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龙图腾网获悉安徽智野生物科技发展有限公司申请的专利一种石斛温室育苗智能滴灌方法及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：CN119278838B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202411399627.9，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权一种石斛温室育苗智能滴灌方法及系统是由陈大卫;陈野牧;陈野樵;丁卫中;章萍萍;刘运渠设计研发完成，并于2024-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种石斛温室育苗智能滴灌方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种石斛温室育苗智能滴灌方法及系统，涉及智能滴灌技术领域，具体包括：采集多组石斛育苗温室里的历史数据；将温度、风速和石斛生长阶段数据作为训练集，对应的水分需求量作为标签，基于深度学习算法建立石斛水分需求预测模型；实时采集温室内的温度、风速和石斛生长阶段数据，输入至模型，得到预测石斛水分需求量，使用土壤湿度数据和光照强度数据对预测的石斛水分需求量进行修正，得到综合水分需求指数；计算滴灌间隔并自动调整滴灌时间，当综合水分需求指数高于预设阈值时增加滴灌水量。本发明动态调整滴灌间隔和滴灌水量，确保石斛在不同生长阶段和环境变化下获得适宜的水分供应，提高水分利用效率，降低人工管理成本和劳动强度。

本发明授权一种石斛温室育苗智能滴灌方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种石斛温室育苗智能滴灌方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤1：使用土壤湿度传感器、温度传感器、光照强度传感器、风速传感器和植物生长状态传感器，采集多组石斛育苗温室里的历史数据，每组历史数据包括温度、风速、石斛生长阶段数据和对应的石斛水分需求量； 步骤2：将温室内的温度、风速和石斛生长阶段数据作为训练集，将对应的水分需求量作为标签，基于深度学习算法建立石斛水分需求预测模型，对模型进行训练，得到训练好的石斛水分需求预测模型； 步骤3：利用传感器实时采集温室内的温度、风速和石斛生长阶段数据，并输入至水分需求预测模型中，得到模型输出的预测的石斛水分需求量，使用采集的土壤湿度数据和光照强度数据对预测的植物水分需求量进行修正，得到综合水分需求指数； 步骤4：基于得到的综合水分需求指数，使用动态调整公式计算出滴灌间隔，根据计算出的滴灌间隔，系统自动调整滴灌时间，且当综合水分需求指数高于预设的水分需求阈值时，系统将增加滴灌水量； 所述基于深度学习算法建立石斛水分需求预测模型的过程，具体包括： 基于深度学习算法建立石斛水分需求预测模型，该模型由输入层、隐藏层、激活层和输出层构成，将温室内的温度、风速和石斛生长阶段数据作为训练集，将对应的水分需求量作为标签，对模型进行训练，得到训练好的石斛水分需求预测模型； 使用采集的土壤湿度数据和光照强度数据对预测的石斛水分需求量H进行修正，得到综合水分需求指数所依据的公式如下： 其中，M是综合水分需求指数，S是土壤湿度，L是光照强度，H是预测的石斛水分需求量，α是土壤湿度S的预设比例系数，β是光照强度L的预设比例系数，γ是预测的石斛水分需求量H的预设比例系数，α、β、γ均大于零，且αβγ，C1为常数修正指数； 所述基于得到的综合水分需求指数，使用动态调整公式计算滴灌间隔It，所依据的公式如下： It＝I0*e-k*M 其中，It是计算出的滴灌间隔，I0是初始滴灌间隔，单位为小时，M是综合水分需求指数，k是预设的调整系数，且k大于零； 将土壤湿度传感器、温度传感器、光照强度传感器、风速传感器和植物生长状态传感器安装在温室的不同区域，具体包括： 在温室内，根据石斛种植布局和环境特点安装传感器，土壤湿度传感器安装在植物根部附近，温度传感器安装在温室中央，避免局部热源影响，光照强度传感器安装在能够代表整个温室光照条件的位置，风速传感器安装在温室内的通风口位置处； 采集石斛水分需求量应根据历史灌溉数据获取； 所述石斛生长阶段主要分为：种子阶段、幼苗阶段、生长期、开花阶段、结果阶段和衰老阶段； 根据计算出的滴灌间隔，系统自动调整滴灌水量，具体包括： 当综合水分需求指数M高于预设的水分需求阈值Mx，即MMx时，系统将增加滴灌水量，滴灌水量Q的计算公式如下： Q＝Qbase*1+δ*M 其中，Q为灌溉水量,Qbase是基础灌溉量，单位为升，M为综合水分需求指数，δ为综合水分需求指数M的预设比例系数，δ大于零。

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