(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221087154 4.X (22)申请日 2022.07.23 (71)申请人 曲阜师范大学 地址 273165 山东省济宁市曲阜市 静轩西 路57号 (72)发明人 谢兆贤　王震　姚新羽　 (74)专利代理 机构 温州名创知识产权代理有限 公司 33258 专利代理师 陈加利 (51)Int.Cl. G01D 21/02(2006.01) (54)发明名称 一种基于云边计算的多目标优化植物生长 监测系统及方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于云边计算的多目标 优化植物 生长监测系统及方法， 涉及植物生长监 测技术领域。 为了解决传统温室无法灵活依据当 前作物最优生长条件进行温室内环 境的调整， 无 法使作物时时生长在最优生长环 境内， 对温室环 境进行调整的问题。 一种基于云边计算的多目标 优化植物生长监测系统及方法， 通过Fog  Cell采 用MWG算法为核心 计算作物最优生长条件， MWG算 法根据公式确定当前作物中最优生长作物， 确定 最优生长作物的生长条件， 用户依据最优生长条 件下达执行指令， 灵活调整温室内部的温度、 湿 度和光照强度， 保证温室内部的环境均匀一致， 将温室内的环境调整至当前植物的最优生长环 境， 有效提高了作物的产量。 权利要求书4页 说明书9页 附图4页 CN 115235546 A 2022.10.25 CN 115235546 A 1.一种基于云边计算的多目标优化植物生长监测系统， 包括温室(1)和作物生长监测 系统(2)， 其特征在于： 所述温室(1)内分别 安装有量测 装置(11)、 滚轮(12)、 温湿度传感灌 溉装置(13)、 光源传感补光装置(14)和温度传感加热装置(15)， 量测 装置(11)上端安装有 滚轮(12)， 滚轮(12)上端与平移导线滚动连接， 量测装置(11)包括感测盒(111)和作物生长 捕捉相机(112)， 感测盒(111)内分别安装有温度传感器、 湿度传感器和光源强度传感器， 作 物生长捕捉相机(112)安装在感测盒(111)一侧， 光源传感补光装置(14)和温度传感加热装 置(15)分别安装在支撑架上， 温湿度传感灌溉装置(13)分别等距离安装在培 育作物之间； 所述作物生长监测系统(2)由温室(1)、 Fog层(3)和Cloud层(4)构成； 所述Fog层(3)用 于获取不少于一个的温室(1)中作物数据， 并将所述作物数据进行处理后传输至Cloud层 (4)。 2.如权利要求1所述的一种基于云边计算的多目标优化植物生长监测系统， 其特征在 于： 所述温室(1)还 包括： 所述温度传感器、 湿度传感器和光源强度传感器构成传感器模块(16)； 所述传感器模块(16)用于获取并储存有关内部作物生长状况数据， 其中， 所述生长状 况数据用于辨识果实与茎秆的生长状态和微变化； 所述传感器模块(16)还用于主动上传获取到的所述作物生长状况数据至微控制器； 其 中， 所述微控制器设置在Fog层(3)； 所述温湿度传感灌溉装置(13)、 光源传感补光装置(14)和温度传感加热装置(15)构成 执行器模块(17)； 所述执行器模块(17)用于执行接收到的用户指令， 调整温室(1)内的湿度、 温度和光 源。 3.如权利要求2所述的一种基于云边计算的多目标优化植物生长监测系统， 其特征在 于： 所述Fog层(3)由Fog  Cell(31)和Fog主节点(32)构成； 所述Fog Cell(31)包括 微控制器和基于 MWG的作物最优生长条件多目标优化器； 所述微控制器用于收集传感器模块(16)的作物生长条件数据和当前作物数据； 所述基于MWG的作物最优生长条件多目标优化器用于对所述作物生长条件数据进行处 理和优化， 得到处 理优化结果； 将所述处理优化结果为所述当前作物的最优的生长条件， 并将所述生长条件数据 上传 至Fog主节点(32)。 4.如权利要求3所述的一种基于云边计算的多目标优化植物生长监测系统， 其特征在 于： 所述Fog主节点(32)包括Fog  Cell注册器和Fog  Cell监视控制器； 所述Fog Cell注册器用于获取不少于一个的Fog  Cell数据， 所述Fog  Cell数据与温室 (1)一一对应； 同时， 对所述Fog  Cell数据进行统一管理； 所述Fog Cell注册器还用于获取温室(1)建设完成数据， 对建设完成后的温室(1)获取 注册登记信息； 所述注册登记信息包括相关Fog  Cell的位置信息、 作物相关信息以及传感器相关配置 信息； 所述Fog Cell监视控制器用于采集每个所述基于MWG的作物最优生长条件多目标优化权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115235546 A 2器的最优的生长条件处 理结果； 同时， 对每 个所述微控制器采集到的作物生长条件数据进行集中收集处 理； 所述Fog Cell监视控制器还用于将所述作物最优 的生长条件处理结果和生长状况数 据传输到Cloud层(4)进行统一处 理； 所述Fog Cell监视控制器还用于接收到用户选择确认的作物最优生长模式指令， 同时 执行该指令； 将对所述微控制器发出对应控制指令， 将作物最优生长模式中生长条件的设定值进行 控制。 5.如权利要求3所述的一种基于云边计算的多目标优化植物生长监测系统， 其特征在 于： 所述基于MWG的作物最优生长条件多目标优化器的核心算法为基于植物优化算法的最 优生长条件多目标优化 算法； MWG算法中， 每 个植物的位置代 表了一个可 行解， 即一个可 行的生长条件； MWG算法是在WOA的基础上进行改进的， 由于最优设计在搜索空间中的位置不是先验已 知的， 所以MWG算法假设 当前的最佳候选解是目标植物或接 近最优解； 在定义了最佳搜索代 理之后， 其他搜索代 理将因此尝试向最佳搜索代 理更新它们的位 置； 这种行为由下列方程表示： 其中t为当前迭代， 和 为系数向量， X*是当前最优解的位置向量， X是当前解的位置 向量， ||表示绝对值操作， ·表示元素相乘； 每次迭代过程中有更优解出现时就需要更新X*， 和 计算如下: 其中 己在迭代过程中从2线性地下降至0(探索和利用阶段均如此)。 为[0， 1]之间的 随机向量。 6.如权利要求5所述的一种基于云边计算的多目标优化植物生长监测系统， 其特征在 于： 所述MWG算法还 包括收缩 包围机制； 所述收缩 包围机制通过降低公式(3)中 的值实现； 注意 的波动范围也通过 降低， 其中， 是一个区间[ ‑a， a]内的随机值， a随着迭代进 行从2降为0； 设置 中的随机值在[ ‑1， 1]之间， 搜索代理的新位置可以定义为代理原始位置与当前 最优代理位置之间的任意 位置； 所述MWG算法还 包括螺旋更新位置； 首先计算量测装置(11)位置(X， Y)与目标植物位置(X*， Y*)之间的距离， 然后在量测装 置(11)与目标植物位置之间创建一个螺 旋等式， 来模仿量测装置(1 1)的螺旋状移动：权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115235546 A 3