知识图谱+机器视觉，这套AI种植管控系统让草莓生产更智慧！
当前草莓消费需求多样化，年轻群体渐成消费新引擎 ，市场前景巨大，草莓种植模式也不断升级。运用机器视觉、人工智能等技术可以将种植者的种植经验和模型系统相结合，建立基于知识推理和视觉信息识别的设施草莓智慧管控决策方法，实现草莓智慧管控云托管。
采用知识图谱技术将种植者经验和模型系统相结合，首先要将种植者经验、环境数据和草莓图像识别数据标准化，建立标准化的草莓种植知识结构和知识库；然后采用知识推理的方法结合草莓种植水肥模型和温室气候模型建立设施草莓智慧种植决策方法，该技术方案包括草莓植株生长模型、基于多特征融合的草莓生长状态识别算法、基于知识图谱的草莓智慧管理决策方法、草莓智慧管控云服务托管系统等4个部分（图1）。
图1 基于知识图谱的草莓种植智慧管控决策系统
草莓生长模型图包含了植株生长时间、株高（叶柄长）、茎粗、叶片长、叶片宽、叶片数、叶片展开时间、开花时间、果实膨大时间、开始采收时间和采收结束时间。通过生长模型图可以很方便地分析草莓营养生长和生殖生长的过程，更好地理解草莓在不同环境下的生长行为。通过对比视觉识别的植株生长状态与草莓生长模型，得到作物生长偏差，进一步根据生长偏差通过知识图谱决策系统调整设定值。
草莓生长状态识别模型构建
草莓生育期是影响草莓种植管理的重要因素，传统的草莓生育期识别方法主要依靠人的经验，团队采用机器视觉的识别方法来自动识别草莓生育期、吐水情况、果实和花朵，为草莓智慧管控提供决策依据。视觉识别模型提取的信息包括生育期、吐水、果实和花朵等信息。视觉分析模型的构建主要包括采集样本图片、样本增强、样本标注、模型训练、视觉模型应用5部分。草莓生育期被分为5个时期，即营养生长期、开花期、果实膨大期1、果实膨大期2、成熟期。
图2 基于YOLO-V4的草莓生长状态识别算法
该模型采用基于多特征融合的草莓生长状态识别算法，实现草莓生育期和吐水情况的识别。该算法采用YOLO-V4网络进行特征提取，然后对于不同尺度特征再进行加深提取，最后将各特征采样至原图大小进行特征融合。基于YOLO-V4的草莓生长状态识别算法示意图如图2所示，草莓关键特征识别效果如图3所示。
图3 草莓关键特征识别效果
基于知识推理草莓智慧管控决策方法包括标准化管理策略和优化调整策略两个部分，即在标准化管理策略的基础上，根据实时反馈结果调整优化管理策略（图4）。标准管理策略表是基础设置，是满足作物生长的基本需求。优化调整管理策略表是决策系统根据反馈的作物状态进行调整的策略。图5是构建的知识图谱的一部分。草莓智慧管控云服务托管系统总体框架如图6所示。
图4 基于知识推理草莓智慧管控决策方法
图5 灌溉知识图谱构建
图6 系统总体框架图
试验场地选择云南省昆明市富民县国家高原云果产业园，如图7所示。试验温室位于云南省昆明市富民县（东经102°21'~102°47'，北纬25°08'~25°36'），平均海拔1679 m，气候温和，冬无严寒，夏无酷暑，干湿季分明。年平均气温15.8℃，春季平均气温17.5℃，夏季20.9℃ ，秋季15.8℃ ，冬季9.1℃，如图8所示。栽培方式为高架基质栽培，通过水肥一体化施肥机和滴灌系统对植株提供水肥营养液，按照营养液配方（质量比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。试验品种是'章姬’草莓，'章姬’为日本品种，果实长圆锥形，鲜红美观，果型端正整齐。一级花序果平均果重35 g，最大果重50 g，可溶性固形物含量为9%~14%。
a.草莓种植情况
b.试验温室
图7 试验场地
图8 试验温室所在地月空气温湿度（2019年7~11月）
将草莓智慧管控云服务托管系统应用到生产中，经过4个月的验证测试，草莓植株生长良好，如图9草莓生长效果。
图9 草莓生长效果
2020年9月10日开始第一次测产，每3~4天1次，对各编号植株采集鲜果计算产量，11月30日为最后一次测产时间。将每个温室成熟周期内的80株植株样本，按照A、B、C、D四个等级分布为样本基数。产量计算方式：样本植株对应等级产量×植株总量。例如温室在测产周期内A级果样本基数为200 g/株，4条测定种植槽内植株为400株，则A级果总重量计算方式如下：A级果总重量=200 g/株×400株。根据最后的测产结果，试验基于知识推理的决策方法使得草莓产量达到8456.1 g，约105.7 g/株。定植后产量分布如图10所示，表1为果实产出分布。
图10 定植后产量统计
表1 果实产出分布
基于机器视觉的草莓生长状态识别系统，解决了草莓生长状态识别和辨认完全依靠种植者经验的问题，并首次提出基于知识图谱的设施草莓智慧管控决策方法，该方法的标准化知识库随着知识的积累和数据的增加，决策方法会更加精准。云服务系统形成草莓种植管理“智慧在云，智能在端”的管控方式，托管服务模式可以有效地改变农民的生产理念，由过去的单纯追求产量向质量效益型转变，并使项目区农民掌握信息化、智能化、装备化的管理技术，对发展智慧农业具有重要的促进作用，形成完善、可借鉴的草莓智慧化管控模式，为中国草莓智慧种植探索开创新的局面。
林森,郭文忠,郑剑锋,等.基于知识图谱和机器视觉的智慧草莓生产托管服务系统实践[J].农业工程技术,2021,41(04):17-20.