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龙图腾网恭喜江苏大学申请的专利一种基于深度神经网络的温室作物灌溉方法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：CN114117905B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202111392679.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度神经网络的温室作物灌溉方法是由左志宇;李文杰;毛罕平;张晓东;韩绿化;牟晋东设计研发完成，并于2021-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度神经网络的温室作物灌溉方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度神经网络的温室作物灌溉方法，首先构建基于深度神经网络的作物蒸腾速率预测模型、温室环境参数预测模型、作物水分状态检测模型和作物水分胁迫恢复时间预测模型；然后将作物定植日期、当前日期、当前时间、温室环境参数预测值输入作物蒸腾速率预测模型得到作物蒸腾速率预测值，在下一灌溉时间的间隔内对时间积分得到作物蒸腾量预测值；将定植日期、当前日期、当前时间、温室环境参数、作物冠层叶片的RGB图像、深度图像和近红外图像输入作物水分状态检测模型判断作物水分状态，根据作物水分状态和作物蒸腾量预测值进行灌溉。本发明能动态调整灌溉时间和灌溉量，实现对作物的精准灌溉，节省灌溉用水。

本发明授权一种基于深度神经网络的温室作物灌溉方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的温室作物灌溉方法，其特征在于：每隔m分钟，采集一次温室环境参数以及作物冠层叶片的RGB图像、深度图像和近红外图像，并输入作物水分状态检测模型，判断作物的水分状态；若作物水分状态为灌溉亏缺，则立即进行灌溉；并在经过作物水分胁迫恢复时间后进行下一次作物水分状态检测；若灌溉后n小时内均未出现作物水分状态为灌溉亏缺，则在灌溉后的n小时通过作物水分状态检测模型判断作物的水分状态，并进行灌溉；其中n为灌溉间隔时间；所述灌溉亏缺是灌溉水平小于F1-P的作物水分状态，定义净光合速率最高的灌溉水平为灌溉基准，记为F；定义允许的相对偏差为阈值，记为P；灌溉水平大于F1+P的作物水分状态判为灌溉过量，在区间[F1-P,F1+P]的作物水分状态判为灌溉适量；灌溉量是由下列公式确定的： 其中：Q为单株灌溉量，Qpred为接下来n小时内的单株蒸腾量预测值，Q'为上次灌溉时的单株灌溉量，ET为上次灌溉到当前时刻的单株蒸腾量。

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