摘要
本申请公开了一种用于农业灌区节水的实时动态监测系统及方法,其通过水位传感器实时监测观测圩区内的水位数据以得到水位数据的时间序列,且通过摄像头采集目标作物对象的生长状态图像,并采用基于深度学习的数据分析和图像处理技术来对所述水位数据的时间序列进行时序隐含关联分析,同时对目标作物对象的生长状态图像进行掩码区域实例分割和生长状态特征提取,以此根据水位时序隐含关联特征和目标作物对象生长状态特征之间的正反注意力交互表示来实现阀门开度值地精确推荐。这不仅有助于提高灌溉效率和水资源利用率,还能减少对人工干预的依赖,推动水利设施从自动化向智能化、标准化运行模式转变,为现代农业提供更加科学和高效的管理手段。
技术关键词
作物生长状态
生长状态图像
编码向量
动态监测系统
时序
双向注意力
对象
云端
灌溉阀门控制器
水位传感器
农业
语义
区域卷积神经网络
序列
动态监测方法
图像传输模块
数据
编码模块
系统为您推荐了相关专利信息
点击概率
视频推荐方法
多头注意力机制
交互特征
计算机可读指令
Xgboost模型
预测特征
回归方法
计算机设备
网络
高铁接触网
接触网零部件
验收方法
智能工单
知识图谱驱动
舞台设备
升降舞台结构
状态空间模型
姿态误差
运动
自动灌溉方法
数字孪生模型
作物生长状态
策略
模拟自然界