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龍圖騰網(wǎng)恭喜科芯(天津)生態(tài)農(nóng)業(yè)科技有限公司申請(qǐng)的專利一種溫室大棚的巡檢方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119689874B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510205804.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05B13/04；該發(fā)明授權(quán)一種溫室大棚的巡檢方法及系統(tǒng)是由胡建龍?jiān)O(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-25向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種溫室大棚的巡檢方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N溫室大棚的巡檢方法及系統(tǒng)。其中，該方法包括：根據(jù)溫室大棚內(nèi)植物生長(zhǎng)需求信息，采用異常檢測(cè)算法對(duì)環(huán)境參數(shù)的參數(shù)值進(jìn)行處理，以識(shí)別異常環(huán)境參數(shù)，根據(jù)異常環(huán)境參數(shù)確定巡檢目標(biāo)，根據(jù)異常環(huán)境參數(shù)的參數(shù)值確定初始異常程度；根據(jù)自動(dòng)化設(shè)備的位置信息和初始異常程度確定目標(biāo)巡檢區(qū)域，根據(jù)初始異常程度和目標(biāo)巡檢區(qū)域確定對(duì)應(yīng)的巡檢策略，根據(jù)巡檢目標(biāo)、巡檢策略中的圖像采集與處理方法和目標(biāo)巡檢區(qū)域生成巡檢計(jì)劃；不同的巡檢策略包含不同算法得到的最優(yōu)巡檢路徑和不同的圖像采集與處理方法；向自動(dòng)化設(shè)備發(fā)送巡檢計(jì)劃，以得到圖像處理結(jié)果，根據(jù)圖像處理結(jié)果生成巡檢結(jié)果。本申請(qǐng)?zhí)岣吡藴厥掖笈镅矙z的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)一種溫室大棚的巡檢方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種溫室大棚的巡檢方法，其特征在于，包括：獲取溫室大棚內(nèi)的傳感器采集到的環(huán)境參數(shù)的參數(shù)值、溫室大棚內(nèi)植物生長(zhǎng)需求信息和自動(dòng)化設(shè)備的位置信息；根據(jù)所述溫室大棚內(nèi)植物生長(zhǎng)需求信息，采用異常檢測(cè)算法對(duì)所述環(huán)境參數(shù)的參數(shù)值進(jìn)行處理，以識(shí)別異常環(huán)境參數(shù)，根據(jù)所述異常環(huán)境參數(shù)確定巡檢目標(biāo)，根據(jù)異常環(huán)境參數(shù)的參數(shù)值確定初始異常程度；根據(jù)所述自動(dòng)化設(shè)備的位置信息和初始異常程度確定目標(biāo)巡檢區(qū)域，根據(jù)所述初始異常程度和目標(biāo)巡檢區(qū)域確定對(duì)應(yīng)的巡檢策略，根據(jù)所述巡檢目標(biāo)、所述巡檢策略中的圖像采集與處理方法和所述目標(biāo)巡檢區(qū)域生成巡檢計(jì)劃；不同的巡檢策略包含不同算法得到的最優(yōu)巡檢路徑和不同的圖像采集與處理方法；通過(guò)無(wú)線通信技術(shù)向所述自動(dòng)化設(shè)備發(fā)送所述巡檢計(jì)劃，以使所述自動(dòng)化設(shè)備沿著最優(yōu)巡檢路徑根據(jù)所述巡檢計(jì)劃進(jìn)行巡檢過(guò)程中按照所述圖像采集與處理方法進(jìn)行處理，得到圖像處理結(jié)果，根據(jù)圖像處理結(jié)果生成巡檢結(jié)果；所述根據(jù)所述初始異常程度和目標(biāo)巡檢區(qū)域確定對(duì)應(yīng)的巡檢策略，包括：獲取自動(dòng)化設(shè)備的性能信息，性能信息包括最大行駛速度、最大作業(yè)半徑、電池續(xù)航能力、計(jì)算能力和傳感器類型；當(dāng)初始異常程度為輕度時(shí)，結(jié)合自動(dòng)化設(shè)備的最大行駛速度和最大作業(yè)半徑，采用改進(jìn)的遺傳算法對(duì)目標(biāo)巡檢區(qū)域進(jìn)行路徑規(guī)劃處理，得到輕度對(duì)應(yīng)的最優(yōu)巡檢路徑，并且設(shè)置輕度對(duì)應(yīng)的圖像采集與處理方法為結(jié)合自動(dòng)化設(shè)備的計(jì)算能力和傳感器類型，采用輕量級(jí)圖像處理算法對(duì)目標(biāo)巡檢區(qū)域進(jìn)行圖像采集與處理；所述改進(jìn)的遺傳算法是引入有局部搜索算法、啟發(fā)式交叉算子和自適應(yīng)變異算子的遺傳算法；當(dāng)初始異常程度為中度時(shí)，結(jié)合自動(dòng)化設(shè)備的最大行駛速度、最大作業(yè)半徑、電池續(xù)航能力和計(jì)算能力，采用多目標(biāo)優(yōu)化算法對(duì)目標(biāo)巡檢區(qū)域進(jìn)行多目標(biāo)綜合優(yōu)化處理，得到中度對(duì)應(yīng)的最優(yōu)巡檢路徑，并且設(shè)置中度對(duì)應(yīng)的圖像采集與處理方法為結(jié)合自動(dòng)化設(shè)備的計(jì)算能力和傳感器類型，采用深度學(xué)習(xí)圖像識(shí)別算法對(duì)目標(biāo)巡檢區(qū)域進(jìn)行圖像采集與處理；當(dāng)初始異常程度為重度時(shí)，結(jié)合自動(dòng)化設(shè)備的最大行駛速度、最大作業(yè)半徑、電池續(xù)航能力和避障能力，采用基于深度學(xué)習(xí)的應(yīng)急響應(yīng)路徑規(guī)劃算法對(duì)目標(biāo)巡檢區(qū)域進(jìn)行快速響應(yīng)路徑規(guī)劃處理，得到重度對(duì)應(yīng)的最優(yōu)巡檢路徑，并且設(shè)置重度對(duì)應(yīng)的圖像采集與處理方法為結(jié)合自動(dòng)化設(shè)備的計(jì)算能力和傳感器類型，采用語(yǔ)義分割算法對(duì)目標(biāo)巡檢區(qū)域進(jìn)行實(shí)時(shí)圖像分析處理。

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