本发明实施例涉及农业技术领域，特别涉及植物产量的预测方法及装置。
背景技术：
随着农业技术的发展，各种植物的品种越来越多，产量也越来越高。为了更好规划植物的生产，人们常常对植物的产量进行预测，进而调整生产策略。目前，大多数的产量预测是靠人工方式。植保人员手工记录植物各生长环节及相关数据，再通过生产经验估算出各个生长过程或不同时间段的预计产量，再逐项累计归总，从而获得产量预测值。
然而，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：由于植物种植的种类或批次较多，每个批次到实际生产的时间周期不同，植保人员无法动态的预测植物产量；并且，植保人员手工记录和统计各个生长环节的相关数据的工作量大，数据种类多，容易出现记录和统计错误，导致产量预测值出现偏差。
技术实现要素：
本发明实施方式的目的在于提供一种植物产量的预测方法及装置，使得能够预测植物在某一时间的产量，省去了人工录入植物各生长环节的相关数据的过程，避免了记录和统计错误，从而提供更准确的植物产量预测值。
为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种植物产量的预测方法，包括以下步骤：
获取育苗时间；其中，育苗时间根据育苗检测装置检测返回的数据确定；
根据育苗时间、植物各生长环节的生长时长和成活率、播种数、采摘间隔期，以及单株植物的单产量，确定第一时间的植物产量；其中，植物的生长环节包括育苗环节和定植环节。
本发明的实施方式还提供了一种植物产量的预测装置，包括：获取模块和计算模块；
获取模块用于获取育苗时间；其中，育苗时间根据育苗检测装置检测返回的数据确定；
计算模块用于根据育苗时间、植物各生长环节的生长时长和成活率、播种数、采摘间隔期，以及单株植物的单产量，确定第一时间的植物产量；其中，植物的生长环节包括育苗环节和定植环节。
本发明的实施方式还提供了一种终端，包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如上述实施方式的植物产量的预测方法。
本发明实施方式相对于现有技术而言，根据育苗检测装置返回的数据确定育苗时间，省去了人工录入植物各生长环节的相关数据的过程，节省了时间成本，避免了记录和统计错误。根据植物各生长环节的相关数据以及育苗时间，预测植物在某一时间的产量，能够提供更准确的植物产量的预测值，使得用户可以根据预测的植物产量提前做好供需计划，为以产定销提供数据支持。
另外，在植物生长处于定植环节之前，育苗环节的生长时长为育苗环节的预测时长；
在植物生长处于定植环节期间或之后，育苗环节的生长时长为育苗环节的实际时长；其中，育苗环节的实际时长根据育苗时间和定植时间确定，定植时间根据定植检测装置返回的数据确定。根据植物的生长状况动态地调整用于预测植物产量的相关数据，使得预测的植物产量更准确。
另外，在植物生长处于定植环节期间，定植环节的生长时长为定植环节的预测时长；
在植物生长处于定植环节之后，定植环节的生长时长为定植环节的实际时长；其中，定植环节的实际时长根据定植时间和第1次采摘的采摘时间确定，采摘时间根据采摘检测装置返回的数据确定。根据植物的实际生长状况动态地调整用于预测植物产量的相关数据，使得预测的植物产量更准确。
另外，根据育苗时间、植物各生长环节的生长时长和成活率、播种数、采摘间隔期，以及单株植物的单产量，确定第一时间的植物产量之前，植物产量的预测方法还包括：确定第一时间与育苗时间的差值大于育苗环节的预测时长与定植环节的预测时长的和值。
另外，第一时间的植物产量等于：预估采摘次数、播种数、育苗环节的成活率、定植环节的成活率以及单株植物的单产量的乘积；其中，预估采摘次数等于：第一时间减去育苗时间减去育苗环节的生长时长减去定植环节的生长时长所得的差值，除以采摘间隔期所得的商的整数位。
另外，根据育苗时间、植物各生长环节的生长时长和成活率、播种数、采摘间隔期，以及单株植物的单产量，确定第一时间的植物产量之前，植物产量的预测方法还包括：
获取本次预测植物产量前每次采摘的采摘时间和每次采摘的植物产量；
根据每次采摘的采摘时间，确定第一时间前相邻两次采摘之间的采摘间隔期；
根据每次采摘的产量，确定第一时间前每次采摘的单株植物的单产量；
根据育苗时间、植物各生长环节的生长时长和成活率、播种数、采摘间隔期，以及单株植物的单产量，确定第一时间的植物产量，具体包括：
根据育苗时间、育苗环节的生长时长、定植环节的生长时长、第一时间前相邻两次采摘之间的采摘间隔期确定第一时间前的预估采摘次数；
根据预估采摘次数、播种数、育苗环节的成活率、定植环节的成活率，以及第一时间前每次采摘的单株植物的单产量确定植物产量。
附图说明
一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。
图1是本发明第一实施方式的植物产量的预测方法；
图2是本发明第二实施方式的植物产量的预测方法；
图3是本发明第三实施方式的植物产量的预测装置的结构示意图；
图4是本发明第四实施方式的植物产量的预测装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本发明各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。
本发明的第一实施方式涉及一种植物产量的预测方法，应用于植物产量的预测装置。例如，手机终端、电脑等。具体流程如图1所示。图1所示的植物产量的预测方法包括以下步骤：
步骤101：获取育苗时间。
具体地说，育苗时间根据育苗检测装置检测返回的数据确定。
需要说明的是，育苗检测装置可以是手机终端，也可以是指纹识别装置，此处不一一赘述，在实际应用中，根据需要设置即可。
具体实现中，育苗检测装置是手机终端，手机终端在扫描到育苗床上的二维码后，发送数据至植物产量的预测装置，发送的数据中包含扫描到二维码的时间。植物产量的预测装置根据育苗检测装置返回的数据确定育苗时间，存入数据库中。
需要说明的是，实际应用中，可以针对不同批次种植的植物或不同种类的植物设置不同的育苗检测装置，也可以使用同一育苗检测装置。若使用同一育苗检测装置，植物产量的预测装置在获得育苗检测装置返回的数据时，将对返回的数据进行分类存储。
需要说明的是，实际应用中，育苗检测装置可以在获取数据后立即发送数据至植物产量的预测装置，也可以在接收到植物产量的预测装置的请求后再发送数据。
需要说明的是，育苗检测装置检测返回的数据可以是育苗时间，植物产量的预测装置接收后直接获得育苗时间。育苗检测装置返回的数据也可以是中断信号。植物产量的预测装置在获取该中断信号后，根据中断信号获取当刻时间作为育苗时间。本领域技术人员可以理解，在实际应用中，可以根据需要设置育苗检测装置返回的数据的类型。
值得一提的是，根据育苗检测装置返回的数据确定育苗时间，省去了人工录入植物的育苗时间的过程，避免了记录和统计错误，从而提供更准确的植物产量的预测值。
步骤102：根据育苗时间、植物各生长环节的生长时长和成活率、播种数、采摘间隔期，以及单株植物的单产量，确定第一时间的植物产量。
具体地说，植物的生长环节包括育苗环节和定植环节。其中，育苗环节是指植物的种子在育苗床上发芽的过程，定植环节是指植物发芽后定植在种植床上到第一次结果的过程。
需要说明的是，当植物是可多次采摘的植物时，植物的生长环节还可以包括第一次采摘到第二次采摘的二次生长环节、第二次采摘到第三次采摘的三次生长环节等相关环节。
具体实现中，若第一时间与育苗时间的差值小于育苗环节的生长时长和定植环节的生长时长的和值时，植物产量为零。
具体实现中，若执行该植物产量的预测方法时，植物生长处于定植环节之前，育苗环节的生长时长为育苗环节的预测时长。
需要说明的是，育苗环节的预测时长可以是基于植物产量的预测装置的数据库中存储的该植物的往期生长过程的大数据获取，也可以是预先基于样本计算得到的平均值，实际应用中，可以根据需要设置以上数据的来源。
具体实现中，育苗环节的预测时长等于：各抽样植物的育苗环节的总时长的和值，除以抽样植物的总样本数。
具体实现中，若执行该植物产量的预测方法时，植物生长处于定植环节期间或之后，育苗环节的生长时长为育苗环节的实际时长。其中，育苗环节的实际时长根据育苗时间和定植时间确定。其中，定植时间根据定植检测装置返回的数据确定。
具体实现中，若执行该植物产量的预测方法时，植物生长处于定植环节期间，定植环节的生长时长为定植环节的预测时长。
需要说明的是，定植环节的预测时长可以是基于植物产量的预测装置的数据库中存储的该植物的往期生长过程的大数据获取，也可以是预先基于样本计算得到的平均值，实际应用中，可以根据需要设置以上数据的来源。
具体实现中，定植环节的预测时长等于:各抽样植物的定植环节的总时长的和值，除以抽样植物的总样本数。
具体实现中，若执行该植物产量的预测方法时，植物生长处于定植环节之后，定植环节的生长时长为定植环节的实际时长。其中，定植环节的实际时长根据定植时间和第1次采摘的采摘时间确定。其中，第1次采摘的采摘时间根据采摘检测装置返回的数据确定。
值得一提的是，根据植物的实际生长状况动态地调整用于预测植物产量的相关数据，使得预测的植物产量更准确。
具体实现中，第一时间的植物产量可以基于以下约束关系获得：第一时间的植物产量等于：预估采摘次数、播种数、育苗环节的成活率、定植环节的成活率，以及单株植物的单产量的乘积。其中，预估采摘次数等于：第一时间减去育苗时间减去育苗环节的生长时长减去定植环节的生长时长所得的差值，除以采摘间隔期所得的商的整数位。
需要说明的是，植物各生长环节的成活率、采摘间隔期和单株植物的单产量可以基于植物产量的预测装置的数据库中存储的该植物的往期生长过程的大数据获取，也可以是预先基于样本计算得到的平均值，实际应用中，可以根据需要设置以上数据的来源。
具体实现中，育苗环节的成活率等于育苗环节成活样本数除以播种在育苗床上的种子总数，定植环节的成活率等于定植环节成活样本数除以定植在定植床上的育苗总数。
需要说明的是，采摘间隔期可以包括植物结果后采摘时长和再次生长至结果状态的生长时长。
值得一提的是，根据植物各生长环节的相关数据以及育苗时间，可以确定某一时间的植物产量。
需要说明的是，以上仅为举例说明，并不对本发明的技术方案构成限定。
与现有技术相比，本实施方式中提供的植物产量的预测方法，根据育苗检测装置返回的数据确定育苗时间，省去了人工录入植物各生长环节的相关数据的过程，节省了时间成本，避免了记录和统计错误。根据植物各生长环节的相关数据以及育苗时间预测植物在某一时间的产量，从而提供更准确的植物产量的预测值，使得用户可以根据预测的植物产量提前做好供需计划，为以产定销提供数据支持。
本发明的第二实施方式涉及一种植物产量的预测方法，本实施方式在第一实施方式的基础上做了进一步改进，具体改进之处为：在步骤102之前，增加了确定第一时间前相邻两次采摘之间的采摘间隔期、预估采摘次数和第一时间前每次采摘的单株植物的单产量的步骤，并具体说明了步骤102。
具体的说，如图2所示，在本实施方式中，包含步骤201至步骤204，其中，步骤201、与第一实施方式中的步骤101大致相同，此处不再赘述。下面主要介绍不同之处：
步骤201：获取育苗时间。
步骤202：获取本次预测植物产量前每次采摘的采摘时间和每次采摘的植物产量。
具体地说，采摘检测装置在确定植物被采摘时，将本次采摘的采摘时间和本次采摘的植物产量发送至植物产量的预测装置。植物产量的预测装置将采摘检测装置每次发送的数据存储至数据库中。
需要说明的是，采摘检测装置可以是手机终端，也可以是其他具有识别功能的设备。
具体实现中，采摘检测装置为手机终端。手机终端在扫描采摘二维码后，提示用户输入本次采摘的植物产量，将本次采摘的采摘时间和植物产量发送至植物产量的预测装置。
步骤203：根据每次采摘的采摘时间，确定第一时间前相邻两次采摘之间的采摘间隔期。
具体实现中，将每次采摘的采摘时间绘制于二维坐标系中，利用最小二乘法拟合出一条曲线，得到曲线方程。该曲线方程表示采摘次数和采摘时间之间的约束关系，根据该约束关系可以确定第一时间前每次采摘的采摘时间，进而确定相邻两次采摘之间的采摘间隔期。
步骤204：根据每次采摘的产量，确定第一时间前每次采摘的单株植物的单产量。
具体实现中，将每次采摘的产量绘制于二维坐标系中，利用最小二乘法拟合出一条曲线，得到曲线方程。该曲线方程表示采摘次数和采摘的产量之间的约束关系，根据该约束关系可以确定第一时间前每次采摘的产量，进而确定每次采摘的单株植物的单产量。
步骤205：根据育苗时间、育苗环节的生长时长、定植环节的生长时长、第一时间前相邻两次采摘之间的采摘间隔期确定第一时间前的预估采摘次数。
具体地说，计算第一时间减去育苗时间减去育苗环节的生长时长减去定植环节的生长时长的第一差值，根据第一差值和第一时间前相邻两次采摘之间的采摘间隔期，确定第一时间前的预估采摘次数。
具体实现中，植物产量的预测装置在确定第一差值大于零的情况下，将第一差值减去第一次采摘与第二次采摘的采摘间隔期，得到第二差值；判断第二差值是否不大于零，若判定为不大于零，则确定预估采摘次数为1次；若判定为大于零，植物产量的预测装置将第二差值减去第二次采摘与第三次采摘的采摘间隔期，得到第三差值；判断第三差值是否不大于零，若判定为不大于零，则确定预估采摘次数为2次，若判定为大于零，植物产量的预测装置将第二差值减去第三次采摘与第四次采摘的采摘间隔期，得到第四差值……以此类推，植物产量的预测装置根据上述方式确定预估采摘次数。
值得一提的是，根据植物实际的生长状态对植物各环节的相关数据进行更新，提高了预测的植物产量的准确性。
步骤206：根据预估采摘次数、播种数、育苗环节的成活率、定植环节的成活率，以及第一时间前每次采摘的单株植物的单产量确定植物产量。
具体地说，根据预估采摘次数和第一时间前每次采摘的单株植物的单产量，确定第一时间前单株植物的总产量，第一时间的植物产量等于：第一时间前单株植物的总产量、播种数、育苗环节的成活率和定植环节的成活率的乘积。
需要说明的是，植物产量的预测装置在进行产量预测时，还可以根据需要结合植物的外部生长环境进行预测。
需要说明的是，以上仅为举例说明，并不对本发明的技术方案构成限定。
与现有技术相比，本实施方式中提供的一种植物产量的预测方法，根据育苗检测装置返回的数据确定育苗时间，省去了人工录入植物各生长环节的相关数据的过程，节省了时间成本，避免了记录和统计错误。根据植物实际每次采摘的采摘时间之间的约束关系、每次采摘的产量之间的约束关系，确定第一时间前植物的采摘间隔期和产量，使得该预测方法预测的采摘间隔期和产量更贴近于该批植物真实生长情况。动态的调整用于预测产量的相关数据，提高了植物产量的预测值的准确性，使得用户可以根据预测的植物产量提前做好供需计划，为以产定销提供数据支持。
上面各种方法的步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包括相同的逻辑关系，都在本专利的保护范围内；对算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计，但不改变其算法和流程的核心设计都在该专利的保护范围内。
本发明第三实施方式涉及一种植物产量的预测装置，如图3所示，包括：获取模块301和计算模块302。
获取模块301用于获取育苗时间；其中，育苗时间根据育苗检测装置检测返回的数据确定。计算模块302用于根据育苗时间、植物各生长环节的生长时长和成活率、播种数、采摘间隔期，以及单株植物的单产量，确定第一时间的植物产量；其中，植物的生长环节包括育苗环节和定植环节。
具体实现中，育苗检测装置为手机终端，手机终端在确定扫描到二维码时，返回数据；其中，数据中包含扫描到二维码的时间信息。由常用的手机终端作为检测装置，节约了检测装置的成本。
另一具体实现中，育苗检测装置为指纹识别装置；指纹识别装置在确定检测到指纹时，返回数据；其中，数据中包含指纹识别装置检测到指纹的时间信息。
需要说明的是，育苗检测装置和植物产量的预测装置可以是同一实体设备，也可以是不同实体设备。
具体实现中，植物产量的预测装置还包括可以包括确定模块。确定模块用于确定第一时间与育苗时间的差值大于育苗环节的预测时长与定植环节的预测时长的和值。
不难发现，本实施方式为与第一实施方式相对应的装置实施例，本实施方式可与第一实施方式互相配合实施。第一实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第一实施方式中。
值得一提的是，本实施方式中所涉及到的各模块均为逻辑模块，在实际应用中，一个逻辑单元可以是一个物理单元，也可以是一个物理单元的一部分，还可以以多个物理单元的组合实现。此外，为了突出本发明的创新部分，本实施方式中并没有将与解决本发明所提出的技术问题关系不太密切的单元引入，但这并不表明本实施方式中不存在其它的单元。
本发明第四实施方式涉及一种植物产量的预测装置。第四实施方式与第三实施方式大致相同，主要区别之处在于：本发明第四实施方式中，获取模块301还用于获取本次预测植物产量前每次采摘的采摘时间和每次采摘的植物产量。计算模块302具体用于：根据每次采摘的采摘时间，确定第一时间前相邻两次采摘之间的采摘间隔期；根据每次采摘的产量确定第一时间前每次采摘的单株植物的单产量；根据育苗时间、育苗环节的生长时长、定植环节的生长时长、第一时间前相邻两次采摘之间的采摘间隔期确定第一时间前的预估采摘次数；根据预估采摘次数、播种数、育苗环节的成活率、定植环节的成活率，以及第一时间前每次采摘的单株植物的单产量确定植物产量。
由于第二实施方式与本实施方式相互对应，因此本实施方式可与第二实施方式互相配合实施。第二实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，在第二实施方式中所能达到的技术效果在本实施方式中也同样可以实现，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第二实施方式中。
本发明第五实施方式涉及一种终端，如图4所示，包括至少一个处理器401；以及，与至少一个处理器401通信连接的存储器402；其中，存储器402存储有可被至少一个处理器401执行的指令，指令被至少一个处理器401执行，以使至少一个处理器401能够执行如上述实施方式的植物产量的预测方法。
该终端包括：一个或多个处理器401以及存储器402，图4中以一个处理器401为例。处理器401、存储器402可以通过总线或者其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。存储器402作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本申请实施方式中育苗时间就存储于存储器402中。处理器401通过运行存储在存储器402中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述植物产量的预测方法。
存储器402可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储选项列表等。此外，存储器402可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施方式中，存储器402可选包括相对于处理器401远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至外接设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
一个或者多个模块存储在存储器402中，当被一个或者多个处理器401执行时，执行上述任意方法实施方式中的植物产量的预测方法。
上述产品可执行本申请实施方式所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果，未在本实施方式中详尽描述的技术细节，可参见本申请实施方式所提供的方法。
本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施方式是实现本发明的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。