本發(fā)明涉及昆蟲孵化，特別是一種基于智能調(diào)控的天敵昆蟲孵化培養(yǎng)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中，生物防治技術(shù)越來越受到重視，其中利用天敵昆蟲進(jìn)行害蟲控制是一種高效、環(huán)保的手段。然而，傳統(tǒng)的天敵昆蟲孵化培養(yǎng)方法存在諸多局限性，如孵化環(huán)境難以精確控制、孵化效率低、病害風(fēng)險(xiǎn)高以及對環(huán)境條件的依賴性強(qiáng)等。為了克服這些挑戰(zhàn)，基于智能調(diào)控的天敵昆蟲孵化培養(yǎng)方法應(yīng)運(yùn)而生。然而，基于智能調(diào)控的天敵昆蟲孵化培養(yǎng)方法在實(shí)際應(yīng)用中面臨著一系列技術(shù)障礙。首先，智能調(diào)控系統(tǒng)需要高度精確的傳感器和監(jiān)測設(shè)備來實(shí)時(shí)監(jiān)控孵化環(huán)境中的各項(xiàng)參數(shù)，如溫度、濕度、光照和氧氣含量等。這些設(shè)備的精確度和穩(wěn)定性直接影響到孵化效果和天敵昆蟲的質(zhì)量；其次，智能調(diào)控系統(tǒng)依賴于先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析和處理技術(shù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，來優(yōu)化孵化環(huán)境和提高孵化效率，這些算法需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以確保模型的準(zhǔn)確性和可靠性，如何獲取高質(zhì)量的參數(shù)數(shù)據(jù)是影響培養(yǎng)孵化效果與效率的關(guān)鍵因素。綜上所述，基于智能調(diào)控的天敵昆蟲孵化培養(yǎng)方法雖然具有巨大的潛力，但在傳感器和監(jiān)測設(shè)備的精確度、數(shù)據(jù)分析技術(shù)的成熟度、自動(dòng)化設(shè)備的研發(fā)和維護(hù)成本以及環(huán)境適應(yīng)性等方面仍存在不少技術(shù)障礙。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明克服了現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供了一種基于智能調(diào)控的天敵昆蟲孵化培養(yǎng)方法及系統(tǒng)。

2、為達(dá)到上述目的本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：

3、本發(fā)明第一方面公開了一種基于智能調(diào)控的天敵昆蟲孵化培養(yǎng)方法，包括以下步驟：

4、獲取孵化器中目標(biāo)天敵昆蟲的實(shí)時(shí)生長特征圖像，并對所述實(shí)時(shí)生長特征圖像進(jìn)行識別處理，得到對目標(biāo)天敵昆蟲進(jìn)行孵化時(shí)所對應(yīng)的各種標(biāo)準(zhǔn)孵化參數(shù)集；

5、在若干個(gè)預(yù)設(shè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)采集孵化器的實(shí)際孵化參數(shù)，采集完畢后，并對所獲取采集的實(shí)際孵化參數(shù)進(jìn)行歸類處理，得到各種實(shí)際孵化參數(shù)集；

6、將各種實(shí)際孵化參數(shù)集與相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)孵化參數(shù)集進(jìn)行比較分析，得到孵化器中各項(xiàng)孵化參數(shù)的運(yùn)行狀態(tài)；

7、若孵化器中各項(xiàng)孵化參數(shù)的運(yùn)行狀態(tài)均為正常狀態(tài)，則不對孵化器進(jìn)行調(diào)控處理；若孵化器中存在孵化參數(shù)的運(yùn)行狀態(tài)為偏差狀態(tài)的情況，則對孵化器進(jìn)行調(diào)控處理。

8、進(jìn)一步地，本發(fā)明的一個(gè)較佳實(shí)施例中，獲取孵化器中目標(biāo)天敵昆蟲的實(shí)時(shí)生長特征圖像，并對所述實(shí)時(shí)生長特征圖像進(jìn)行識別處理，得到目標(biāo)天敵昆蟲進(jìn)行孵化時(shí)所對應(yīng)的各種標(biāo)準(zhǔn)孵化參數(shù)集，具體為：

9、基于大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)獲取目標(biāo)天敵昆蟲在各種孵化階段所對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)生長特征圖像，以及預(yù)制目標(biāo)天敵昆蟲在各種孵化階段所對應(yīng)的各種標(biāo)準(zhǔn)孵化參數(shù)集；

10、將目標(biāo)天敵昆蟲在各種孵化階段所對應(yīng)的各種標(biāo)準(zhǔn)孵化參數(shù)集以及對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)生長特征圖像進(jìn)行壓縮捆綁處理，得到若干個(gè)特征數(shù)據(jù)包；

11、構(gòu)建數(shù)據(jù)庫，并將各個(gè)特征數(shù)據(jù)包導(dǎo)入所述數(shù)據(jù)庫中，得到特征數(shù)據(jù)庫；

12、獲取孵化器中目標(biāo)天敵昆蟲的實(shí)時(shí)生長特征圖像，以及在所述特征數(shù)據(jù)庫中提取出各個(gè)特征數(shù)據(jù)包內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)生長特征圖像；

13、基于余弦相似度算法計(jì)算所述實(shí)時(shí)生長特征圖像與各標(biāo)準(zhǔn)生長特征圖像之間的余弦相似度，得到若干個(gè)余弦相似度；

14、構(gòu)建大小排序表，將各個(gè)余弦相似度導(dǎo)入大小排序表中進(jìn)行升序排序處理，排序得到最大余弦相似度；

15、獲取與最大余弦相似度對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)生長特征圖像，并在與最大余弦相似度對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)生長特征圖像的特征數(shù)據(jù)包中提取得到對孵化器中目標(biāo)天敵昆蟲進(jìn)行孵化時(shí)所對應(yīng)的各種標(biāo)準(zhǔn)孵化參數(shù)集。

16、進(jìn)一步地，本發(fā)明的一個(gè)較佳實(shí)施例中，對所獲取采集的實(shí)際孵化參數(shù)進(jìn)行歸類處理，得到各種實(shí)際孵化參數(shù)集，具體為：

17、基于umap算法將所采集得到的高維的各實(shí)際孵化參數(shù)進(jìn)行非線性降維處理，得到各實(shí)際孵化參數(shù)在低維空間中的坐標(biāo)表示；

18、根據(jù)孵化器的各種標(biāo)準(zhǔn)孵化參數(shù)在低維空間中初始化若干個(gè)聚類中心，并計(jì)算各實(shí)際孵化參數(shù)在低維空間中的坐標(biāo)表示計(jì)算各實(shí)際孵化參數(shù)與各聚類中心之間的隸屬度；

19、將各個(gè)實(shí)際孵化參數(shù)分別分配至隸屬度最高的聚類中心中，分配完畢后，基于各個(gè)聚類中心以及各個(gè)聚類中心所屬的實(shí)際孵化參數(shù)得到若干個(gè)初始實(shí)際孵化參數(shù)集；

20、計(jì)算各個(gè)初始實(shí)際孵化參數(shù)集內(nèi)各個(gè)實(shí)際孵化參數(shù)與相應(yīng)聚類中心之間的歐氏距離，并對各個(gè)初始實(shí)際孵化參數(shù)集內(nèi)各個(gè)實(shí)際孵化參數(shù)與相應(yīng)聚類中心之間的歐氏距離進(jìn)行加權(quán)平均處理，得到各個(gè)初始實(shí)際孵化參數(shù)集的緊密度；

21、將各個(gè)初始實(shí)際孵化參數(shù)集的緊密度與預(yù)設(shè)緊密度進(jìn)行比較處理；若某一個(gè)初始實(shí)際孵化參數(shù)集的緊密度大于預(yù)設(shè)緊密度，則不對該初始實(shí)際孵化參數(shù)集進(jìn)行修正處理；

22、若某一個(gè)初始實(shí)際孵化參數(shù)集的緊密度不大于預(yù)設(shè)緊密度，則對該初始實(shí)際孵化參數(shù)集進(jìn)行修正處理；

23、對緊密度不大于預(yù)設(shè)緊密度的初始實(shí)際孵化參數(shù)集修正完畢后，獲取各個(gè)初始實(shí)際孵化參數(shù)集中最終所附屬的實(shí)際孵化參數(shù)，得到各種實(shí)際孵化參數(shù)集。

24、進(jìn)一步地，本發(fā)明的一個(gè)較佳實(shí)施例中，某一個(gè)初始實(shí)際孵化參數(shù)集的緊密度不大于預(yù)設(shè)緊密度，則對該初始實(shí)際孵化參數(shù)集進(jìn)行修正處理，具體為：

25、引入局部異常因子算法，并預(yù)設(shè)k個(gè)最近鄰；

26、計(jì)算緊密度不大于預(yù)設(shè)緊密度初始實(shí)際孵化參數(shù)集中的每個(gè)實(shí)際孵化參數(shù)與k個(gè)最近鄰之間的平均歐氏距離；

27、根據(jù)每個(gè)實(shí)際孵化參數(shù)與k個(gè)最近鄰之間的平均歐氏距離確定出各個(gè)實(shí)際孵化參數(shù)的局部異常因子值；

28、將各個(gè)實(shí)際孵化參數(shù)的局部異常因子值與預(yù)設(shè)值進(jìn)行比較；若某一個(gè)實(shí)際孵化參數(shù)的局部異常因子值大于預(yù)設(shè)值，則將該局部異常因子值大于預(yù)設(shè)值的實(shí)際孵化參數(shù)在初始實(shí)際孵化參數(shù)集中篩出；

29、若某一個(gè)實(shí)際孵化參數(shù)的局部異常因子值不大于預(yù)設(shè)值，則將該局部異常因子值不大于預(yù)設(shè)值的實(shí)際孵化參數(shù)在初始實(shí)際孵化參數(shù)集中保留；

30、以此類推，直至對緊密度不大于預(yù)設(shè)緊密度初始實(shí)際孵化參數(shù)集中的每個(gè)實(shí)際孵化參數(shù)篩選完畢后，得到修正處理后的實(shí)際孵化參數(shù)集。

31、進(jìn)一步地，本發(fā)明的一個(gè)較佳實(shí)施例中，將各種實(shí)際孵化參數(shù)集與相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)孵化參數(shù)集進(jìn)行比較分析，得到孵化器中各項(xiàng)孵化參數(shù)的運(yùn)行狀態(tài)，具體為：

32、根據(jù)各種實(shí)際孵化參數(shù)集構(gòu)建若干實(shí)際孵化參數(shù)曲線圖，以及根據(jù)各種標(biāo)準(zhǔn)孵化參數(shù)集構(gòu)建若干標(biāo)準(zhǔn)孵化參數(shù)曲線圖；

33、分別對各實(shí)際孵化參數(shù)曲線圖與相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)孵化參數(shù)曲線圖進(jìn)行重合度分析，得到實(shí)際孵化參數(shù)曲線圖與相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)孵化參數(shù)曲線圖之間的重合度；

34、若某一實(shí)際孵化參數(shù)曲線圖與相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)孵化參數(shù)曲線圖之間的重合度不大于預(yù)設(shè)重合度，則將相應(yīng)的孵化器中相應(yīng)孵化參數(shù)的運(yùn)行狀態(tài)標(biāo)記為偏移狀態(tài)；

35、若某一實(shí)際孵化參數(shù)曲線圖與相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)孵化參數(shù)曲線圖之間的重合度大于預(yù)設(shè)重合度，則將相應(yīng)的孵化器中相應(yīng)孵化參數(shù)的運(yùn)行狀態(tài)標(biāo)記為正常狀態(tài)。

36、進(jìn)一步地，本發(fā)明的一個(gè)較佳實(shí)施例中，若孵化器中存在孵化參數(shù)的運(yùn)行狀態(tài)為偏差狀態(tài)的情況，則對孵化器進(jìn)行調(diào)控處理，具體為：

37、獲取孵化器的調(diào)控日志信息，根據(jù)所述調(diào)控日志信息獲取孵化器在發(fā)生各種孵化參數(shù)偏移工況時(shí)所對應(yīng)的歷史調(diào)控方案；

38、以及基于調(diào)控日志信息獲取經(jīng)過各個(gè)歷史調(diào)控方案調(diào)控后各種孵化參數(shù)偏移工況的調(diào)控精度，獲取調(diào)控精度最高的歷史調(diào)控方案作為相應(yīng)孵化參數(shù)偏移工況的最佳調(diào)控方案，得到各種孵化參數(shù)偏移工況的最佳調(diào)控方案；

39、構(gòu)建知識庫，并將各種孵化參數(shù)偏移工況的最佳調(diào)控方案導(dǎo)入所述知識庫中；

40、若孵化器中存在孵化參數(shù)的運(yùn)行狀態(tài)為偏差狀態(tài)的情況，則獲取運(yùn)行狀態(tài)為偏差狀態(tài)的孵化參數(shù)的實(shí)時(shí)參數(shù)值，得到孵化器的實(shí)際偏移工況；

41、基于灰色關(guān)聯(lián)分析法分析所述實(shí)際偏移工況與知識庫中各種孵化參數(shù)偏移工況之間的關(guān)聯(lián)度，獲取關(guān)聯(lián)度最大的孵化參數(shù)偏移工況；

42、根據(jù)關(guān)聯(lián)度最大的孵化參數(shù)偏移工況在所述知識庫中提取得到對孵化器進(jìn)行調(diào)控的最佳調(diào)控方案，并基于提取得到的最佳調(diào)控方案對孵化器進(jìn)行調(diào)控處理。

43、本發(fā)明第二方面公開了一種基于智能調(diào)控的天敵昆蟲孵化培養(yǎng)系統(tǒng)，所述天敵昆蟲孵化培養(yǎng)系統(tǒng)包括存儲(chǔ)器與處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有天敵昆蟲孵化培養(yǎng)方法程序，當(dāng)所述天敵昆蟲孵化培養(yǎng)方法程序被所述處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)如下步驟：

44、獲取孵化器中目標(biāo)天敵昆蟲的實(shí)時(shí)生長特征圖像，并對所述實(shí)時(shí)生長特征圖像進(jìn)行識別處理，得到對目標(biāo)天敵昆蟲進(jìn)行孵化時(shí)所對應(yīng)的各種標(biāo)準(zhǔn)孵化參數(shù)集；

45、在若干個(gè)預(yù)設(shè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)采集孵化器的實(shí)際孵化參數(shù)，采集完畢后，并對所獲取采集的實(shí)際孵化參數(shù)進(jìn)行歸類處理，得到各種實(shí)際孵化參數(shù)集；

46、將各種實(shí)際孵化參數(shù)集與相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)孵化參數(shù)集進(jìn)行比較分析，得到孵化器中各項(xiàng)孵化參數(shù)的運(yùn)行狀態(tài)；

47、若孵化器中各項(xiàng)孵化參數(shù)的運(yùn)行狀態(tài)均為正常狀態(tài)，則不對孵化器進(jìn)行調(diào)控處理；若孵化器中存在孵化參數(shù)的運(yùn)行狀態(tài)為偏差狀態(tài)的情況，則對孵化器進(jìn)行調(diào)控處理。

48、本發(fā)明解決了背景技術(shù)中存在的技術(shù)缺陷，本發(fā)明具備以下有益效果：獲取孵化器中目標(biāo)天敵昆蟲的實(shí)時(shí)生長特征圖像，并對所述實(shí)時(shí)生長特征圖像進(jìn)行識別處理，得到對目標(biāo)天敵昆蟲進(jìn)行孵化時(shí)所對應(yīng)的各種標(biāo)準(zhǔn)孵化參數(shù)集；?在若干個(gè)預(yù)設(shè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)采集孵化器的實(shí)際孵化參數(shù)，采集完畢后，并對所獲取采集的實(shí)際孵化參數(shù)進(jìn)行歸類處理，得到各種實(shí)際孵化參數(shù)集；?將各種實(shí)際孵化參數(shù)集與相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)孵化參數(shù)集進(jìn)行比較分析，得到孵化器中各項(xiàng)孵化參數(shù)的運(yùn)行狀態(tài)；若孵化器中各項(xiàng)孵化參數(shù)的運(yùn)行狀態(tài)均為正常狀態(tài)，則不對孵化器進(jìn)行調(diào)控處理；若孵化器中存在孵化參數(shù)的運(yùn)行狀態(tài)為偏差狀態(tài)的情況，則對孵化器進(jìn)行調(diào)控處理。通過智能監(jiān)測和智能控制系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)測和精確調(diào)整孵化環(huán)境的溫度、濕度、光照等參數(shù)，確保每個(gè)孵化階段的最優(yōu)條件，從而大大提高孵化的成功率和幼蟲的健康。