分析声环境质量在线监控子系统,涉及到哪些技术,这些技术属于物联网的哪一层?

分析声环境质量在线监控子系统,涉及到哪些技术,这些技术属于物联网的哪一层?,第1张

按照大类分:

传感器技术:采集声环境,把模拟量转化为数字量(属于物层)

通信技术:采集量的上传,需要把数据包发往系统,局域网内可以用zigbee,lora,wifi,ble,广域网可以用以太网,4G,5G,NBiot等(属于网络层)

服务器技术:分布式,负载均衡,多线程,多进程等(属于服务层)

数据BI可视化技术:前端框架等(数据应用层)

推送技术:短信,APP,邮件等告警信息推送(业务应用层)

描述的不清晰可以留言

《 终结者》 要是超级计算机的万物互联技术,通过各种传感器技术,对于地球上的一切进行监控和调节,那将极大的造福人类世界,物联网的优势如何体现,那就看使用者的意图。
《终结者》中物联网技术,首先我们要了解一下物联网,物联网(Internet of Things)理念指的是将无处不在(Ubiquitous)的末端设备(Devices)和设施(Facilities),包括具有“内在智能”的设备如传感器、移动终端、工业系统、楼控系统、家庭智能设施、视频监控系统等,以及具有“外在使能”(Enabled)的物品如贴上RFID的各种资产(Assets)、携带无线终端的个人或车辆等“智能化物件或动物”、通过各种无线和/或有线的长距离和/或短距离通信网络实现互联互通(M2M)、应用大集成(Grand Integration)。
一、十大基本功能
物联网的最基本功能特征是提供“无处不在的连接和在线服务”(Ubiquitous Connectivity),具备十大基本功能。
(1)在线监测:这是物联网最基本的功能,物联网业务一般以集中监测为主、控制为辅。
(2)定位追溯:一般基于传感器、移动终端、工业系统、楼控系统、家庭智能设施、视频监控系统等GPS(或其他卫星定位,如北斗)和无线通信技术,或只依赖于无线通信技术的定位,如基于移动基站的定位、RTLS等。
(3)报警联动:主要提供事件报警和提示,有时还会提供基于工作流或规则引擎(Rule“sEngine)的联动功能。
(4)指挥调度:基于时间排程和事件响应规则的指挥、调度和派遣功能。
(5)预案管理:基于预先设定的规章或法规对事物产生的事件进行处置。
(6)安全隐私:由于物联网所有权属性和隐私保护的重要性,物联网系统必须提供相应的安全保障机制。
(7)远程维保:这是物联网技术能够提供或提升的服务,主要适用于企业产品售后联网服务。
(8)在线升级:这是保证物联网系统本身能够正常运行的手段,也是企业产品售后自动服务的手段之一。
(9)领导桌面:主要指Dashboard或BI个性化门户,经过多层过滤提炼的实时资讯,可供主管负责人实现对全局的”一目了然“

平台层:物联网架构中连接设备和应用场景的桥梁,承上启下,提供数据处理及分析服务。

平台层主要以PaaS平台为主,向下通过网络层和感知层,对终端收集到的信息进行处理、分析和优化等,向上服务于应用层,为应用服务商提供应用开发的基础平台。

按照厂商类型区分:运营商、ICT企业、互联网、工业制造厂商和第三方物联网平台;

按照平台功能区分:设备管理平台(DMP)、应用使能平台(AEP)、连接管理平台(CMP)、业务分析平台(BAP)
涉及企业

中国电信:中国电信全面整合了自身的云、网和生态等优势资源,打造了智能物联网开放平台(CTWing)。CTWing 由连接管理、应用使能和垂直服务三大板块构成,全球化、安全可信的端到端服务贯穿始终。

华为云:华为云是华为的云服务品牌,将华为 30 多年在 ICT 领域的技术积累和产品解决方案开放给客户,致力于提供稳定可靠、安全可信、可持续创新的云服务,赋能应用、使能数据、做智能世界的“黑土地”,推进实现“用得起、用得好、用得放心”的普惠 AI。

中国联通:网络通信能力开放业务,旨在将智能化终端、运营商定制化网络资源、移动互联网、物联网等业务进行整合,为用户带来云化部署、一点受理、服务全国、灵活定义的网络能力服务。依托中国联通匠心网络,基于通信服务、网络策略、安全认证、大数据分析、5G 和物联网六大核心能力,其将围绕“物联网平台+”生态战略,打造以物联网平台为核心的业务体系,构建一个覆盖物联网产业链“云管端芯”的生态系统。主要产品包括平台能力、连接服务、物联网解决方案。

诺基亚: IMPACT 提供了一个安全、基于标准的简化 IoT 平台,可在此基础上构建和扩展新的 IoT。IMPACT 平台定位于水平化的物联网基础通用平台,具有连接管理、设备管理、数据采集和分析、应用开放使能以及基于感知的安全保障等功能。诺基亚 IMPACT 物联网平台是全球首个与芯片级深度合作并开放源码的物联网硬件平台,目前诺基亚 IMPACT 平台共管理着全球超过 15 亿部终端。

中国移动:ONEnet 中移物联网有限公司基于物联网技术和产业特点打造的开放平台和生态环境。中国移动物联网开放平台始终秉承开放合作的态度,为智能硬件创客和创业企业提供硬件社区服务,为中小企业客户物联网应用需求提供数据展现、数据分析和应用生成服务,为重点行业领域/大客户提供行业 PaaS 服务和定制化开发服务。

阿里云link平台:阿里云 link 物联网平台为阿里云 IoT 提供的云服务平台。物联网平台提供安全可靠的设备连接通信能力,支持设备数据采集上云,规则引擎流转数据和云端数据下发设备端。此外,也提供方便快捷的设备管理能力,支持物模型定义,数据结构化存储,和远程调试、监控、运维。

百度智能天工:百度智能云天工物联网平台是百度打造的物联网生态环境。百度天工提供通用的物联网设备连接、设备管理、IoT 边缘及数据流转能力,赋能产业应用。以云-边-端及时空数据管理能力为核心优势,提供完善易用的物联网基础设施,为重点行业提供端到端物联网解决方案。京东小京鱼:京东小京鱼面向智能行业全面开放,全面覆盖智能生活场景,赋能智能硬件、智能家居、智能车载等领域,提供“技术+服务+渠道”的一站式智能解决方案。可以通过集成小京鱼让智能产品获得听觉、视觉、学习能力以及音乐、新闻、购物等海量服务,并获得千万级设备控制能力。用户可以通过创新化的交互方式,随时随地获取服务。

小米 IoT 平台:小米面向消费类智能硬件领域的开放合作平台,面向智能家居、智能家电、健康可穿戴、出行车载等领域,开发者借助小米 IoT 平台开放的资源、能力和产品智能化解决方案,能够以极低的成本快速提升产品的智能化水平,满足不同用户对智能产品的使用需求和体验要求,与加入小米 IoT 的其他开发者共同打造极致的智能生活体验。

IBM Watson Iot:全球领先的物联网平台供应商。IBM Watson Iot 提供全面管理的云托管服务,旨在简化并从 IoT 设备中获得价值。其提供对 IoT 设备和数据的强大应用程序访问;执行强大的设备管理 *** 作,同时存储和访问设备数据,连接各种设备和网关设备;使应用程序与已连接的设备、传感器和网关进行通信并收集数据。ThingWorx 平台是专为工业物联网(IIoT)设计的完整端到端技术平台。ThingWorx 平台是通过平台以及基于平台的解决方案,帮助企业实现以研发工艺和产品生命周期管理为主的工业互联和应用。同时,它提供工具和技术,使企业能够快速开发和部署强大的应用程序和增强现实(AR)体验。

浪潮云洲工业互联网平台基于自身在智能制造及 ICT 融合能力的基础上,构建以产业互联为核心,以标识解析为抓手,以云计算、大数据、区块链、5G 等新兴技术为支撑的工业大数据服务体系。浪潮云洲是中国最有客户价值的工业互联网平台,其面向企业、政府、园区三大主体,提供工业云、QID、工业 PaaS、工业大数据、应用服务五层架构服务,实现对设备、产品、业务系统,以及开发者、供应商、客户、员工的七类连接,形成“云、QID、云 ERP”全堆栈能力,致力于工业互联网基础设施建设,打造数字基建下的工业新大陆。

新华三物联网拥有感知层、网络层、平台层、应用层端到端全栈式架构。其中,平台层的新华三绿洲物联网平台,定位为应用使能平台 AEP(Application Enablement Platform),采用基于容器技术的微服务架构,具备大规模数据处理和分析能力,能够提供物联网泛在连接技术、多协议定位服务、边缘计算和 SDK(软件开发工具包)等模块。

中国通服是中国信息化领域的领先服务提供商,提供电信基础设施服务、业务流程外包服务、通用设施管等服务。2006 年 12 月 8 日,公司发行的 H 股在香港联交所主板成功上市。通服物联是由中国通信服务股份有限公司倾力打造的集团级产品,定位“新一代数字世界基础设施服务商”,聚焦 IoT 服务,使能 IoT 创新。产品包含开发服务平台、设备运营服务平台、服务云和维护云。通服物联提供在智慧城市、工业互联网、智慧家庭、智慧园区等众多领域一系优质产品及解决方案。

海尔卡奥斯物联生态科技有限司立于 2017 年 4 月,主要运营和工业互联平台,其业务涵盖工业互网平建设和营,工业智能技术究和应用,智能厂建设及软件集成服务(精密模、智能装备和智能控制)、能源理业务板块,助力中企业实大规模制造大规模定制开级快速型,始终秉承国家工业互联平的命,为用户、企业和资源创造和分享价值,创引全球工业互联网态品牌。

树根互联股份有限公司是国家级跨行业跨领域工业互联网平台企业,也是连续两年、唯一入选 Gartner IIoT 魔力象限的中国工业互联网平台企业。树根互联旗下的根云平台可以面向机器制造商、设备使用者、政府监管部门等社会组织,在智能制造透明工厂管理,机器在线管理(服务、智造、研发、能源)、产业链平台、工业 AI、设备融资等方面提供数字化转型服务。

xIn3Plat(宝信软件):2020 年 12 月 22 日,中国宝武及宝信软件推出中国宝武工业互联网平台 xIn3Plat。xIn3Plat 由宝信软件自主研发,依托于宝信软件 40 余年的发展积淀,从钢铁起步腾飞,并持续赋能非钢行业,在促进中国制造企业发展方式转变等方面作出突出贡献。xIn3Plat 包含面向工业领域的工业互联平台 iPlat 和面向产业领域的产业生态平台 ePlat。

航天云网是中国航天科工集团有限公司联合所属单位共同出资成立的高科技互联网企业,成立于 2015 年 6 月 15 日。基于 INDICS 平台面向航天科工打造了专有云,面向国内市场打造了航天云网,面向国际市场打造了国际云,为政府、行业组织、企业等用户提供基于“互联网+智能制造”的二十类服务。

Predix(GE 通用电气):工业互联网 *** 作系统 Predix 正在为数字工业企业提供强大助力,进而推动全球经济的发展。通过连接工业设备、分析数据和提供实时见解,Predix 在工业应用的构建、部署与运营方面向客户提供所需项目。基于 Predix 的应用程序,GE 和非 GE 资产的性能正在不断提升至全新的水平。

MindSphere 是西门子推出的一种基于云的开放式物联网 *** 作系统,它可将产品、工厂、系统和机器设备连接在一起,使您能够通过高级分析功能来驾驭物联网(IoT)产生的海量数据。

研华科技:创立于 1983 年,是全球领先、值得信赖的创新型嵌入式、自动化产品解决方案提供商,提供包括完整的系统集成、硬件、软件、以客户为中心的设计服务和全球物流支持等。研华 WISE-PaaS 工业物联网云平台,是一个集成的物联网服务平台,旨在从边缘到云端提供可 *** 作的洞察力。用户能够轻松安全地连接,管理和吸收大规模的物联网数据,实时处理和分析/可视化数据。

小匠物联平台是智能家居品牌提供智能化解决方案的服务商。小匠物联可助力传统企业快速接入物联网,提供全球化基于云端的设备远程控制和管理,可靠安全地将您的产品连接到物联网。致力于为智能家电企业和企业健身器材厂商提供完整的产品智能化物联网整体解决方案。小匠物联的模式,主要分为两个部分,一个是 SAAS,另一个是其自主研发的 QUMIOS。

云智易智慧物联作为全国领先的智慧空间物联网科技企业,属于物联网平台层的平台服务提供商,为泛不动产行业提供智慧家居、智慧社区和产业园区/商业、智慧办公、智慧公寓等多场景的智慧物联解决方案,包括物联网平台、应用中台、物联网 SaaS 服务、X-Brain AI盒子和物联网咨询服务等。

广云物联是一家专业物联网解决方案商,致力于为企业提供物联网软硬件开发服务。 包括行业主流物联网平台接入服务,企业私有物联网平台开发服务,物联网硬件二次开发、技术支持、销售供应等服务。产品包含消费物联网、商业物联网、工业互联网的平台和解决方案以及物联网硬件。机智云是国内领先物联网厂商,公司 2005 年创立,主营业务为物联网开发和云服务平台服务。聚焦物联网、云计算、大数据和人工智能产业,采用微服务架构,为需要 IoT 需求的企业提供 IoT 产品全生命周期管理运营系统,涵盖设备管理、连接管理、应用开发、数据分析、BI 系统、智能决策、金融计费与第三方系统互联等功能,同时平台开放 API 接口,帮助企业打通内外部经营管理系统(CRM、ERP 等),已服务交通物流、新能源、工业互联、医疗健康、消费电子等众多行业,并在多个行业实现市场覆盖率领先。主要有两条产品服务线,分别为终端产品智能化服务和行业解决方案服务。

Walle物联网平台(深圳宏电)

KySCADA(东土科技)

HanClounds工业互联网平台(瀚云科技)

H-IIP(忽米网)

寄云科技

科远智慧

蘑菇物联

浙江蓝卓

Tn工业互联网平台(中之杰)

达闼科技(全球首家云端机器人运营商)

第四范式(人工平台与技术服务提供商)

旷视科技(深度学习,全球领先的人工智能产品和解决方案公司)

明略科技(全球企业级数据分析和组织智能服务平台)

深兰科技(快速成长的人工智能领先企业)

思必驰(对话式人工智能平台公司)

搜狗

腾讯优图(腾讯旗下顶级的机器学习研发团队)

依图科技(人工智能创新型研究)

云从科技(更高效的人机协同解决方案提供商)

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。

知网阅读

[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。

知网阅读

[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。

知网阅读

[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。

知网阅读

[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。

知网阅读

[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。

知网阅读

[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。

知网阅读

微信交流服务群

为方便农业科学领域读者、作者和审稿专家学术交流,促进智慧农业发展,为更好地服务广大读者、作者和审稿人,编辑部建立了微信交流服务群,有关专业领域内的问题讨论、投稿相关的问题均可在群里咨询。

入群方法: 加我微信 331760296 备注: 姓名、单位、研究方向 ,我拉您进群,机构营销广告人员勿扰。

信息发布

科研团队介绍及招聘信息、学术会议及相关活动 的宣传推广

第一,ERP 和商业智能 BI 的服务对象不同。

ERP 主要服务于一线业务部门,重点解决企业业务流程、业务过程管理的问题。而商业智能 BI 主要面向企业的管理决策层( 管理决策层不一定是指企业的最高层领导,也可以是带有管理决策属性的人员 )。当然,商业智能 BI 中的基础报表也可以兼顾到一线业务人员的报表需求,并且比 ERP 中的报表更强大和灵活。

第二,商业智能 BI 跨系统的取数能力。

ERP、各个业务系统是彼此独立的,业务模块独立的、数据分散独立,而商业智能 BI 是建立在所有业务系统之上的,当企业需要跨系统跨业务看数据的时候就需要使用到商业智能 BI。打比方各个业务系统对应的是各个部门的话,商业智能 BI 就是位居各个部门之上的那个管理层。

商业智能 BI 通过访问和抽取各个业务系统的数据,把这些数据汇聚起来按照一定的业务分析主题来进行业务分析模型的建设和可视化分析报表的开发。而业务系统之间由于缺少相应的数据接口或者 API接口是没有办法直接打通的,或者很少进行横向的打通,商业智能 BI 就是专业干这个事的。

一个开源的专为物联网、车联网、工业互联网、IT运维等设计和优化的大数据平台。除核心的快10倍以上的时序数据库功能外,还提供缓存、数据订阅、流式计算等功能,最大程度减少研发和运维的工作量

定义了创新的数据存储结构,单核每秒就能处理至少2万次请求,插入数百万个数据点,读出一千万以上数据点,比现有通用数据库快了十倍以上。

由于超强性能,计算资源不到通用大数据方案的1/5;通过列式存储和先进的压缩算法,存储空间不到通用数据库的1/10。

将数据库、消息队列、缓存、流式计算等功能融合一起,应用无需再集成Kafka/Redis/HBase/Spark等软件,大幅降低应用开发和维护成本。

无论是十年前还是一秒钟前的数据,指定时间范围即可查询。数据可在时间轴上或多个设备上进行聚合。即席查询可通过Shell/Python/R/Matlab随时进行。

不用一行代码,即可与Telegraf, Grafana, Matlab, R集成。后续还将支持MQTT, OPC, Hadoop,Spark等, BI工具也将无缝连接。

你知道哪些好用的开源的物联网大数据处理方式,欢迎评论分享,共同探讨学习


欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/dianzi/10392048.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2023-05-08
下一篇 2023-05-08

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存