CENTRALIZED PLANNING AND ANALYTICS SYSTEM FOR GREENHOUSE GROWING OF HYDROPONIC GREENS
A system for centralized planning and analytics for greenhouse growing of hydroponic produce, the system comprising: at least one greenhouse; an imaging system; a climate module; a forecasting system; a storage medium; a processor which comprises at least a machine learning algorithm which improves...
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Format: | Patent |
Sprache: | eng ; fre |
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Zusammenfassung: | A system for centralized planning and analytics for greenhouse growing of hydroponic produce, the system comprising: at least one greenhouse; an imaging system; a climate module; a forecasting system; a storage medium; a processor which comprises at least a machine learning algorithm which improves the accuracy and the yield forecast; and a network which provides a communication pathway for information to move between at least two of the group consisting of: the greenhouse, the imaging system, the climate module, the storage medium and the processor; wherein the forecasting system generates crop analytics from the imaging system; generates climate trends from the climate module disposed in each the at least one greenhouse; and uses a machine learning algorithm to determine yield forecast of the hydroponic produce.
L'invention concerne un système de planification et d'analyse centralisées pour la serriculture de produits hydroponiques, le système comprenant : au moins une serre ; un système d'imagerie ; un module climatique ; un système de prévision ; un support de stockage ; un processeur qui comprend au moins un algorithme d'apprentissage automatique qui améliore la précision et la prévision de rendement ; et un réseau qui fournit un trajet de communication pour permettre à des informations de se déplacer entre au moins deux éléments du groupe constitué par : la serre, le système d'imagerie, le module climatique, le support de stockage et le processeur ; le système de prévision générant une analyse de récolte à partir du système d'imagerie ; générant des tendances climatiques à partir du module climatique disposé dans chaque serre ; et utilisant un algorithme d'apprentissage automatique pour déterminer une prévision de rendement du produit hydroponique. |
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