本發明實施例提供的一種環境調節方法及裝置，涉及貯藏保鮮技術領域，考慮到不同類別的貯藏保鮮產品有不同貯藏保鮮環境，所述方法先獲取貯藏保鮮產品的類別，再獲取所述貯藏保鮮產品的實際貯藏環境中的實際貯藏環境數據，然后將所述實際貯藏環境數據與所述貯藏保鮮產品的預設貯藏環境的預設貯藏環境數據進行比對，獲得比對結果，最后根據所述比對結果對所述實際貯藏環境數據進行調節，以使所述實際貯藏環境數據與所述預設貯藏環境數據之間的差值處于預設范圍。本方案能夠針對不同類別的貯藏保鮮產品設定最佳的貯藏環境，進而防止在運輸過程中由于呼吸作用對當前最佳的貯藏環境進行改變，同時減小了貯藏保鮮的困難。

技術領域

本發明涉及貯藏保鮮技術領域，具體而言，涉及一種環境調節方法及裝置。

背景技術

隨著生活質量的改善，人們在日常生活中對水果、蔬菜等農產品的種類的需求越來越多，對其質量的要求也越來越高。目前的農產品自采摘到送至人們的手中，一般經歷的運輸距離較遠，在保存不當的情況下很容易造成嚴重損失。在進行貯藏保鮮時，由于農產品的呼吸作用，會改變其當前的貯藏環境，且不同種類的農產品的最佳貯藏環境不同，更是加大了貯藏保鮮的困難。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例的目的在于提供一種環境調節方法及裝置，以改善上述問題。

第一方面，本發明實施例提供了一種環境調節方法，所述方法包括：獲取貯藏保鮮產品的類別；獲取所述貯藏保鮮產品的實際貯藏環境中的實際貯藏環境數據；將所述實際貯藏環境數據與所述貯藏保鮮產品的預設貯藏環境的預設貯藏環境數據進行比對，獲得比對結果；根據所述比對結果對所述實際貯藏環境數據進行調節，以使所述實際貯藏環境數據與所述預設貯藏環境數據之間的差值處于預設范圍。

在上述實現過程中，通過識別貯藏保鮮產品的類別，從而可以針對不同類別的貯藏保鮮產品設定最佳的貯藏環境，進而防止在運輸過程中由于呼吸作用對當前最佳的貯藏環境進行改變，同時減小了貯藏保鮮的困難。

進一步地，獲取貯藏保鮮產品的類別，包括：獲取所述貯藏保鮮產品的圖像；基于所述圖像識別所述貯藏保鮮產品的類別。

上述過程通過獲取貯藏保鮮產品的圖像，再基于所述圖像實現對貯藏保鮮產品的類別的識別，可以加快識別的速度，進而減少識別的時間，同時減小工人的工作量。

進一步地，基于所述圖像識別所述貯藏保鮮產品的類別，包括：將所述圖像輸入至圖像處理識別模型；通過所述圖像處理識別模型對所述圖像進行識別，獲得所述貯藏保鮮產品的類別。

將圖像輸入至所述圖像處理識別模型中，通過模型來實現對圖像中的貯藏保鮮產品的類別的識別，工人不需對其進行人工識別的環節，可以大大的節省時間，降低勞動成本。

進一步地，所述圖像處理識別模型為卷積神經網絡模型、LSTM模型和深度神經網絡模型中的任意一種。

進一步地，所述實際貯藏環境數據包括貯藏環境的實際溫度數據、實際濕度數據和實際氣體比例數據，所述預設貯藏環境數據包括預設溫度數據，預設濕度數據和預設氣體比例數據，所述差值包括溫度數據差值、濕度數據差值和氣體比例數據差值。

進一步地，將所述實際貯藏環境數據與所述貯藏保鮮產品的預設貯藏環境的預設貯藏環境數據進行比對，獲得比對結果，包括：計算所述實際溫度數據與所述預設溫度數據之差得到所述溫度數據差值；判斷所述溫度數據差值是否處于預設范圍；若所述溫度數據差值不處于所述預設范圍，則獲得所述溫度數據差值不處于預設范圍的比對結果。

進一步地，將所述實際貯藏環境數據與所述貯藏保鮮產品的預設貯藏環境的預設貯藏環境數據進行比對，獲得比對結果，包括：計算所述實際濕度數據與所述預設濕度數據之差得到所述濕度數據差值；判斷所述濕度數據差值是否處于預設范圍；若所述濕度數據差值不處于所述預設范圍，則獲得所述濕度數據差值不處于預設范圍的比對結果。