【技術實現步驟摘要】
本申請涉及人工智能，特別是涉及一種溫室作業決策方法及相關裝置、設備和存儲介質。
技術介紹
1、目前，市場上多數溫室仍然采樣人工管理，自動化與智能化較為低下。由于個人技術水平的參差不齊，導致溫室作物在種植過程中出現物質資源、人力資源等不合理使用并造成資源浪費，而溫室作物也無法得到理想生長環境而導致產量較低。
2、基于此，目前主要通過諸如專家經驗指導、預設規則調控等方式改進人工管理的落后與不足之處。但是，現有技術的種種方式，難以同時兼顧產量與成本，也難以形成溫室閉環決策。有鑒于此，如何實時預測溫室作業決策，以實現溫室閉環決策，并同時兼顧產量與成本，成為亟待解決的問題。
技術實現思路
1、本申請主要解決的技術問題是提供一種溫室作業決策方法及相關裝置、設備和存儲介質，能夠實時預測溫室作業決策，以實現溫室閉環決策，并同時兼顧產量與成本。
2、為了解決上述技術問題，本申請第一方面提供了一種溫室作業決策方法，包括：獲取基于目標溫室作物的樣本生長數據經強化學習訓練得到的溫室作業決策模型；其中，樣本生長數據包括目標溫室作物在第一樣本時刻的狀態參數下采用動作參數之后在第二樣本時刻的狀態參數，狀態參數包括室外參數、室內參數、水肥參數、長勢參數、病蟲害參數和產量參數，動作參數包括溫室控制動作和農事活動動作；基于溫室作業決策模型處理目標溫室作物在當前時刻的狀態參數，得到當前時刻待對目標溫室作物執行的動作參數。
3、為了解決上述技術問題，本申請第二方面提供了一種溫室作業決策
4、為了解決上述技術問題，本申請第三方面提供了一種電子設備，至少包括相互耦接的存儲器和處理器，存儲器中至少存儲有程序指令，處理器用于執行程序指令以實現上述第一方面中的溫室作業決策方法。
5、為了解決上述技術問題，本申請第四方面提供了一種計算機可讀存儲介質，存儲有能夠被處理器運行的程序指令，程序指令用于實現上述第一方面的溫室作業決策方法。
6、上述方案，獲取基于目標溫室作物的樣本生長數據經強化學習訓練得到的溫室作業決策模型，樣本生長數據包括目標溫室作物在第一樣本時刻的狀態參數下采用動作參數之后在第二樣本時刻的狀態參數，狀態參數包括室外參數、室內參數、水肥參數、長勢參數、病蟲害參數和產量參數，動作參數包括溫室控制動作和農事活動動作，再基于溫室作業決策模型處理目標溫室作物在當前時刻的狀態參數，得到當前時刻待對目標溫室作物執行的動作參數，一方面能夠通過經強化學習訓練的溫室作業決策模型處理當前時刻的狀態參數，以預測待執行的動作參數，能夠實時預測溫室作業決策，且由于動作參數包含溫室控制動作和農事活動動作，故能夠兼顧到溫室作業多方面決策，相較于諸如僅溫室環控動作決策等單一決策而言，有助于實現溫室閉環決策，另一方面由于溫室作業決策模型經樣本生長數據訓練得到，且樣本生長數據包括目標溫室作物在第一樣本時刻的狀態參數下采用動作參數之后在第二樣本時刻的狀態參數，故通過強化學習訓練能夠迫使溫室作業決策模型學習在特定狀態參數下執行特定動作參數如何影響后續狀態參數，有助于使溫室作業決策模型兼顧狀態參數中以產量參數為代表的產量與動作參數所代表的成本。故此，能夠實時預測溫室作業決策，以實現溫室閉環決策，并同時兼顧產量與成本。
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1.一種溫室作業決策方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述樣本生長數據至少由目標溫室作物的生長模擬模型生成得到，且所述生長模擬模型包括：溫室氣候控制模擬模型、溫室水肥控制模擬模型、作物生長狀態模擬模型、農事活動模擬模型和作物產量模擬模型。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二樣本時刻的室內參數獲取步驟包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二樣本時刻的水肥參數獲取步驟包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二樣本時刻的長勢參數獲取步驟包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一樣本時刻的室內參數、水肥參數和長勢參數，預測得到所述第二樣本時刻的長勢參數，包括：
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二樣本時刻的農事活動動作獲取步驟包括：
8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二樣本時刻的產量參數獲取步驟包括：
9.根據權利要求1至8任一項所述的方法，其特征在于，所述樣
10.根據權利要求1至8任一項所述的方法，其特征在于，所述強化學習訓練以最大化模型獎勵為目標，所述模型獎勵包括所述目標溫室作物的種植收益與種植成本之差，且所述種植收益基于所述產量參數得到，所述種植成本基于執行所述動作參數所消耗成本得到。
11.根據權利要求1至8任一項所述的方法，其特征在于，所述室外參數包括：室外溫度、室外濕度、太陽輻射、風速風向、降雨、總輻射、光合有效輻射中至少一者；
12.一種溫室作業決策裝置，其特征在于，包括：
13.一種電子設備，其特征在于，至少包括相互耦接的存儲器和處理器，所述存儲器中至少存儲有程序指令，所述處理器用于執行所述程序指令以實現權利要求1至11任一項所述的溫室作業決策方法。
14.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，存儲有能夠被處理器運行的程序指令，所述程序指令用于實現權利要求1至11任一項所述的溫室作業決策方法。
...【技術特征摘要】
1.一種溫室作業決策方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述樣本生長數據至少由目標溫室作物的生長模擬模型生成得到，且所述生長模擬模型包括：溫室氣候控制模擬模型、溫室水肥控制模擬模型、作物生長狀態模擬模型、農事活動模擬模型和作物產量模擬模型。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二樣本時刻的室內參數獲取步驟包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二樣本時刻的水肥參數獲取步驟包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二樣本時刻的長勢參數獲取步驟包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一樣本時刻的室內參數、水肥參數和長勢參數，預測得到所述第二樣本時刻的長勢參數，包括：
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二樣本時刻的農事活動動作獲取步驟包括：
8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二樣本時刻的產量參數獲取步驟包括：...
【專利技術屬性】
技術研發人員：閆潤強，宋季錕，鄧柯珀，
申請(專利權)人：河南訊飛人工智能科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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