谁会在工业物联网（IIoT）上胜出

当许多非技术人员听到“物联网”（IoT）的时候，他们的眼睛变得呆滞，他们露出困倦或迷惑的表情。对那些在科技行业中的人来说，这是从两个方面看的——对一些人来说，这是一个巨大的炒作，但对另一些人来说，这是一个巨大的经济机会。商机，唯一的问题是“什么”和“什么时候”。

我已经把物联网(IoT)是“什么”分成了两个主要的领域，即人类物联网（人类物联网（HIoT））和工业物联网（IIoT）。

熟悉人类物联网（HIoT）的Nike FuelBand、FITTUS、Nest和RANVV，在工业物联网（IIoT）世界中连接商用HVAC和车队系统的情况也一样。例如Digi International、ELon + 209%梯队和飞思卡尔半导体公司都在大范围地追求这一空间。叶我在工业物联网（IIoT）上发表了一篇深刻的潜水论文，但是我会给你下面的删节版本。

工业物联网（IIoT）和人类物联网（HIoT）在未来几年的主要区别在于工业物联网（IIoT）将包含一个世纪以来存在的“棕色油田”基础设施，如商业锅炉和舰队跟踪，而人类物联网（HIoT）则是一组新的“绿色”服务和技术，它们必须构建INFREST结构随着它的成长。

工业物联网(IIoT)的设计需要对解决空间的深刻理解和连接几十年制造的系统的能力。工业物联网(IIoT)支持解决方案供应商，如Digi、Agelon和FiSele，它们在工业控制领域有扎实的根基。在用户体验（UX）和像Nest、FITBIT和RANVV这样的设备设计方面，EN的飞跃。“足够好”的概念不适用于工业界。

正如我们以前的物联网I（IoT）分割纸中提到的，工业物联网（IIoT）端点必须比人类物联网(HIoT)端点更健壮。如果不能生成和传输的数据用于分析，则嵌入在端点中的传感器没有多大帮助。我把这些集合点称为“网关”。

有许多向量可以用来测量端点的“鲁棒性”。下面的表格总结了这些向量：

· 产品生命周期:工业物联网（IIoT）产品有很长的产品周期, 产品通常必须在极端条件下运行, 例如在锅炉旁边, 在汽车和喷气引擎中, 浸泡在腐蚀性液体中, 位于沙漠、雨林、火山、高空等敌对的地理环境· 市场机会: 工业物联网(IIoT)使用布朗菲尔德来描述将超过一个世纪的在职机械和电气系统连接到互联网的机会, 因此可以提供新的基于云的服务和分析后端。认为100年老锅炉和暖通空调系统在高上升

· 解决方案集成: 在数十年的使用中安装和升级的系统系统 (如旧的暖通空调锅炉) 必须至少可以在许多级别的一个 (物理、电气、ABI、API 和网络协议接口) 上进行互 *** 作

· 安全: 诸如暖通空调和电源控制等工业系统必须是安全的, 以防止未经授权的访问和滥用有形基础设施。即使是像温度控制这样简单的特性也会影响深远的现实世界

· 人工交互: 工业物联网（IIoT）系统是基于规则的。因此 IIoT 数据流是不对称的, 主要是上游的, 从传感器到网关到云服务, 只有较小的控制反馈流回下游

· 可用性: 我们通过计数 "九" 来衡量可用性, 并查看每个可用级别上剩余的可用时间。四到五九通常被称为 "高可用性" (HA), 是您在 IIoT 世界中期望的

· 对 Internet 的访问: 工业物联网（IIoT） 系统无法承担对云的连续互联网访问。网络接口失败, 网络本身有时会失败, 外部干扰可能会暂时压倒通信信道的噪音, 并有效地切断连接等

· 对失败的响应: 由于组件和子系统的故障预期, 工业系统必须能够恢复故障。这些系统的设计, 以优雅和确定性的方式失败-一些拯救生命和健康, 如发电和医疗仪器, 其他节省金钱, 资源和时间, 如航空公司调度系统, 使他们可以重新启动修复后快速

· 网络拓扑: 工业物联网（IIoT） 终端设备通常被设计为与更广泛的社区结盟, 以便利用资源和实现更大规模的目标

· 物理连接: 网关应该是本地物理网络不可知的。工业物联网（IIoT） 使用任何物理网络最适合的: 双绞线、电力线、以太网、无线、蜂窝、卫星等

工业互联网的东西工业物联网(IIoT) 青睐的组件和解决方案供应商, 如数码, 梯队, 和飞思卡尔从工业控制世界谁拥有丰富的经验, 各种遗留的工业连接解决方案。这些供应商专门了解特定的工业使用模型, 然后创建领域专门知识, 将这些使用模型转换为传感器、执行器、控制逻辑、数据聚合、本地网络连接和服务层。他们在过去一个世纪建立的遗留工业设备方面积累了经验, 并在数十年的时间里与客户建立了信任。

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所谓的远程电表，就是能够帮助实现远程管理或者智能抄表模式的新式工具，它不仅仅能够和普通的电表产品一样达到计数以及观察控制的作用，而且因为更加人性化的设计以及更加可 *** 控的功能，所以产品还额外支持用户的自定义设置，并且对于某一些 *** 控人士而言也可以通过远程的监控实现抄电表的项目，那么接下来不妨随小编一起来了解几点和远程电表有关的知识吧。

一、远程电表原理

部分电表箱旁边有根天线，这种电表用SIM卡发短信传送数据的，电表箱内有一个数据抄表器，采集电表数据后，每天定时发送短信数据到局端服务器。2、利用电网的电线进行载波传输数据。简单来说就是将数据调制成一种信号加在市电电线上，这种数据是可以是遥控信号、声音信号等，然后在同一电网里的电线里收集这个信号，解码出来就是数据了。

智能电表区别于传统电表，IC卡电表就是它能联网，可以远程抄表。远程抄表是智能电表最跟本意义。至于怎么实现远程抄表，智能电表在具体实施花样比较多。最大量的国电采用的电力载波表，通过电线连到采集器，采集器通过GPRS上传读数到远抄服务器，所以国家电网居民用户基本上可通过掌上电力查看自己家每一天的用电量。提供这解决方案与产品的厂家大都直接跟国电合作。其次第二大量的就是大型建筑里用的走485总线连网的智能电表，通过485总线连上采集器，采集器再转换成TCP/IP接网线直接上远抄服务器。提供这个系统的厂家比较多比如杭州古鸽信息，广州柏诚，直接面向建筑做集成。第三就是当前青年公寓，白领公寓，酒店式公寓采用比较多wifi电表，这种电表直接联上公寓里的wifi上远抄服务器，当然还有gprs电表，这种都使用在智能电表使用量不大的情况下。这种使用量直接可以网上买电表自己装上，再通过app就能直接使用。第四就是未来真正的物联网智能电表，NB-IoT电表，这是华为与运营商正在主推还未成熟的产品。就是智能电表通过NB-IoT网络直接连远抄服务器。当前发展更好的，有互联网企业介入这一块，比如杭州古鸽信息的租付通产品(>

二、远程电表厂家

1、 上海大华测控设备厂有限公司是全国电度表生产骨干企业，主要产品有环龙牌86系列单三相防窃电度表，年生产能力达到60万台。同时还根据市场需要生产79系列长寿电度表、复费率电度表和电子电度表等高科技产品。

公司拥有调校复检验车间。装配生产流水，高温老化房、数字试校验台和电脑复验台。从93年建厂以来，工厂率先取得计量器具生产许可证。近来又在全国城乡电网建设和改造中，取得第一批、第三批入网单位资格。通过全体职工的努力，产品质量不断稳定和提高，博得国内用户的信赖，产品畅销国内外市场。

2、永诺电气有限公司是一家集科研、开发、生产、销售于一体的高新企业。公司坐落于风景奇秀的雁荡山南麓——乐清市市区。公司拥有雄厚的技术实力，以卓越的设计能力，完备的工艺控制和完善可靠的检测手段，向用户提供高性价比的力学仪器。公司产品由国家质量技术监督局颁发计量器具制造许可证，依靠先进的质量管理体系进行科学有效的管理。

3、永诺电气有限公司是一家集科研、开发、生产、销售于一体的高新企业。公司坐落于风景奇秀的雁荡山南麓——乐清市市区。公司拥有雄厚的技术实力，以卓越的设计能力，完备的工艺控制和完善可靠的检测手段，向用户提供高性价比的力学仪器。公司产品由国家质量技术监督局颁发计量器具制造许可证，依靠先进的质量管理体系进行科学有效的管理。

随着技术的推进，我们实际生活中的许多工具产品都可以得到智能化的改进，比如上文提及的远程电表就是极具有代表性的一款，它可以避免 *** 作人员上门抄表的麻烦，并且还支持大家的远程自定义和数据的自动追踪功能，所以已经逐渐开始走进千家万户的日常生活之中了。那么上文推荐的就是关于远程电表厂家原理方面的知识，它们可以帮助我们深入进行了解。

　

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来源:中国经济周刊

锚定航向，万亿GDP佛山制造业转型开启加速跑。7月27日，佛山召开全市制造业数字化智能化转型发展大会，提出30条举措，真金白银支持制造业数字化智能化转型升级。其中，单个企业最高扶持1亿元的措施，无疑为佛山制造业企业高质量发展注入了一剂强心针。

作为较早集聚佛山的科研院所之一，成立以来，佛山广工大研究院勇担 科技 自立自强使命，积极 探索 制造业数字化智能化转型发展路径，在企业服务、技术研发、人才培养等方面为佛山产业数字化转型赋能，助力粤港澳大湾区走上 科技 创新的“快车道”。

把脉问诊开良方 助力壮大佛山机器人产业集群

佛山是全国万亿GDP城市中制造业占比最高的城市之一，也是全国唯一制造业转型升级综合改革试点城市。但佛山的传统产业占比过高，数字经济占全市GDP的比重不足20%，与全省以及全国的平均水平有一定差距。对于佛山制造业而言，数字化智能化转型是佛山必须坚定不移走的一条大道。

一直以来，研究院紧跟佛山战略部署，立足自身定位，为佛山做大机器人产业集群贡献力量。

成立初期，在市、区 科技 、工信等部门的指导下，研究院组建专家团队踏遍佛山五区，走访调研维尚家具、兴发铝业、新明珠陶瓷等200余家本地企业进行把脉问诊，并形成佛山工业机器人应用需求报告、企业智能工厂改造报告等数十份数字化转型产业分析报告，为“佛山制造”向“佛山智造”转型赋能。

研究院还拿出资源整合的看家本事，搭建了广东省机器人工程中心、广东省半导体创新中心等细分行业的6大省级技术服务平台，整合清华大学、港科大等科研院所及汇博机器人、佛山固高等孵化企业的专家、技术资源，组团服务佛山企业数字化转型中遇到的各种“疑难杂症”。据统计，研究院已累计服务中富电梯、法恩洁具、万和电气等佛山本土企业1200多家。

位于佛山南海的中国（广东）机器人集成创新中心已集聚32家机器人企业。

机器人企业是支撑数字化智能化转型的重要力量。目前，由南海区 科技 局指导、研究院运营管理的中国（广东）机器人集成创新中心已集聚32家机器人企业，重点针对佛山家电、建材、机械装备等领域机器人应用需求，打造“一核多园”机器人产业生态圈；通过线上线下的模式，建设全国首家工业机器人集成应用超市，为机器人供需双方提供B2B一站式服务，解决机器人应用最后一公里问题。

攻克技术难题 解决佛山制造业转型需求

随着各行各业对工业自动化、智能化的迫切需求，研究院还组建了一支集算法、软件、机械、控制传感系统设计于一体的智能装备研发团队，在图像和机器视觉技术领域进行积极 探索 。

研究院智能装备研发团队助力佛山制造业企业技术转型升级。

去年，这支团队提出了“基于多领域应用的AI智能相机技术研发及推广服务平台”的项目立项，将立足佛山的小五金、家电、纺织、陶瓷、铝型材等传统制造行业领域，汇聚了海康机器人、杭州滕聚、沃德普等10余家行业龙头企业和华中 科技 大学、华南理工大学、广东工业大学等高校科研机构资源，解决缺陷检测、尺寸测量、形状测量等多个方面的视觉检测需求。

“现在很多制造业对于产品质量检测还是采用人工检测的方法，容易受外界环境影响，检测结果不完全可靠。”研究院人工智能事业部负责人李泽辉介绍，该项目所研发的AI智能相机能够代替人工检测，在物体识别、物体计数、尺寸测量、条码/二维码识别等功能上具有稳定性好、测量精度高、不间断运作等特点，而且一次投入后长期工作成本低于人工成本。“我们算了一笔账，如一间2000多方的家电生产基地，拥有诸如电饭煲、冰箱、洗衣机、微波炉等产品，十几条生产线起码需要20名以上的检测人员进行质检，按一年8万元/人的人工成本，利用AI智能相机检测的话起码可以为企业节省上百万元的成本。”李泽辉说道。

在电饭煲上进行标签二维码测试，识别速度仅需01s/pcs，识别率9999%；对电冰箱前外壳进行缺陷检测，检测速度快至1s/pcs，检测精度01mm，检出率999%……目前该项目研发进展顺利，已与相关企业合作试运行，有望在年底正式投产并推出市场。

联合培养产业工匠 为创新佛山提供人才储备

最高获400万元扶持，“一事一议”领军人才上不封顶……为加大人才引进和培育，此次大会持续加码补贴力度，无疑对大量高层次人才前来佛山发展具有强劲的吸引力。

作为湾区人才科创高地，研究院也在人才培养方面给出了一种参考模式：包括与广东工业大学、华南理工大学、东北大学等多所高校持续开展研究生联合培养、专业技能人才培养，通过建立一批专业涵盖工业机器人、3D打印等企业技术骨干、项目总监为主的校外导师团队，并提供企业化实践项目，由导师对人才的科研方向、论文开题等进行较为全面的指导，培养具有创新思维和创新实践能力的高层次产业工匠。目前已向地方输送人才1800余名，为区域产业转型升级提供技术支撑和人才储备。

佛山广工大研究院联合高校及企业开展研究生联合培养，为区域产业转型升级提供人才储备。

在研究院入驻企业芯珠微电子，其研究生联合培养项目主要是进行人工智能硬件加速等广东省 科技 厅项目的研发。张景龙、王艺航等研究生在参与到基于物联网的智能家居信息安全专用芯片及产品研发设计的课题项目中，已完成AI加速等板块的硬件架构设计、FPGA板级验证等，同时撰写并获得了数个相关专利和著作。

“研究生都表现出很强的积极性，这些研究成果帮助企业完成项目前期的方案设计和验证，极大地提高企业的技术研发能力。”芯珠微电子负责人詹瑞典对研究院的研究生联合培养项目赞不绝口。

构建产业生态 打造数字化转型服务生态圈

经过8年发展，研究院围绕大湾区产业转型升级需求，构建机器人与智能装备、半导体、人工智能、3D打印、工业互联网等核心产业生态，打造数字化转型服务生态圈，已连续五年获评国家级优秀（A类） 科技 企业孵化器，成功孵化高 科技 企业220余家（其中29家获高企认定），累积产值超30亿元。

在数字经济方面，半导体产业处于关键环节，而研究院在这一领域也取得突破，目前依托广东省半导体创新中心，已引进及孵化佛智芯、阿达智能等20余家半导体相关企业。其中，佛智芯已建成国内首条板级扇出型封装示范线，已申请国家专利80余项、授权27项；慧迈材料 科技 研制出国内第一条完全国产化的PI膜生产线，制造成本仅为进口产线的10%……

此外，在工业互联网领域，研究院已引进创业团队23个，孵化 科技 企业20家，培养创新人才近700名；在智能装备领域，已孵化35家企业，培育6家高企……

“目前，佛山数字化智能化转型态势喜人、发展迅猛。我们将乘势而上，利用现有的平台优势和产业资源，赋能数字经济新发展。”研究院负责人表示，研究院将继续紧跟佛山战略部署，争创数字化智能化转型标杆平台，助推佛山产业转型升级和粤港澳大湾区高质量发展。（文/王晓婷）

随着物联网的发展和进步，所有可以想象到的东西和行业都变得更加智能：智能家居和城市、智能制造机械、互联汽车、互联健康等等。无数能够收集和交换数据的事物正在形成一个全新的网络——物联网——物理对象网络，可以在云中收集数据、传输数据并完成用户的任务。

物联网和大数据正走向胜利。尽管如此，仍有一些特殊性和陷阱需要牢记，以受益于这一创新。在本文中，我们很高兴地分享我们在物联网咨询方面挖掘的知识。

如何应用物联网大数据

首先，从物联网大数据中获取好处的方法有很多种：在某些情况下，快速分析就足以获得好处，而一些有价值的结果只有在更深入的数据处理之后才能获得。

实时监控。通过连接设备收集的大数据可用于实时 *** 作：测量家中或办公室的温度、跟踪物理活动（计数步骤、监控运动）等。实时监测在医疗保健中非常使用（例如，测量心率、测量血压、糖）。它还成功地应用于制造业（控制生产机械）、农业（监测牛和植物）和其他行业。

数据分析。处理物联网生成的大数据，有机会超越监控，从这些数据中获取有价值的见解：识别趋势和趋势，揭示看不见的模式，并找到隐藏的信息和相关性。

过程控制和优化。来自传感器的数据提供了额外的上下文，以揭示影响性能和优化流程的非平凡问题。

交通管理：跟踪不同日期和时间的交通负荷，找出旨在优化交通的建议（例如，在一定时间段增加火车和公共汽车的数量，看看是否有利可图，建议引入新的红绿灯方案，并修建新的道路，使一些街道不那么繁忙，并管理交通拥堵）。

零售：由于一些商品在购物场所几乎结束了，超市的人员被告知，例如，重新装货架的商品。

农业：根据传感器的数据，在必要时种植水厂。

预测性维护。使用连接设备收集的数据可以成为预测风险的可靠来源，从而主动识别潜在危险条件，例如：

医疗保健：监测患者状态和识别风险（例如，患者有糖尿病、心脏病的风险），及时采取措施。

制造：预测设备故障。

并非所有的物联网解决方案都需要大数据。还应指出，并非所有的物联网解决方案都需要大数据（例如，如果智能家居的所有者要在手机的帮助下关灯，则此 *** 作可能无需大数据即可执行）。考虑减少处理动态数据的努力并避免大量存储数据非常重要，因为将来不需要这些存储。

物联网中的大数据挑战

大量的数据是完全没用的，除非他们被处理，以获得有价值的东西。此外，与数据收集、处理和存储相关的各种挑战。

数据可靠性。虽然大数据从来不是 100% 准确的，但在分析数据之前，必须确保传感器正常工作，用于分析的数据质量可靠，不会受到各种因素的影响（例如，机械运行环境不利、传感器故障）。

要存储哪些数据。连接的事物生成 TB 的数据，选择存储哪些数据以及丢弃哪些数据是一项艰巨的任务。更重要的是，一些数据的价值远未浮出水面，但您将来可能需要这些数据。如果您决定为未来存储数据，则面临的挑战是以最少的成本（只要数据存储和处理成本相当昂贵）来存储数据。

分析深度。一旦并非所有大数据都很重要，另一个挑战就会出现：何时足以通过快速分析，何时更深入的分析可以带来更多价值。

安全性。毫无疑问，各个部门的互联可以改善我们的生活，但与此同时，数据安全也非常重要。网络罪犯可以访问数据中心和设备，连接到交通系统、发电厂、工厂，从电信运营商那里窃取个人数据。物联网大数据是安全专家比较新的现象，缺乏相关经验会增加安全风险。

物联网解决方案中的大数据处理

在物联网系统中，物联网架构的数据处理组件因传入数据的特殊性、预期结果等而异。我们已经制定了处理物联网解决方案中大数据的方法。

数据来自连接到事物的传感器。一个”东西”可以字面上是任何对象：烤箱，汽车，飞机，建筑物，工业机器，康复设备。数据定期或流式传输。后者对于实时数据处理和管理至关重要。

Things 将数据发送到网关，确保初始数据过滤和预处理减少传输到下一个物联网系统块的数据量。

边缘分析。在进行深入的数据分析之前，进行数据过滤和预处理以选择某些任务所需的最相关数据是有意义的。此外，此阶段确保实时分析能够快速识别之前通过云中的深度分析发现的有用模式。

云网关对于不同数据协议之间的基本协议翻译和通信是必要的。它还支持数据压缩，并保护字段网关和中央物联网服务器之间的数据传输。

连接设备生成的数据以自然格式存储在数据湖中。原始数据来到带有”流”的数据湖。数据保存在数据湖中，直到可用于业务目的。清洁和结构化数据存储在数据仓库中。

机器学习。机器学习模块根据以前积累的历史数据生成模型。这些模型定期（例如，每月更新一次）与新的数据流。传入的数据被积累并应用于培训和创建新模型。当这些模型经过专家测试和批准时，它们可用于控制应用程序，该应用程序会针对新的传感器数据发送命令或警报。

总结一下

物联网生成了大量大数据，可用于实时监控、分析、流程优化和预测维护，仅举几例。但是，应该记住，从各种格式的海量数据中获取有价值的见解并不是一件小事：您需要确保传感器正常工作，数据安全传输并有效处理。此外，总有一个问题：哪些数据值得存储和处理（只要这两个过程都相当昂贵）。

尽管存在上述潜在问题，但应记住，物联网发展势头强劲，帮助多个行业的企业开拓新的数字机遇。

4GDTU也称4GIPMODEM，是厦门四信推出的一种物联网无线数据终端，利用公用蜂窝网络为用户提供无线长距离数据传输功能

它采用高性能的工业级32位通信处理器和工业级无线模块，以嵌入式实时 *** 作系统为软件支撑平台，同时提供RS232和RS485（或RS422）接口，可直接连接串口设备，实现数据透明传输功能；低功耗设计，最低功耗小于5mA@12VDC；提供1路ADC,2路I/O，可实现数字量输入输出、脉冲输出、模拟量输入、脉冲计数等功能

该产品已广泛应用于物联网产业链中的M2M行业，如智能电网、智能交通、智能家居、金融、移动POS终端、供应链自动化、工业自动化、智能建筑、消防、公共安全、环境保护、气象、数字化医疗、遥感勘测、军事、空间探索、农业、林业、水务、煤矿、石化等领域

通信世界消息（CWW）物联网是“中国制造2025”的核心组成部分，而NB-IoT是目前物联网众多标准技术当中最热门、最被看好的一项技术。窄带物联网（NB-IoT）成为万物互联网络的一个重要分支。NB-IoT构建于蜂窝网络，只消耗大约180kHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络，以降低部署成本、实现平滑升级。

全球范围内的运营商都在寻找新的应用模式，物联网的迅猛发展给通信产业带来新的生机。与传统的蜂窝通信不同，物联网要求有海量的连接数、低的终端成本、低的终端功耗和超强的覆盖能力。物联网通信能否成功发展的一个关键因素是标准化。这些年来，不同行业和标准组织都制定了一系列物联网通信方面的标准，大的就有LTE

R12和R13的低成本终端Category0及eMTC，小的更是难以计数。但从至今的部署情况来看，无论从终端成本、终端能耗和穿透覆盖等方面，这些技术标准都难以与免授权频谱的LoRA,
Sigfox等技术相竞争。

NB-IoT的出现一下子带来了希望。NB-IoT从2015年9月在3GPP

RAN立项以后，得到全球大多数的运营商、系统设备商、终端厂商的关注和响应。R13的NB-IoT协议于2016年6月冻结，这标志着一个具有巨大商业前景的、世界范围统一的物联网通信标准已经产生，为今后物联网的发展提供了广大的先机。

三位作者针对中国的NB-IoT、乃至物联网的产业链发展会起到积极的作用创作的《窄带物联网：标准与关键技术》对LTE
R13
NB-IoT的整体协议做了比较详尽和全面系统的描述，涉及网络架构、物理层的各类信道、空口控制面、空口用户面、关键过程、射频指标和后续演进。不仅讲述协议中涉及的关键技术，而且对重要的、但未被采纳的候选技术也进行了对比，呈现部分标准化的过程。书中还配有大量的性能分析。

本专题我共整理了10篇文章，来自中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所、南京农业大学、英国林肯大学、华南农业大学、江南大学、国家农业智能装备工程技术研究中心、浙江大学、中国科学院、吉林农业大学、西北农林 科技 大学、国家信息农业工程技术中心等单位。

文章包含农产品质量安全纳米传感器、太阳能杀虫灯、分簇路由算法、农田物联网混合多跳路由算法、水产养殖溶解氧传感器研制、土壤养分近场遥测方法、农机远程智能管理平台、水肥浓度智能感知与精准配比、果园多机器人通信等内容，供大家阅读、参考。

专题--农业传感器与物联网

Topic--Agricultural Sensor and Internet of Things

[1]王培龙, 唐智勇 农产品质量安全纳米传感应用研究分析与展望[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 1-10

WANG Peilong , TANG Zhiyong Application analysis and prospect of nanosensor in the quality and safety of agricultural products[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 1-10

知网阅读

[2]杨星, 舒磊, 黄凯, 李凯亮, 霍志强, 王彦飞, 王心怡, 卢巧玲, 张亚成 太阳能杀虫灯物联网故障诊断特征分析及潜在挑战[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 11-27

YANG Xing, SHU Lei, HUANG Kai, LI Kailiang, HUO Zhiqiang, WANG Yanfei, WANG Xinyi, LU Qiaoling, ZHANG Yacheng Characteristics analysis and challenges for fault diagnosis in solar insecticidal lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 11-27

摘要： 太阳能杀虫灯物联网（SIL-IoTs）是一种基于农业场景与物联网技术的新型物理农业虫害防治工具，通过无线传输太阳能杀虫灯组件状态数据，用户可后台实时查看太阳能杀虫灯运行状态，具有杀虫计数、虫害区域定位、辅助农情监测等功能。但随着SIL-IoTs快速发展与广泛应用，故障诊断难和维护难等矛盾日益突出。基于此，本研究首先阐述了SIL-IoTs的结构和研究现状，分析了故障诊断的重要性，指出了故障诊断是保障其可靠性的主要手段。接着介绍了目前太阳能杀虫灯节点自身存在的故障及其在无线传感网络（WSNs）中的体现，并进一步对WSNs中的故障进行分类，包括基于行为、基于时间、基于组件以及基于影响区域的故障四类。随后讨论了统计方法、概率方法、层次路由方法、机器学习方法、拓扑控制方法和移动基站方法等目前主要使用的WSNs故障诊断方法。此外，还探讨了SIL-IoTs故障诊断策略，将故障诊断从行为上分为主动型诊断与被动型诊断策略，从监测类型上分为连续诊断、定期诊断、直接诊断与间接诊断策略，从设备上分为集中式、分布式与混合式策略。在以上故障诊断方法与策略的基础上，介绍了后台数据异常、部分节点通信异常、整个网络通信异常和未诊断出异常但实际存在异常四种故障现象下适用的WSNs故障诊断调试工具，如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer。最后，强调了SIL-IoTs的特性对故障诊断带来的潜在挑战，包括部署环境复杂、节点任务冲突、连续性区域节点无法传输数据和多种故障诊断失效等情形，并针对这些潜在挑战指出了合理的研究方向。由于SIL-IoTs为农业物联网中典型应用，因此本研究可扩展至其它农业物联网中，并为这些农业物联网的故障诊断提供参考。

知网阅读

[3]汪进鸿, 韩宇星 用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 28-47

WANG Jinhong, HAN Yuxing Cognitive radio sensor networks clustering routing algorithm for crop phenotypic information edge computing collection[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 28-47

摘要： 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况；（3）基于频谱变化和通信服务质量（QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN节点数为定值的前提下，基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。

知网阅读

[4]顾浩, 王志强, 吴昊, 蒋永年, 郭亚 基于荧光法的溶解氧传感器研制及试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 48-58

GU Hao, WANG Zhiqiang, WU Hao, JIANG Yongnian, GUO Ya A fluorescence based dissolved oxygen sensor[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 48-58

摘要：溶解氧含量的测量对水产养殖具有极其重要的意义，但目前中国市面上的溶解氧传感器存在价格昂贵、不能持续在线测量及更新部件维护困难等问题，难以在水产养殖物联网中大规模推广和发挥作用。本研究基于荧光淬灭原理，利用水中溶解氧浓度与荧光信号相位差的关系进行低成本、易维护溶解氧传感器的研发。首先利用自制备溶氧敏感膜，经激发光照射后产生红色荧光，该荧光寿命可由溶解氧浓度调节；然后利用光信号敏感器件设计光电转化电路实现光信号感知；再以STM32F103微处理器作为主控芯片，编写下位机程序实现激发光脉冲产生，利用相敏检波原理以及快速傅里叶变换（FFT）计算激发光与参照光的相位差，进而转化为溶解氧浓度，实现溶解氧的测量。荧光探测部分与系统主控部分采用分离式设计思想，利用屏蔽排线直接插拔连接，便于传感器探测头的拆卸、更换、维护以及实现远距离在线测量。经测试，本溶解氧传感器的测量范围是0~20 mg/L，响应延迟小于2 s，溶氧敏感膜使用寿命约1年，可以实时不间断地对溶解氧浓度进行测量。同时，本传感器具有测量方便、制作成本低、体积小等特点，为中国水产养殖低成本溶解氧传感器的研发与市场化奠定了良好的基础。

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[5]矫雷子, 董大明, 赵贤德, 田宏武 基于调制近红外反射光谱的土壤养分近场遥测方法研究[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 59-66

JIAO Leizi, DONG Daming, ZHAO Xiande, TIAN Hongwu Near-field telemetry detection of soil nutrient based on modulated near-infrared reflectance spectrum[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 59-66

摘要： 土壤养分作为农业生产的重要指标，含量过少会降低农作物产量，过多则会造成环境污染。因此，快速、准确检测土壤养分对于精准施肥和提高作物产量具有重要意义。基于取样和化学分析的传统方法能够全面准确地检测土壤养分，但检测过程中土壤的取样及预处理过程繁琐、 *** 作复杂、费时费力，不能实现土壤养分的原位快速检测。本研究基于调制近红外光谱，提出了一种土壤养分主动式近场遥测方法，可有效避免土壤反射自然光的干扰。该方法使用波长范围1260~1610 nm的8通道窄带激光二极管作为近红外光源，通过测量8通道激光光束的土壤反射率，建立土壤养分中氮（N）关于土壤反射率的计量模型，实现了N的快速检测。在74组已知N含量的土壤样品中，选取54组作为训练集，20组作为预测集。基于一般线性模型，对训练集中土壤N含量与土壤反射率的定量化参数进行训练，筛选显著波段后的计量模型R2达到097。基于建立的计量模型，预测集中土壤N含量预测值与参考值的决定系数R2达到09，结果表明该方法具有土壤养分现场快速检测的能力。

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[6]朱登胜, 方慧, 胡韶明, 王文权, 周延锁, 王红艳, 刘飞, 何勇 农机远程智能管理平台研发及其应用[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 67-81

ZHU Dengsheng, FANG Hui, HU Shaoming, WANG Wenquan, ZHOU Yansuo, WANG Hongyan, LIU Fei, HE Yong Development and application of an intelligent remote management platform for agricultural machinery[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 67-81

摘要： 本研究针对农机管理实时数据少、农机实时作业监管困难、服务信息不对称等问题，首先提出专业化远程管理平台设计时应具有五大原则：专业化、标准化、云平台、模块化以及开放性。基于这些原则，本研究设计了基于大田作业智能传感技术、物联网技术、定位技术、遥感技术和地理信息系统的可定制化的通用农机远程智能管理平台。平台分别为各级政府管理部门、农机合作社、农机手、农户设计并实现了基于WebGIS 的农机信息库及农机位置服务、农机作业实时监测与管理、农田基础信息管理、田间作物基本信息管理、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等多个实用模块。研究着重分析了在当前的技术背景下，平台部分关键技术的实现方法，包括采用低精度GNSS定位系统前提下的作业面积的计算方法、GNSS定位数据处理过程中的数据问题分析、农机调度算法、作业传感器信息的集成等，并提出了以地块为核心的管理平台建设思路；同时提出农机作业管理平台将逐步从简单作业管理转向大田农机综合管理。本平台对同类型管理平台的研发具有一定的参考与借鉴作用。

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[7]金洲, 张俊卿, 郭红燕, 胡宜敏, 陈翔宇, 黄河, 王红艳 水肥浓度智能感知与精准配比系统研制与试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 82-93

JIN Zhou, ZHANG Junqing, GUO Hongyan, HU Yimin, CHEN Xiangyu, HUANG He, WANG Hongyan Development and testing of intelligent sensing and precision proportioning system of water and fertilizer concentration[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 82-93

摘要： 为解决农场当地当时的复合肥料精准化配料问题，本研究将水肥一体化智能灌溉施肥系统作为研究对象，构建了水肥浓度智能感知与精准配比系统。首先提出现场在线水肥溶液智能感知模型的快速建立方法，利用数据分析算法从传感器实时监测的一系列浓度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基于上述模型设计水肥浓度智能感知与精准配比系统的框架结构，阐述系统工作原理；并通过三种水体模拟在线配肥验证了该系统原位指导水肥浓度配比的有效性，同时评价了水体电导率对水肥配比浓度的干扰。试验结果表明，正则化条件下二阶的多项式拟合曲线是表达溶液电导率与水肥浓度的变化关系最优的模型，相关系数R2均大于0999，由此模型可得出用户关心的复合肥各指标浓度。三种水体模拟在线配肥结果表明，水体会干扰电导率导致无法准确反演水肥配比的浓度，相对偏差值超过了01。因此，本研究提出的在线水肥智能感知与精准配比系统实现了消除当地水体电导率对水肥配比准确性的干扰，通过模型计算实现复合肥精准化配比，并得出各指标浓度。该系统结构简单，配比精准，易与现有水肥一体机或者人工配肥系统结合使用，可广泛应用于设施农业栽培、果园栽培和大田经济作物栽培等环境下的精准智能施肥。

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[8]孙浩然, 孙琳, 毕春光, 于合龙 基于粒子群与模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(3): 98-107

SUN Haoran, SUN Lin, BI Chunguang, YU Helong Hybrid multi-hop routing algorithm for farmland IoT based on particle swarm and simulated annealing collaborative optimization method[J] Smart Agriculture, 2020, 2(3): 98-107

摘要： 农业无线传感器网络对农田土壤、环境和作物生长的多源异构信息的获取起关键作用。针对传感器在农田中非均匀分布且受到能量制约等问题，本研究提出了一种基于粒子群和模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法（PSMR）。首先，通过节点剩余能量和节点度加权选择簇首，采用成簇结构实现异构网络高效动态组网。然后通过簇首间多跳数据结构解决簇首远距离传输能耗过高问题，利用粒子群与模拟退火协同优化方法提高算法收敛速度，实现sink节点加速采集簇首中的聚合数据。对算法的仿真试验结果表明，PSMR算法与基于能量有效负载均衡的多路径路由策略方法（EMR）相比，无线传感器网络生命周期提升了57%；与贪婪外围无状态路由算法（GPSR-A）相比，在相同的网络生命周期内，第1个死亡传感器节点推迟了两轮，剩余能量标准差减少了004 J，具有良好的网络能耗均衡性。本研究提出的PSMR算法通过簇首间多跳降低远端簇首额外能耗，提高了不同距离簇首的能耗均衡性能，为实现大规模农田复杂环境的长时间、高效、稳定地数据采集监测提供了技术基础，可提高农业物联网的资源利用效率。

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[9]毛文菊, 刘恒, 王东飞, 杨福增, 刘志杰 面向果园多机器人通信的AODV路由协议改进设计与测试[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 96-108

MAO Wenju, LIU Heng, WANG Dongfei, YANG Fuzeng, LIU Zhijie Improved AODV routing protocol for multi-robot communication in orchard[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 96-108

摘要： 针对多机器人在果园中作业时的通信需求，本研究基于Wi-Fi信号在桃园内接收强度预测模型，提出了一种引入优先节点和路径信号强度阈值的改进无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV-SP）。对AODV-SP报文进行设计，并利用NS2仿真软件对比了无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV）和AODV-SP在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能。仿真试验结果表明，本研究提出的AODV-SP路由协议在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能均优于AODV协议，其中节点的移动速度为5 m/s时，AODV-SP的路由发起频率和路由开销较AODV分别降低了365%和709%，节点的移动速度为8 m/s时，AODV-SP的分组投递率提高了059%，平均端到端时延降低了1309%。为进一步验证AODV-SP协议的性能，在实验室环境中搭建了基于领航-跟随法的小型多机器人无线通信物理平台并将AODV-SP在此平台应用，并进行了静态丢包率和动态测试。测试结果表明，节点相距25 m时静态丢包率为0，距离100 m时丢包率为2101%；动态行驶时能使机器人维持链状拓扑结构。本研究可为果园多机器人在实际环境中通信系统的搭建提供参考。

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[10]黄凯, 舒磊, 李凯亮, 杨星, 朱艳, 汪小旵, 苏勤 太阳能杀虫灯物联网节点的防盗防破坏设计及展望[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 129-143

HUANG Kai, SHU Lei, LI Kailiang, YANG Xing, ZHU Yan, WANG Xiaochan, SU Qin Design and prospect for anti-theft and anti-destruction of nodes in Solar Insecticidal Lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 129-143

摘要： 太阳能杀虫灯在有效控制虫害的同时，可减少农药施药量。随着其部署数量的增加，被盗被破坏的报道也越来越多，严重影响了虫害防治效果并造成了较大的经济损失。为有效地解决太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏问题，本研究以太阳能杀虫灯物联网为应用场景，对太阳能杀虫灯硬件进行改造设计以获取更多的传感信息；提出了太阳能杀虫灯辅助设备——无人机杀虫灯，用以被盗被破坏出现后的部署、追踪和巡检等应急应用。通过上述硬件层面的改造设计和增加辅助设备，可以获取更为全面的信息以判断太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏情况。但考虑到被盗被破坏发生时间短，仅改造硬件层面还不足以实现快速准确判断。因此，本研究进一步从内部硬件、软件算法和外形结构设计三个层面，探讨了设备防盗防破坏的优化设计、设备防盗防破坏判断规则的建立、设备被盗被破坏的快速准确判断、设备被盗被破坏的应急措施、设备被盗被破坏的预测与防控，以及优化计算以降低网络数据传输负荷六个关键研究问题，并对设备防盗防破坏技术在太阳能杀虫灯物联网场景中的应用进行了展望。

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