:10 多云
按照预设规则(天晴设置值为0,多云设置值为1,灌溉设置为1,不灌溉设置为0,数据结构的格式为,灌溉结果1:时间2:天气),将灌溉决策数据转换成以下的数据结构。
根据以上的数据结构构建出如下的灌溉决策模型。
id=1,isLeaf=false,predict=0.0(prob=0.5833333333333334),impurity=0.9798687566511527,split=Some(Feature=0,threshold=9.35,featureType=Continuous,categories=List()),stats=Some(gain=0.16859063219201986,impurity=0.9798687566511527,left impurity=0.8112781244591328,right impurity=0.8112781244591328)
例如,当前天气为天晴,当前时间为9:35,此时将当前天气和当前时间转换成计算机能够识别的数据结构为1:9.35 2:0,从以上的灌溉决策模型可知,与该当前天气和当前时间匹配的灌溉结果为1,即进行灌溉。
在上述任一技术方案中,优选地,使用决策树算法构建所述灌溉决策模型。
在该技术方案中,使用决策树算法可以保证构建的灌溉决策模型比较简单,而且决策树算法对于噪声数据具有很好的健壮性。
决策树算法是一种逼近离散函数值的方法,它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后利用决策对新数据进行分析,本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。决策树算法包括有ID3算法、ID5算法、CART算法。
在上述任一技术方案中,优选地,在启动所述灌溉装置来进行灌溉的情况下,还包括:根据所述当前种植参数,控制所述灌溉装置在进行灌溉时的水流量。
在该技术方案中,根据当前种植参数控制灌溉时的水流量,例如,当前的空气温度越高、土壤湿度越低,说明植物对于水的需求量就比较大,即灌溉装置此次进行灌溉的水流量就越大,从而满足了植物的实际需求。
在上述任一技术方案中,优选地,所述当前种植参数包括以下之一或多种的组合:当前时间、天气状况、空气温度、土壤湿度。
若在灌溉决策模型中,早上9:00,天气晴朗,空气温度为大于25℃,土壤湿度为小于10%,以上的灌溉条件对应的灌溉结果为进行灌溉,则在当前种植参数满足以上的灌溉条件时,确定进行灌溉,并自动启动灌溉装置进行灌溉。
图2示出了根据本发明的实施例的灌溉装置的控制装置的结构示意图。
如图2所示,根据本发明的实施例的灌溉装置的控制装置200,包括:构建单元202、获取单元204和确定单元206。
构建单元202,用于获取灌溉决策数据,根据所述灌溉决策数据,构建灌溉决策模型;获取单元204,用于获取当前种植参数,根据所述灌溉决策模型,获取与所述当前种植参数匹配的灌溉结果;确定单元206,用于根据所述灌溉结果,确定是否启动灌溉装置来进行灌溉。
在该技术方案中,通过构建灌溉决策模型,以根据该灌溉决策模型智能地确定是否启动灌溉装置,避免了管理人员定期去现场查看植物的生长情况,以及避免了管理人员根据自己的经验来确定是否启动灌溉装置,从而使得对灌溉装置的控制更加智能化,减少了管理人员的工作量。
在上述技术方案中,优选地,所述构建单元202包括:转换子单元2022,用于按照预设规则,将所述灌溉决策数据转换成数据结构;构建子单元2024,用于根据所述数据结构,构建所述灌溉决策模型。
在该技术方案中,通过将灌溉决策数据转换成计算机能够识别的数据结构,以方便计算机识别该数据结构来构建灌溉决策模型,而且构建出的该灌溉决策模型也是计算机能够识别的。
在上述任一技术方案中,优选地,所述构建单元202具体用于,使用决策树算法构建所述灌溉决策模型。
在该技术方案中,使用决策树算法可以保证构建的灌溉决策模型比较简单,而且决策树算法对于噪声数据具有很好的健壮性。
在上述任一技术方案中,优选地,在启动所述灌溉装置来进行灌溉的情况下,还包括:控制单元208,用于根据所述当前种植参数,控制所述灌溉装置在进行灌溉时的水流量。
在该技术方案中,根据当前种植参数控制灌溉时的水流量,例如,当前的空气温度越高、土壤湿度越低,说明植物对于水的需求量就比较大,即灌溉装置此次灌溉的水流量就越大,从而满足了植物的实际需求。
在上述任一技术方案中,优选地,所述当前种植参数包括以下之一或多种的组合:当前时间、天气状况、空气温度、土壤湿度。
例如,在灌溉决策模型中,早上9:00,天气晴朗,空气温度为大于25℃,土壤湿度为小于10%,以上的灌溉条件对应的灌溉结果为进行灌溉,则在当前种植参数满足以上的灌溉条件时,确定进行灌溉,并自动启动灌溉装置进行灌溉。
以上结合附图详细说明了本发明的技术方案,通过本发明的技术方案,可以智能地启动灌溉装置进行灌溉,避免了管理人员手动启动,使得灌溉装置的灌溉更加智能化,从而减轻了管理人员的工作量。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种灌溉装置的控制方法,其特征在于,包括:
获取灌溉决策数据,根据所述灌溉决策数据,构建灌溉决策模型;
获取当前种植参数,根据所述灌溉决策模型,获取与所述当前种植参数匹配的灌溉结果;
根据所述灌溉结果,确定是否启动灌溉装置来进行灌溉。
2.根据权利要求1所述的灌溉装置的控制方法,其特征在于,所述根据所述灌溉决策数据,构建灌溉决策模型的步骤,具体包括:
按照预设规则,将所述灌溉决策数据转换成数据结构;
根据所述数据结构,构建所述灌溉决策模型。
3.根据权利要求1所述的灌溉装置的控制方法,其特征在于,
使用决策树算法构建所述灌溉决策模型。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的灌溉装置的控制方法,其特征在于,在启动所述灌溉装置来进行灌溉的情况下,还包括:
根据所述当前种植参数,控制所述灌溉装置在进行灌溉时的水流量。
5.根据权利要求1至3中任一项所述的灌溉装置的控制方法,其特征在于,
所述当前种植参数包括以下之一或多种的组合:当前时间、天气状况、空气温度、土壤湿度。
6.一种灌溉装置的控制装置,其特征在于,包括:
构建单元,用于获取灌溉决策数据,根据所述灌溉决策数据,构建灌溉决策模型;
获取单元,用于获取当前种植参数,根据所述灌溉决策模型,获取与所述当前种植参数匹配的灌溉结果;
确定单元,用于根据所述灌溉结果,确定是否启动灌溉装置来进行灌溉。
7.根据权利要求6所述的灌溉装置的控制装置,其特征在于,所述构建单元包括:
转换子单元,用于按照预设规则,将所述灌溉决策数据转换成数据结构;
构建子单元,用于根据所述数据结构,构建所述灌溉决策模型。
8.根据权利要求6所述的灌溉装置的控制装置,其特征在于,
所述构建单元具体用于,使用决策树算法构建所述灌溉决策模型。
9.根据权利要求6至8中任一项所述的灌溉装置的控制装置,其特征在于,在启动所述灌溉装置来进行灌溉的情况下,还包括:
控制单元,用于根据所述当前种植参数,控制所述灌溉装置在进行灌溉时的水流量。
10.根据权利要求6至8中任一项所述的灌溉装置的控制装置,其特征在于,
所述当前种植参数包括以下之一或多种的组合:当前时间、天气状况、空气温度、土壤湿度。
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