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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种模型-数据联合驱动的大棚智能配肥方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116128672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211583878.3，技术领域涉及：G06Q50/02；该发明授权一种模型-数据联合驱动的大棚智能配肥方法和系统是由唐睿智;林海;李思道;周晓阳;刘晓初;王嘉轩;张忠林;陈锦盛设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型-数据联合驱动的大棚智能配肥方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及农业领域，且公开了一种模型‑数据联合驱动的大棚智能配肥方法和系统，包括控制传感模块、图像解析模块以及任务决策模块，控制传感模块包括土壤传感网络和由电控处理器控制程序和通信程序的施灌车，图像解析模块硬件部分包括计算设备和云服务器，图像解析模块软件部分包括生长阶段检测网络和欠营养检测网络，任务决策模块硬件包括边缘计算设备和云服务器，任务决策模块软件包括配肥专家系统和基于强化学习的深度决策神经网络，本方案配肥决策精度高，安全性和稳定性较好，可自我升级。这是因为本发明提出的决策方法结合了基于卷积神经网络的机器视觉作物缺肥检测方法，并设计了模型‑数据融合驱动的决策方案。

本发明授权一种模型-数据联合驱动的大棚智能配肥方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种模型-数据联合驱动的大棚智能配肥系统，其特征在于，包括控制传感模块、图像解析模块以及任务决策模块； 控制传感模块包括土壤传感网络和包括电控处理器控制程序和通信程序的施灌车； 图像解析模块的硬件由施灌车的视觉采集夹爪和高性能边缘计算设备及大容量数据储存介质组成； 图像解析模块软件部分包括生长阶段检测网络和欠营养检测网络，生长阶段检测网络输入为正常发育状态下的植株整体图像和茎叶花果图像，输出为植株处在各个生长阶段的置信度向量，欠营养检测网络输入为欠营养状态下的植株整体图像和茎叶花果图，输出为该植株可能欠缺的营养素的程度系数向量； 任务决策模块硬件包括边缘计算设备和云服务器； 任务决策模块软件包括配肥专家系统和基于强化学习的深度决策神经网络； 所述土壤传感网络包括多个土壤综合传感器且与云端信息系统建立链接； 施灌车上设置有带摄像头和必要补光设备的机械夹爪； 施灌车上设置有多个施灌侧，每个施灌侧安装机械夹爪； 施灌车上的配液箱应搭载综合传感器； 施灌车的入料口搭载压力传感器； 所述配肥专家系统由模型库、数据库和推理机组成，模型库根据大棚种植专家的经验建立并储存了多种植物的配肥数学模型，数据库则储存不同作物的知识信息和生长需求数据，推理机依据模型库中有关配肥决策的数学模型，能够得出当前最优配肥用料配比和施灌量决策结果； 所述基于强化学习的深度决策神经网络使用了DQN作为配肥决策的网络框架，从数学建模的角度解释配肥任务，决策目标就是最小化作物欠营养程度系数向量的模，用马尔可夫过程解释配肥决策，状态为生长特征解算数据和土壤传感器回传数据，动作为配肥用料配比、施灌量、EC值，奖励为欠营养程度系数向量模的相反数，决策网络参数的训练，通过获取每一轮作物生长状态，做出配肥决策并获得本轮奖励，使用TD算法反复迭代训练直至参数收敛。

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