本发明涉及一种种植草莓的装置，尤其是一种草莓自主种植的大棚。
背景技术：
草莓是人们喜欢吃的食物。为了满足日益增加的对草莓的需求，需要大量的种植草莓。而要培养出草莓就需要时刻注意草莓的生长环境。只有让周围的环境适应草莓在不同时期对环境的要求才能提高草莓的结果概率。
现有的种植草莓的过程都是人为观察，并根据人的主观进行判断从而实现对环境的随意的改变。然而，由于人的精力有限，通常无法及时的判断出草莓的生长阶段。且，即使面对同样的情况，不同的人对草莓的生长情况也会做出不同的判断。这样对草莓的成长是极其不利的。
技术实现要素：
因此，针对上述问题，本发明提供了一种草莓自主种植的大棚，通过棚内设置的摄像头来获得棚内草莓状态信息，棚内控制器基于从云端服务器获得的信息模型以及草莓状态信息，能够及时智能控制周围环境，进而使得草莓的生长环境能够得到最优化。
为了达到上述目的，本发明提出了一种草莓自主种植的大棚，其特征在于，该大棚包括：支架、透明塑料薄膜，透明塑料薄膜固定在支架上形成大棚主体；大棚主体内设置有多个草莓种植槽、摄像头、棚内控制器、云端服务器。
该草莓自主种植的大棚，其还满足条件，云端服务器，其被配置为用于，从互联网上搜索与草莓相关的多张图片，并根据每张图片的内容对该图片中显示不同种类的部分分别进行分割截图形成多个子图片，所述种类包括草莓芽、草莓花、草莓果实，并对每张子图片进行种类标注，即该子图片表明的是草莓芽、草莓花、草莓果实中的哪一种。
该草莓自主种植的大棚，其还满足条件，云端服务器，其被配置为还用于，搜索标注为草莓芽的所有子图片，形成草莓芽图像训练集合；搜索标注为草莓花的所有子图片，形成草莓花图像训练集合；搜索标注为草莓果实的所有子图片，形成草莓果实图像训练集合。
该草莓自主种植的大棚，其还满足条件，云端服务器，其被配置为还用于，将草莓芽图像训练集合中的每一个子图片分解成按照一定顺序排列的多个部分重合的子图像，将每个子图像输入到一个小神经网络中，将该小神经网络的输出保存在一个小数列中，将所有小数列按照所述的一定顺序排列得到一个大数列，将该大数列输入到一个大神经网络中，进而得到能够根据图像判断是否存在草莓芽的第一神经网络模型；
将草莓花图像训练集合中的每一个子图片分解成按照一定顺序排列的多个部分重合的子图像，将每个子图像输入到一个小神经网络中，将该小神经网络的输出保存在一个小数列中，将所有小数列按照所述的一定顺序排列得到一个大数列，将该大数列输入到一个大神经网络中，进而得到能够根据图像判断是否存在草莓花的第二神经网络模型；
将草莓果实图像训练集合中的每一个子图片分解成按照一定顺序排列的多个部分重合的子图像，将每个子图像输入到一个小神经网络中，将该小神经网络的输出保存在一个小数列中，将所有小数列按照所述的一定顺序排列得到一个大数列，将该大数列输入到一个大神经网络中，进而得到能够根据图像判断是否存在草莓果实的第三神经网络模型。
该草莓自主种植的大棚，其还满足条件，云端服务器，其被配置为还用于，将第一、第二、第三神经网络模型分别软件化为第一、第二、第三软件。
该草莓自主种植的大棚，其还满足条件，摄像头，其被配置为用于，拍摄种植草莓基地的全景图片，并将该全景图片发送至棚内控制器。
该草莓自主种植的大棚，其还满足条件，棚内控制器，其被配置为用于，与云端服务器通信连接进而下载第一、第二、第三软件并进行安装；棚内控制器，其被配置为还用于，将全景图片分割成若干个部分重叠的子图片，将所有子图片输入到第一软件，如果第一软件判断某一子图片属于草莓芽则计数加一，直至完成对所有子图片的判断，输出第一计数；将所有子图片输入到第二软件，如果第二软件判断某一子图片属于草莓花则计数加一，直至完成对所有子图片的判断，输出第二计数；将所有子图片输入到第三软件，如果第三软件判断某一子图片属于草莓果实则计数加一，直至完成对所有子图片的判断，输出第三计数；棚内控制器，其被配置为还用于，如果第一计数占第一、第二、第三计数之和的比例大于一预设数值，则说明草莓处于萌芽阶段，控制种植草莓基地白天环境温度为26～28℃，夜间环境温度为8℃以上；如果第二计数占第一、第二、第三计数之和的比例大于一预设数值，则说明草莓处于开花阶段，控制种植草莓基地白天环境温度为20～25℃，夜间环境温度为10～12℃；如果第三计数占第一、第二、第三计数之和的比例大于一预设数值，则说明草莓处于结果阶段，控制种植草莓基地白天环境温度为18～25℃，夜间环境温度为8℃。
具体实施方式
一种草莓自主种植的大棚，其特征在于，该大棚包括：支架、透明塑料薄膜，透明塑料薄膜固定在支架上形成大棚主体；大棚主体内设置有多个草莓种植槽、摄像头、棚内控制器、云端服务器。
云端服务器，其被配置为用于，从互联网上搜索与草莓相关的多张图片，并根据每张图片的内容对该图片中显示不同种类的部分分别进行分割截图形成多个子图片，所述种类包括草莓芽、草莓花、草莓果实，并对每张子图片进行种类标注，即该子图片表明的是草莓芽、草莓花、草莓果实中的哪一种；
图片的数量要足够多，才能使得训练得到的神经网络模型较为准确。
云端服务器，其被配置为还用于，搜索标注为草莓芽的所有子图片，形成草莓芽图像训练集合；搜索标注为草莓花的所有子图片，形成草莓花图像训练集合；搜索标注为草莓果实的所有子图片，形成草莓果实图像训练集合。
云端服务器，其被配置为还用于，将草莓芽图像训练集合中的每一个子图片分解成按照一定顺序排列的多个部分重合的子图像，将每个子图像输入到一个小神经网络中，将该小神经网络的输出保存在一个小数列中，将所有小数列按照所述的一定顺序排列得到一个大数列，将该大数列输入到一个大神经网络中，进而得到能够根据图像判断是否存在草莓芽的第一神经网络模型；
将草莓花图像训练集合中的每一个子图片分解成按照一定顺序排列的多个部分重合的子图像，将每个子图像输入到一个小神经网络中，将该小神经网络的输出保存在一个小数列中，将所有小数列按照所述的一定顺序排列得到一个大数列，将该大数列输入到一个大神经网络中，进而得到能够根据图像判断是否存在草莓花的第二神经网络模型；
将草莓果实图像训练集合中的每一个子图片分解成按照一定顺序排列的多个部分重合的子图像，将每个子图像输入到一个小神经网络中，将该小神经网络的输出保存在一个小数列中，将所有小数列按照所述的一定顺序排列得到一个大数列，将该大数列输入到一个大神经网络中，进而得到能够根据图像判断是否存在草莓果实的第三神经网络模型。
云端服务器，其被配置为还用于，将第一、第二、第三神经网络模型分别软件化为第一、第二、第三软件。
摄像头，其被配置为用于，拍摄种植草莓基地的全景图片，并将该全景图片发送至棚内控制器；
摄像头最好是高清摄像头或者超清摄像头；全景图片需要能够展现出种植草莓基地的全部与草莓相关的细节，如果种植草莓基地较大使得一个全景图片没有办法全部囊括，则可以拍摄多个独立的图片来代替全景图片。
棚内控制器，其被配置为用于，与云端服务器通信连接进而下载第一、第二、第三软件并进行安装；棚内控制器，其被配置为还用于，将全景图片分割成若干个部分重叠的子图片，将所有子图片输入到第一软件，如果第一软件判断某一子图片属于草莓芽则计数加一，直至完成对所有子图片的判断，输出第一计数；将所有子图片输入到第二软件，如果第二软件判断某一子图片属于草莓花则计数加一，直至完成对所有子图片的判断，输出第二计数；将所有子图片输入到第三软件，如果第三软件判断某一子图片属于草莓果实则计数加一，直至完成对所有子图片的判断，输出第三计数；棚内控制器，其被配置为还用于，如果第一计数占第一、第二、第三计数之和的比例大于一预设数值，则说明草莓处于萌芽阶段，控制种植草莓基地白天环境温度为26～28℃，夜间环境温度为8℃以上；如果第二计数占第一、第二、第三计数之和的比例大于一预设数值，则说明草莓处于开花阶段，控制种植草莓基地白天环境温度为20～25℃，夜间环境温度为10～12℃；如果第三计数占第一、第二、第三计数之和的比例大于一预设数值，则说明草莓处于结果阶段，控制种植草莓基地白天环境温度为18～25℃，夜间环境温度为8℃；
考虑到会有提前发芽、开花、结果的部分草莓，因此，设置了预设数值进而避免因为部分提前发育的草莓导致对整体所处阶段做出错误的判断；分母需要是第一、第二、第三计数的和，而并非所有子图片的数量，因为很可能子图片表明的是种植草莓基地中与草莓不相关的内容；针对草莓所处的不同阶段设置了不同的环境参数，能够使得萌芽、开花、结果均顺利的进行，提高了草莓的产量和质量。
需要注意的是，以上内容是结合具体的实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施方式仅限于此，在本发明的上述指导下，本领域技术人员可以在上述实施例的基础上进行各种改进和变形，而这些改进或者变形落在本发明的保护范围内。