【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及植物状态监测，具体地涉及一种室内盆栽生长状况的监测方法、系统、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、智能控制技术和自动化技术的发展，使得系统能够根据监测数据自动调节环境参数，如温度、湿度和光照，优化植物的生长条件。同时，系统可以自动执行灌溉、喷药等操作，减少人工干预，提高养护效率，让植物在最佳条件下生长。
2、基于物联网的智能大棚室内盆栽病虫害监测系统应运而生，解决了现代城市生活中室内植物养护的诸多挑战。随着城市化进程的加快，越来越多的人选择在室内种植盆栽植物，以提升居住和工作环境的品质。然而，室内植物容易受到病虫害的影响，传统的养护方法依赖于人工经验，效率低下且难以及时发现和处理问题。因此，一种更智能、高效的监测和管理系统显得尤为必要。
技术实现思路
1、本专利技术实施例的目的是提供一种室内盆栽生长状况的监测方法、系统、电子设备及存储介质，用于全部或至少部分的解决上述现有技术中存在的技术问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术实施例提供一种室内盆栽生长状况的监测方法，包括：
3、采集室内环境参数以及盆栽叶片视频，并对所述室内环境参数以及盆栽叶片视频进行处理，获得室内环境目标参数以及叶片目标区域；
4、针对所述室内环境目标参数，监测盆栽的生长环境；
5、针对所述叶片目标区域，采用预先构建的监测模型进行病虫害监测，当监测到病虫害时，生成预警信息，其中，所述预先构建的监测模型是基于yolov11算法和cnn卷积神经
6、可选的，采集室内环境参数以及盆栽叶片视频，并对所述室内环境参数以及盆栽叶片视频进行处理，获得室内环境目标参数以及叶片目标区域，包括：
7、根据预设在室内多个位置的温度传感器、湿度传感器、光照传感器、co2传感器以及预设在盆栽根部附近的土壤湿度传感器和土壤ph值传感器采集室内温度、湿度、光照、co2浓度以及土壤酸碱度参数，并对室内温度、湿度、光照、co2浓度以及土壤酸碱度参数进行降噪处理，获得室内环境目标参数；
8、根据盆栽周围安装的摄像头，采集盆栽叶片视频，并对盆栽叶片视频进行降噪处理以及增加盆栽叶片视频的亮度和对比度，并对盆栽叶片视频进行裁剪，获得的叶片目标区域。
9、可选的，监测模型的构建过程包括：
10、采用高清摄像头在室内定期录制盆栽的视频，并由专家对视频中出现病虫害的位置和类型的帧进行标注，获得标注帧，其中，所述视频覆盖不同的视角和光照条件；
11、在监测模型选择和训练阶段，使用cnn卷积神经网络提取标注帧的局部特征，针对病虫害检测，使用yolov11目标检测模型，预测局部特征的位置和类别；
12、损失函数选用交叉熵损失和iou损失，优化器选用adam优化器，在训练过程中，监测模型不断调整权重以最小化损失函数，训练完成后，使用验证集进行调参，获得训练好的监测模型。
13、可选的，针对所述叶片目标区域，采用预先构建的监测模型进行病虫害监测，当监测到病虫害时，生成预警信息，包括：
14、将所述叶片目标区域划分为网格，并针对每个网格放置多个锚框，其中，每个锚框均含有置信度得分以表示每个锚框包含叶片病虫害的得分；
15、根据每个锚框的置信度得分对锚框进行优先级排序，并筛选出优先级高的锚框进行病虫害监测，当监测到病虫害时，生成预警信息，其中，监测到的病虫害信息包括病虫害的类型、位置、严重程度以及监测时间。
16、另一方面，本专利技术还提供一种应用于室内盆栽生长状况的监测方法的室内盆栽生长状况的监测系统，包括：
17、数据采集及处理模块，用于采集室内环境参数以及盆栽叶片视频，并对所述室内环境参数以及盆栽叶片视频进行处理，获得室内环境目标参数以及叶片目标区域；
18、数据传输及存储模块，用于将室内环境目标参数以及叶片目标区域通过无线通信技术传输至中央控制器或云平台，其中，当中央控制器或云平台接收到室内环境目标参数以及叶片目标区域时，使用本地存储设备进行暂存，云平台使用关系型数据库进行存储；
19、状态监测模块，用于针对所述室内环境目标参数，监测盆栽的生长环境，针对所述叶片目标区域，采用预先构建的监测模型进行病虫害监测，当监测到病虫害时，生成预警信息，其中，所述预先构建的监测模型是基于yolov11算法和cnn卷积神经网络联合构建的。
20、可选的，所述数据传输及存储模块进行数据传输时采用ssl/tls加密方式，并对用户访问权限进行严格控制，允许授权用户查看和管理数据。
21、可选的，所述室内盆栽生长状况的监测系统还包括部署与应用模块，用于将训练好的监测模型导出为onnx格式，并将监测模型部署在边缘设备或云平台上。
22、可选的，所述室内盆栽生长状况的监测系统还包括可视化界面，用于展示监测系统监测到的病虫害信息，其中，所述病虫害信息包括病虫害的类型、位置、严重程度和监测时间。
23、另一方面，本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上进行运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述所述的室内盆栽生长状况的监测方法的步骤。
24、另一方面，本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述的室内盆栽生长状况的监测方法的步骤。
25、通过上述技术方案，基于实时采集环境参数和捕捉的盆栽图像，利用yolov11算法，能够自动识别盆栽叶片上的病斑和虫害，及时发出预警，以使用户可以科学、高效地管理植物，提升植物的健康状况和生长效率，同时实现资源的节约和环境的保护。
26、本专利技术实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
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1.一种室内盆栽生长状况的监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的室内盆栽生长状况的监测方法，其特征在于，采集室内环境参数以及盆栽叶片视频，并对所述室内环境参数以及盆栽叶片视频进行处理，获得室内环境目标参数以及叶片目标区域，包括：
3.根据权利要求1所述的室内盆栽生长状况的监测方法，其特征在于，监测模型的构建过程包括：
4.根据权利要求1所述的室内盆栽生长状况的监测方法，其特征在于，针对所述叶片目标区域，采用预先构建的监测模型进行病虫害监测，当监测到病虫害时，生成预警信息，包括：
5.一种应用于权利要求1-4任一项所述的室内盆栽生长状况的监测方法的室内盆栽生长状况的监测系统，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的室内盆栽生长状况的监测系统，其特征在于，所述数据传输及存储模块进行数据传输时采用SSL/TLS加密方式，并对用户访问权限进行严格控制，允许授权用户查看和管理数据。
7.根据权利要求5所述的室内盆栽生长状况的监测系统，其特征在于，所述室内盆栽生长状况的监测系统还包括部署与应用模块，用
8.根据权利要求5所述的室内盆栽生长状况的监测系统，其特征在于，所述室内盆栽生长状况的监测系统还包括可视化界面，用于展示监测系统监测到的病虫害信息，其中，所述病虫害信息包括病虫害的类型、位置、严重程度和监测时间。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上进行运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-4任一项所述的室内盆栽生长状况的监测方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4任一项所述的室内盆栽生长状况的监测方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种室内盆栽生长状况的监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的室内盆栽生长状况的监测方法，其特征在于，采集室内环境参数以及盆栽叶片视频，并对所述室内环境参数以及盆栽叶片视频进行处理，获得室内环境目标参数以及叶片目标区域，包括：
3.根据权利要求1所述的室内盆栽生长状况的监测方法，其特征在于，监测模型的构建过程包括：
4.根据权利要求1所述的室内盆栽生长状况的监测方法，其特征在于，针对所述叶片目标区域，采用预先构建的监测模型进行病虫害监测，当监测到病虫害时，生成预警信息，包括：
5.一种应用于权利要求1-4任一项所述的室内盆栽生长状况的监测方法的室内盆栽生长状况的监测系统，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的室内盆栽生长状况的监测系统，其特征在于，所述数据传输及存储模块进行数据传输时采用ssl/tls加密方式，并对用户访问权限进行严格控制，允许授权用...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈存睿，李启凯，齐国庆，刘浩瑞，李亮，
申请(专利权)人：山东浪潮智慧建筑科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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