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龙图腾网获悉西南大学柑桔研究所;赣州赣农之星农业科技有限公司;赣州市农业技术推广中心申请的专利基于人工智能的大棚设施蔬菜栽培模式运营管理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：CN116451999B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310414592.0，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于人工智能的大棚设施蔬菜栽培模式运营管理系统是由何庭发;明家琪;骆振营;贺明阳;郭丽虹;尚慧敏;扶京龙;夏园园;魏秀珍;邹梁峰;王勇;吴垂茂;张健;曹跃仙;赖金美设计研发完成，并于2023-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的大棚设施蔬菜栽培模式运营管理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的大棚设施蔬菜栽培模式运营管理系统，涉及栽培模式运营管理技术领域，解决了现有技术中，不能够将蔬菜作物按类型开展监测，以至于在大棚更换种植作物类型时不能够进行智能控制的技术问题；本发明是对大棚设施蔬菜栽培区域进行运营风险检测，防止在施肥过程中蔬菜栽培区域内的蔬菜受肥不均匀，导致大棚设施蔬菜栽培区域内的生产效率降低、大棚设施运营管理效率降低；还能对大棚设施蔬菜栽培区域内的种植作物进行智能控制，在大棚设施蔬菜栽培区域内更换种植作物类型时，能够提高栽培区域的种植效率，同时避免在更换种植作物类型后出现种植风险增加的问题，并将病虫害等影响降至最低。

本发明授权基于人工智能的大棚设施蔬菜栽培模式运营管理系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的大棚设施蔬菜栽培模式运营管理系统，其特征在于，包括服务器，服务器通讯连接有： 土壤管控检测单元，用于对大棚设施的蔬菜栽培区域土壤进行划分检测管制，采集到土壤优化过程中蔬菜栽培区域内土壤表面有机肥施加厚度的最大差值以及有机肥施加后蔬菜栽培区域内深耕的平均深度值；采集到蔬菜栽培区域深耕过程中同一区域的深耕平均持续时长；通过分析获取到蔬菜栽培区域内土壤优化管控检测系数，根据优化系数分析生成土壤管控合格信号或者土壤管控不合格信号，并将其发送至服务器； 翻耕阶段监测单元，用于对蔬菜栽培区域翻耕后的土壤进行阶段监测，通过分析生成监测正常信号或者异常信号，并将其发送至服务器；翻耕阶段监测单元的运行过程如下： 采集到蔬菜栽培区域内翻耕阶段的起始时刻与有机肥投放时刻的间隔时长以及在大棚盖膜前后时间段内蔬菜栽培区域的翻耕周期降低频率，并将其分别与间隔时长阈值和周期降低频率阈值进行比较： 若蔬菜栽培区域内翻耕阶段的起始时刻与有机肥投放时刻的间隔时长超过间隔时长阈值，且在大棚盖膜前后时间段内蔬菜栽培区域的翻耕周期降低频率超过周期降低频率阈值，则判定蔬菜栽培区域内翻耕阶段监测正常，生成翻耕阶段监测正常信号并将翻耕阶段监测正常信号发送至服务器； 若蔬菜栽培区域内翻耕阶段的起始时刻与有机肥投放时刻的间隔时长未超过间隔时长阈值，或者在大棚盖膜前后时间段内蔬菜栽培区域的翻耕周期降低频率未超过周期降低频率阈值，则判定蔬菜栽培区域内翻耕阶段监测异常，生成翻耕阶段监测异常信号并将翻耕阶段监测异常信号发送至服务器； 运营风险检测单元，用于对蔬菜栽培区域运营风险进行检测，将蔬菜栽培区域划分为i个子区域，i为大于1的自然数，采集到蔬菜栽培区域施肥过程中相邻子区域边界施肥量的最大差值以及施肥过程中子区域内重复施肥区域的面积占比；采集到蔬菜栽培区域内各个子区域更换作物种类阶段残留物清理时长；通过分析获取到蔬菜栽培区域内运营风险检测系数，根据检测系数分析生成运营高风险信号或者运营低风险信号，并将其发送至服务器； 运营智能控制单元，用于对蔬菜栽培区域内种植作物类型进行智能控制，将种植作物类型划分为o个类型，o为大于1的自然数，通过分析将种植作物类型划分为易病虫害难控作物、易病虫害易控作物、难病虫害难控作物以及难病虫害易控作物，并根据作物类型进行智能控制。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西南大学柑桔研究所;赣州赣农之星农业科技有限公司;赣州市农业技术推广中心，其通讯地址为：400000 重庆市北碚区歇马镇柑桔村15号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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