基于知識圖譜和機器視覺的智慧草莓生產托管服務系統(tǒng)實踐＊

林 森，郭文忠**，鄭建鋒，肖麗娟，文朝武，張 宇，龍潔花

（1.北京農業(yè)智能裝備技術研究中心，北京 100097；2.中國農業(yè)大學，北京 100083；3.天津綠色世界現(xiàn)代農業(yè)有限公司，天津 301800）

草莓是中國廣泛種植的重要經濟作物之一，在國內大部分地區(qū)均有種植，是幫助農民增收致富的重要作物。目前草莓種植多為設施栽培，與傳統(tǒng)露地栽培草莓的方式相比，設施栽培更有利于草莓的生長及生產，由于其對草莓生產具有一定的優(yōu)勢，因此設施草莓被大力推廣，并被廣泛應用到草莓的實際生產中[1-2]。但是，草莓種植多為單體設施栽培，種植技術為傳統(tǒng)的小農方式，技術落后，種植經驗缺乏，針對這種現(xiàn)狀，筆者采用人工智能技術將種植者經驗和模型系統(tǒng)相結合，并通過這種技術方案建立了一套基于知識推理和視覺信息識別的設施草莓智慧管控決策方法，在此基礎上開發(fā)了一款草莓智慧管控云服務托管系統(tǒng)。

決策方法

采用知識圖譜技術將種植者經驗和模型系統(tǒng)相結合，首先要將種植者經驗、環(huán)境數(shù)據(jù)和草莓圖像識別數(shù)據(jù)標準化，建立標準化的草莓種植知識結構和知識庫；然后采用知識推理的方法結合草莓種植水肥模型和溫室氣候模型建立設施草莓智慧種植決策方法，該技術方案包括草莓植株生長模型、基于多特征融合的草莓生長狀態(tài)識別算法、基于知識圖譜的草莓智慧管理決策方法、草莓智慧管控云服務托管系統(tǒng)等4 個部分（圖1）。

草莓生長模型

不同品種的草莓植株的生長特性不同，同一品種在不同的環(huán)境下的生長特征也不同。為了能夠清楚直觀地表示草莓植株在一定條件下的生長狀況，可以將草莓植株的生長過程用圖形的方式表示出來。

草莓生長模型圖包含了植株生長時間、株高（葉柄長）、莖粗、葉片長、葉片寬、葉片數(shù)、葉片展開時間、開花時間、果實膨大時間、開始采收時間和采收結束時間。通過生長模型圖可以很方便地分析草莓營養(yǎng)生長和生殖生長的過程，更好地理解草莓在不同環(huán)境下的生長行為。通過對比視覺識別的植株生長狀態(tài)與草莓生長模型，得到作物生長偏差，進一步根據(jù)生長偏差通過知識圖譜決策系統(tǒng)調整設定值。

圖1 基于知識圖譜的草莓種植智慧管控決策系統(tǒng)

圖2 基于YOLO-V4 的草莓生長狀態(tài)識別算法

圖3 草莓關鍵特征識別效果

草莓生長狀態(tài)識別模型構建

草莓生育期是影響草莓種植管理的重要因素，傳統(tǒng)的草莓生育期識別方法主要依靠人的經驗，團隊采用機器視覺的識別方法來自動識別草莓生育期、吐水情況、果實和花朵，為草莓智慧管控提供決策依據(jù)。視覺識別模型提取的信息包括生育期、吐水、果實和花朵等信息。視覺分析模型的構建主要包括采集樣本圖片、樣本增強、樣本標注、模型訓練、視覺模型應用5 部分。草莓生育期被分為5 個時期，即營養(yǎng)生長期、開花期、果實膨大期1、果實膨大期2、成熟期。

該模型采用基于多特征融合的草莓生長狀態(tài)識別算法，實現(xiàn)草莓生育期和吐水情況的識別。該算法采用YOLO-V4 網絡進行特征提取，然后對于不同尺度特征再進行加深提取，最后將各特征采樣至原圖大小進行特征融合[7-9]。基于YOLO-V4 的草莓生長狀態(tài)識別算法示意圖如圖2 所示，草莓關鍵特征識別效果如圖3 所示。

基于知識推理草莓智慧管控決策方法

知識圖譜通常建立在大量的歷史數(shù)據(jù)和圖片之上，將所有數(shù)據(jù)鏈接在一起。知識圖譜可以將經驗知識化，幫助重構一種可選擇、可分類、結構化的知識，使計算機和人類都能讀懂知識。

基于知識圖譜結構的推理方法包括標準化管理策略和優(yōu)化調整策略兩個部分，即在標準化管理策略的基礎上，根據(jù)實時反饋結果調整優(yōu)化管理策略（圖4）。標準管理策略表是基礎設置，是滿足作物生長的基本需求。優(yōu)化調整管理策略表是決策系統(tǒng)根據(jù)反饋的作物狀態(tài)進行調整的策略。

將知識圖譜的知識推理方法應用到草莓種植管理中，首先要將影響草莓生長和種植經濟性的因素進行融合分析，將相關知識進行標準化，建立標準化的草莓種植知識結構；然后根據(jù)標準化的知識結構搜集大量專家的草莓種植經驗，構建草莓種植專家知識庫；采用基于Neo4j 與Python 的方法構建知識圖譜，構建草莓種植智慧管控系統(tǒng)。圖5 是構建的知識圖譜的一部分。

知識推理過程中需要采集的數(shù)據(jù)包括天氣、植株高度、吐水情況、莖粗、空氣溫度、太陽輻射、空氣濕度。天氣情況根據(jù)當天天氣預報得到；植株吐水情況根據(jù)視覺識別得到；植株高度和莖粗由生產輔助管理人員策略得到；實時環(huán)境數(shù)據(jù)空氣溫度、太陽輻射、空氣濕度由現(xiàn)場安裝傳感器測量得到[3-6]。

草莓智慧管控云服務托管系統(tǒng)

基于草莓智慧管控決策方法的科技成果，開發(fā)了草莓智慧管控云托管服務系統(tǒng)，實現(xiàn)了草莓智慧管控過程中灌溉、施肥、環(huán)境控制、數(shù)據(jù)分析和設備巡檢的全托管服務，云平臺基礎功能主要包括云組態(tài)、數(shù)據(jù)分析、知識推理系統(tǒng)、視覺系統(tǒng)、模型系統(tǒng)和知識庫等模塊，輔助可選功能包括水肥一體化智慧管控系統(tǒng)、草莓生產檔案管理、草莓品控溯源系統(tǒng)等，系統(tǒng)總體框架如圖6 所示。

圖4 基于知識推理草莓智慧管控決策方法

圖5 灌溉知識圖譜構建

圖6 系統(tǒng)總體框架圖

試驗驗證

試驗場地選擇云南省昆明市富民縣國家高原云果產業(yè)園，如圖7 所示。試驗品種是‘章姬’草莓，‘章姬’為日本品種，果實長圓錐形，鮮紅美觀，果型端正整齊。一級花序果平均果重35 g，最大果重50 g，可溶性固形物含量為9%～14%。

栽培方式為高架基質栽培，與傳統(tǒng)的土壤栽培相比，草莓高架栽培可以避免彎腰作業(yè)，極大降低草莓生產的勞動強度，有效避免土壤連作障礙，使得果實清潔衛(wèi)生、著色均勻。在草莓生產人員老齡化加劇和農產品安全問題日益嚴峻的時代背景下，草莓高架栽培的技術優(yōu)勢越來越凸顯。通過水肥一體化施肥機和滴灌系統(tǒng)對植株提供水肥營養(yǎng)液，按照營養(yǎng)液配方（質量比N:P:K:Ca:Mg:Fe:Mn:Cu:Zn:B:Mo=100:25:125:80:24:2.5:0.5:0.02:0.05:0.5:0.01）配制母液。

圖7 試驗場地

試驗溫室位于云南省昆明市富民縣（東經102°21'～102°47'，北 緯25°08'～25°36'），平 均海拔1679 m，氣候溫和，冬無嚴寒，夏無酷暑，干濕季分明。年平均氣溫15.8℃，春季平均氣溫17.5℃，夏季20.9℃，秋季15.8℃，冬季9.1℃，如圖8 所示。

試驗結果與分析

將草莓智慧管控云服務托管系統(tǒng)應用到生產中，經過4 個月的驗證測試，草莓植株生長良好，如圖9 草莓生長效果。

隨機選取80 株草莓測量產量，于2020 年9 月10 日開始第一次測產，果實完全成熟后即采收，11 月30 日為最后一次測產。單果重10 g 以上，果型周正，無病蟲害，具有商品價值的果實按照重量分為A 級果（30 g 以上）、B 級果（20～30 g）、C 級果（15～20 g）、D 級果（10～15 g）。根據(jù)最后的測產結果，試驗基于知識推理的決策方法使得草莓產量達到8456.1 g，約105.7 g/ 株。定植后產量分布如圖10 所示，表1 為果實產出分布。

圖8 試驗溫室所在地月空氣溫濕度（2019 年7～11 月）

圖9 草莓生長效果

圖10 定植后產量統(tǒng)計

表1 果實產出分布

結論

該試驗建立了草莓智慧管控云端的托管系統(tǒng)，提出了采用托管服務的方式解決單棟塑料大棚草莓種植管理問題，實現(xiàn)了溫室草莓種植日常管理的托管式服務。其中構建的基于機器視覺的草莓生長狀態(tài)識別系統(tǒng)，解決了草莓生長狀態(tài)識別和辨認完全依靠種植者經驗的問題，并首次提出基于知識圖譜的設施草莓智慧管控決策方法，該方法的標準化知識庫隨著知識的積累和數(shù)據(jù)的增加，決策方法會更加精準。云服務系統(tǒng)形成草莓種植管理“智慧在云，智能在端”的管控方式，托管服務模式可以有效地改變農民的生產理念，由過去的單純追求產量向質量效益型轉變，并使項目區(qū)農民掌握信息化、智能化、裝備化的管理技術，對發(fā)展智慧農業(yè)具有重要的促進作用，形成完善、可借鑒的草莓智慧化管控模式，為中國草莓智慧種植探索開創(chuàng)新的局面。