[0072] 示例性地，在廊道封閉區(qū)域內(nèi)部署環(huán)境傳感器，實時采集廊道內(nèi)的溫度、濕度和二氧化碳濃度等環(huán)境參數(shù)。采集的環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)通過無線傳輸模塊上傳至數(shù)據(jù)處理中心，為后續(xù)的植物生長狀況計算提供數(shù)據(jù)支撐。根據(jù)預設的植物生長模型，結(jié)合采集到的環(huán)境參數(shù)，計算廊道內(nèi)植物的生長狀況。植物生長模型是基于大量實驗數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗建立的數(shù)學模型，能夠準確反映不同環(huán)境條件下植物的生長規(guī)律。通過將環(huán)境參數(shù)代入植物生長模型，可以得到植物的生長速率、葉面積指數(shù)、干物質(zhì)積累量等生長狀況數(shù)據(jù)。 [0073] 在廊道內(nèi)部署視頻采集單元，實時獲取廊道內(nèi)植物的圖像信息。對采集的圖像進行預處理，通過圖像分割算法提取植物區(qū)域圖像，并對植物區(qū)域圖像進行特征提取，得到植物的顏色、紋理和形狀特征。將提取的特征輸入至預先訓練的狀態(tài)識別模型中，識別植物的成熟度。狀態(tài)識別模型采用深度學習算法，通過大量已標注的植物圖像數(shù)據(jù)進行訓練，能夠準確識別不同成熟階段的植物，得到植物成熟度數(shù)據(jù)。 [0074] 在一種可選的實施例中， [0075] 實時獲取廊道內(nèi)植物的圖像并進行分割處理，得到植物區(qū)域圖像，提取植物區(qū)域圖像的顏色、紋理和形狀特征，輸入至預先訓練的狀態(tài)識別模型中，識別植物的成熟度，得到植物成熟度數(shù)據(jù)包括： [0076] 對廊道內(nèi)植物進行多視角圖像采集，獲得多個視角的植物圖像并進行分割和預處理，得到預處理后的多視角植物圖像； [0077] 從預處理后的多視角植物圖像中提取特征點，通過調(diào)整提取算法的參數(shù)控制提取的特征點數(shù)量，根據(jù)提取的特征點，得到不同視角圖像之間的對應特征點對； [0078] 利用對應特征點對，通過三維重建算法恢復植物的三維結(jié)構(gòu)，獲得多個植物三維模型，并從各個植物三維模型中提取對應的表型參數(shù)，表型參數(shù)包括植株高度、冠層體積、葉面積、莖粗和果實數(shù)量； [0079] 根據(jù)各個植物三維模型和對應的表型參數(shù)，構(gòu)建植物生長的時序數(shù)據(jù)，對植物生長的時序數(shù)據(jù)進行分析，擬合植物生長曲線，建立植物成熟度模型，并采用機器學習算法，基于植物三維模型的表型參數(shù)和植物成熟度模型，通過特征選擇確定與植物成熟度相關的最優(yōu)特征子集，構(gòu)建狀態(tài)識別模型，并使用訓練數(shù)據(jù)對狀態(tài)識別模型進行訓練； [0080] 對于新獲取的植物三維模型，提取其表型參數(shù)，將提取的表型參數(shù)輸入到訓練好的狀態(tài)識別模型中，識別植物的成熟度，得到植物成熟度數(shù)據(jù)。 [0081] 示例性地，采用多相機系統(tǒng)，在植物周圍布置多個高分辨率數(shù)字相機，以不同視角同步拍攝植物圖像。相機的數(shù)量和布局需要根據(jù)植物的大小和復雜程度進行優(yōu)化，確保能夠覆蓋植物的各個部位，并且相鄰視角之間有足夠的重疊度，以便后續(xù)進行三維重建。 [0082] 在獲取多視角植物圖像后，對圖像進行預處理，具體地，采用圖像濾波算法，如高斯濾波、中值濾波等，去除圖像中的噪聲干擾，提高圖像的信噪比；通過圖像增強技術，如直方圖均衡化、對比度拉伸等，改善圖像的對比度和動態(tài)范圍，使植物的紋理和細節(jié)更加清晰；最后使用相機標定參數(shù)對圖像進行畸變校正和色差校正，確保圖像的幾何一致性和色彩真實性。 [0083] 進一步地，從多視角圖像中提取特征點，并找到不同視角之間的對應關系。常用的特征提取算法有SIFT、SURF、ORB等，這些算法能夠檢測圖像中的關鍵點，并計算其局部描述子，用于特征匹配。在特征匹配過程中，需要找到不同視角圖像之間的對應特征點。常用的特征匹配算法有暴力匹配、FLANN匹配等。 [0084] 基于匹配的特征點對，可以使用三維重建算法恢復植物的三維結(jié)構(gòu)。常用的三維重建算法包括結(jié)構(gòu)光、多視角幾何、單目視覺等。利用多視角圖像之間的對極幾何關系，通過三角測量原理計算特征點的三維坐標?？蛇x地，可以利用多視角圖像之間的對極幾何關系，通過三角測量原理計算特征點的三維坐標，獲得多個植物三維模型，并從重建的三維模型中，可以提取各種植物表型參數(shù)，用于刻畫植物的生長狀態(tài)和成熟程度，其中，植物表型參數(shù)包括植株高度，冠層體積、葉面積、莖粗和果實數(shù)量等。 [0085] 為了分析植物在生長過程中的表型變化，需要對植物進行多次三維重建和表型參數(shù)提取，構(gòu)建植物生長的時序數(shù)據(jù)。通過對時序數(shù)據(jù)進行分析，可以刻畫植物不同生長階段的特征，建立生長曲線和成熟度模型。具體地，通過對植物高度、冠層體積等表型參數(shù)進行時間序列分析，擬合植物生長曲線。生長曲線反映了植物在不同生長階段的速率和趨勢，可以用于生長模式的比較和預測。通過對植物果實數(shù)量、果實大小等成熟度相關參數(shù)進行時間序列分析，建立植物成熟度模型。成熟度模型描述了植物從開花到果實成熟的過程，可以用于預測采收時間和評估果實品質(zhì)。

初始化由環(huán)境參數(shù)組合構(gòu)成的粒子群，并評估每個粒子的適應度值和非支配關系，更新粒子的個體歷史最優(yōu)位置和全局非支配解集； 對粒子群進行快速非支配排序和擁擠距離計算，選擇優(yōu)先級高于閾值的粒子作為父代粒子，引入智能變異操作符，自適應調(diào)整變異步長和變異概率，同時引入智能交叉操作符，自適應調(diào)整交叉方式和交叉概率，得到子代粒子； 將父代粒子與子代粒子合并，基于非支配關系進行篩選得到目標粒子群，并引入自適應權(quán)重因子和方向修正因子對粒子速度進行更新，生成新的位置向量，重復迭代直到滿足預設的終止條件，得到廊道封閉采收環(huán)境參數(shù)的最優(yōu)解集； 其中，自適應權(quán)重因子的計算公式如下： ； 其中， 表示自適應權(quán)重因子，ω max表示慣性權(quán)重的上界，ωmin表示慣性權(quán)重的下界，表示粒子i在第t次迭代時的適應度值， 表示當前粒子群的最小適應度值， 表示當前粒子群的平均適應度值； 方向修正因子的計算公式如下： ； 其中，表示方向修正因子，αmax表示方向修正因子的上界， 粒子i在第t次迭代時的位置， 表示粒子k在第t次迭代時的位置，||·||2表示歐式距離，N表示粒子的數(shù)量。 8.一種廊道封閉采收自動識別系統(tǒng)，用于實現(xiàn)前述權(quán)利要求1?7中任一項所述的方法，其特征在于，包括： 第一單元，用于獲取廊道封閉區(qū)域內(nèi)的環(huán)境參數(shù)，所述環(huán)境參數(shù)包括溫度、濕度和二氧化碳濃度，根據(jù)預設的植物生長模型，結(jié)合所述環(huán)境參數(shù)，計算廊道內(nèi)植物的生長狀況，得到植物生長數(shù)據(jù)；同時實時獲取廊道內(nèi)植物的圖像并進行分割處理，得到植物區(qū)域圖像，提取植物區(qū)域圖像的顏色、紋理和形狀特征，輸入至預先訓練的狀態(tài)識別模型中，識別植物的成熟度，得到植物成熟度數(shù)據(jù)； 第二單元，用于根據(jù)植物生長數(shù)據(jù)和植物成熟度數(shù)據(jù)，判斷廊道內(nèi)植物是否達到采收條件，若植物達到采收條件，則控制采收執(zhí)行機構(gòu)對廊道內(nèi)的植物進行采收操作，并獲取采收量數(shù)據(jù)，基于采收量數(shù)據(jù)，計算商品率和庫存量； 第三單元，用于分別將計算得到的商品率和庫存量與預設商品率閾值和庫存量閾值進行比較，若商品率低于預設商品率閾值或庫存量高于預設庫存量閾值，則調(diào)整廊道封閉區(qū)域內(nèi)的環(huán)境參數(shù)，控制廊道封閉區(qū)域內(nèi)的環(huán)境參數(shù)以優(yōu)化植物生長狀況；根據(jù)調(diào)整后的環(huán)境參數(shù)，重復執(zhí)行計算商品率和庫存量的步驟，直至商品率達到預設商品率閾值且?guī)齑媪康陀陬A設庫存量閾值，完成廊道封閉采收自動識別。 9.一種電子設備，其特征在于，包括： 處理器；