我国已经形成涵盖感知制造、网络制造、软件与信息处理、网络与应用服务等门类的相对齐全的物联网产业体系，产业规模不断扩大，已经形成环渤海、长三角、珠三角以及中西部地区四大区域集聚发展的空间布局，呈现出高端要素集聚发展的态势。
前瞻产业研究院发布的数据指出从产业规模来看，我国物联网近几年保持较高的增长速度，2013年我国整体产业规模达到5000亿元，同比增长369%，其中传感器产业突破1200亿元，RFID产业突破300亿元。预计到2015年，我国物联网产业整体规模将超过7000亿元，信息处理和应用服务逐步成为发展重点。园艺智能化应用系统将园艺植物在产前、产中、产后的各个阶段所涉及的各类种质资源对环境因素需求的信息进行采集和综合，利用实时传递影响园艺植物生长与生产的环境因素，在线指导园艺植物的生长和生产，对生产过程中产生的各种缺素症状或生长问题进行定性诊断和定量决策，为园艺植物的高产和高品质生产提供科学决策。主要包括通过各种理化仪器设备的开发应用，研究出适宜特定园艺植物资源表型数据的科学、快速、准确的信息采集技术;借助物联网等技术结合本地气候特点，建立特色园艺植物生长发育的环境调控软硬件技术集成，实现园艺植物生长环境的人工智能调控;通过将特色园艺植物果实成熟度数字化、信息化，开发人工智能机器人的果实采收的软硬件，实现园艺产品的智能机器人采收;通过将特色园艺植物病虫草害发生与防治特征与无人机信息采集技术相结合，实现园艺植物病虫草害无人机防控。一、基于计算机视觉的园艺植物资源识别采集模块设计
地球上的园艺种类繁多，各种不同的园艺植物资源之间都存在各自的生长习性，这些特性可以用于自然环境或人工模拟环境条件下的园艺植物的生长规律的研究，进而对园艺植物资源挖掘和利用的研究、以及园艺植物对自然环境的适应等领域起到了很大的帮助，能够节约人力物力，提高工作效率，但是同一种植物因为其生长环境、周期以及基因突变等影响，致使园艺植物在形态上各不相同，差异极大，所以就算对专业人士来说，植物识别也不容易完成。随着生命科学和现代信息技术的不断发展，园艺植物分类学也得到了快速发展，基于图像分析的植物分类识别是当下园艺植物种质资源研究的热点问题，因此图像分类问题也是计算机视觉等领域的重要研究方向之一。目前识别算法的发展已经相对较为成熟，在叶、花、果实等传统的植物识别技术已经得到许多研究，然而基于多器官的现实世界识别方法的认识还不是很多，因为其在近几年才得以进行，起步较晚，如芍药和牡丹，它们之间由于种类间差异较小，难以分辨不同种类的植物，其分类相对困难。对植物的识别来说，造成一定干扰的是处于现实世界中的植物所处的较为复杂的环境，这些复杂的环境会降低植物特征提取的准确度，比如杂草、石子、泥土和建筑物等。因此，对现实世界中的植物识别，如何获取植物图像显著性特征以及获取种类之间差异更大的性状以实现网络特征增强是研究的重中之重。Champ等改进了GoogLeNet模型的卷积神经网络（CNN）方法，应用各种衰减因子来修正CNN给出的概率分布，实现了基于植物真实性状的园艺植物种类识别[3]。该方法通过提取卷积神经网络的最后一层代表性特点来进行分类，但是仅凭一层特点的识别能力和代表性比较差，不能有效鉴别出性状类似或同一种群的园艺植物[3]。Lee等利用CNN模型结合物种和组织特征进行植物分类，对基于验证集和测试集的结果进行分析，提出了高层融合体系结构[4]。Mc Cool等提出了一种针对特定领域的混合神经网络模型对植物图像进行自动分类[5]。通过微调一个专门用于植物分类任务的已知模型，可以学习特定领域的模型。MixDCNN模型是通过首先对一个模型的子集数据进行微调来学习的，可以使用不同的器官类型进行分类，利用混合DCNNs框架对KDCNN模型进行联合优化[5]。Xiao等为了研究真实世界中的物种识别问题，提出了一种新的深度学习框架和有效的数据扩充方法。首先根据视觉注意来裁剪图像，称之为新的数据增强方法注意裁剪（AC），然后通过训练深度卷积神经网络从大量数据中预测物种。通过对数据扩充方法AC的性能进行了评估，结果表明AC具有优越的性能[6]。综上所述，以实际应用为背景对园艺植物图像特征分类器这一经典算法为出发点，设计以计算机视觉为基础的园艺植物识别模块（图1）。
二、构建园艺植物智能平台，实现园艺植物生长发育的调控
为构建更完善的园艺植物智能平台，更科学的在线指导园艺植物生产，提高植物产量，一套完备的能满足不同需求层次的智能平台系统的需求迫在眉睫。
1 框架模型的建立：由于园艺植物生长发育过程中，不同植物所需的外界环境条件各有差异，栽培技术也有所不同，因此就需构建一个较为全面的数据知识库框架，能够综合不同园艺植物生长过程中的各项指标，汇总整理高产量园艺植物的基础数据。不同园艺植物生长发育全过程中的水分、温度、光照等环境因素指标以及养分供给状况、栽培管理技术差异等数据进行记录、收集、汇总，构建动态图，通过对优质园艺植物的生长数据进行分析，研究不同因素之间的连锁反应和综合效应，建立园艺植物生长发育特性、以及温度、光照、水分、肥等环境因素和栽培管理技术关系的数据库框架。种植技术员可根据不同栽培地区的实际情况对框架模型参数进行调整，以适用于自己掌握的园艺植物栽培技术知识模块;使用者也可推送不同的数据信息给数据管理者，扩大数据库数据量，参与数据库的更新与完善。数据库管理者也可对不同的数据模型库进行查询、及时修改和动态调用[7]。
2 系统结构的构建：智能化平台的功能包括通用平台、智能系统和实用信息系统3个层次[4]。通用平台由知识储备量庞大的数据库信息组成，涵盖广泛，便于不同知识层次的使用者更快更广地查询到所需内容;智能系统需要收集汇总不同环境和地区园艺植物生长差异数据，及时更新平台的数据，为使用者提供一个数据更全面、更具体、内容更丰富的参考平台，为种植技术员提供一个积极的二次开发的环境和工具，满足不同生态背景下不同生产管理者的需要。
3 可视输入平台的构建：设置一个便于简易 *** 作的包含数值上下限的参数录入方式，同时设置数据自查系统，对 *** 作者上传的不合理的参数及时提醒更正，保证数据输入的及时性、准确度和合理性。对不能给出准确参数的用户，根据其提供的园艺植物品种和种植环境条件，调动数据库存储的内容，智能辨别并输入，增加平台的使用率。可视输入平台不仅要做到便于使用者对编辑数据，还应该确保数据准确度[8]。
物联网应用案例
用途范围
物联网用途广泛，遍及教育、工程机械监控、建筑行业、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、环境监测、路灯照明管控、景观照明管控、楼宇照明管控、广场照明管控、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。
展望未来，物联网会利用新一代IT技术充分运用在各行各业之中，具体地说，就是把传感器、控制器等相关设备嵌入或装备到电网、工程机械、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，然后将“物联网”与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合，在这个整合的网络当中，拥有覆盖全球的卫星，存在能力超级强大的中心计算机群，能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制，在此基础上，人类可以以更加精细和动态的方式管理生产和生活，达到智慧化管理的状态，提高资源利用率和生产力水平，改善人与城市、山川、河流等生存环境的关系。
具体应用案例
下面列举了集中具体的应用案例，以供参考
1． 教育物联网
应用于教育行业的物联网首先要实现的就是，在适用传统教育意义的基础之上，对已经存在的教育网络中进行整合。对教育的具体的设施，包括书籍、实验设备、学校网络、相关人员等全部整合在一起，达到一个统一的、互联的教育网络。
物联网产业需要复合型人才，至少具备四方面的特征，包括掌握跨学科的综合性的知识与技能、掌握物联网相关知识与技术、掌握特定行业领域的专门知识以及具备创新实践能力。目前国内已有30余所大学开设了物联网专业。有超过400所高校建立物联网实验室。
2工程机械物联网
“工程机械物联网”是借助全球定位系统（GPS）、手机通讯网、互联网，实现了工程机械智能化识别、定位、跟踪、监控和管理，使工程机械、 *** 作手、技术服务工程师、代理店、制造厂之间异地、远程、动态、全天候“物物相连、人人相连、物人相联”。
工程机械物联网目前应用广泛。以NRS物联网智能管理系统平台为例，提升原本工程机械物联网服务由“信息采集服务”向“数据咨询服务转变”。由原来的现场管理升级为远程监控，由传统的制造转变为制造服务，由原来的被动服务提升为主动服务。功能涉及信息管理，行为管理，价值管理三大方面。
信息管理：
区域作业密集度管理
故障预警及远程诊断
车辆运维主动式服务
金融按揭安全性服务
行为管理：
作业人员统计管理
作业工时效率性分析
行为与工效油耗分析
*** 作规范与工效分析
价值管理：
产品全寿命周期成本管理
行为与员工绩效管理
量本利敏感要素判断
多维大数据决策支持
以福田的农机信息管理平台为例，可以对农业所需相关机械车辆进行全球GPS定位、锁车、解锁车、设备工时查询、故障报警等 *** 作，这对促进农业生产，提高工作效率有着至关重要的作用。
3建筑行业物联网应用——塔机监控
塔机智能化的监控管理系统，主要针对检测状态、危险距离预警、故障诊断、信息回传、工程调度等方面工作。例如塔机下面危险区域禁止站人实时提示、与其他高空建筑物距离过近、超出安全距离范围、内部故障预警、诊断、实时显示额定载重量、当前风速、回转角度、当前载重等。
4建筑行业应用——商用混凝土搅拌站
对生产设备的远程诊断和远程维护已经成为当前自动化技术中的一部分。尤其对于那些错误容易诊断和容易排除的情况，派一个服务工程师到现场解决，既增加工程师的工作负荷，又花费时间。而且费用也相应增加。为了缩短故障的诊断与恢复时间，提高有经验的高级工程师的工作效率，那么远程诊断和编程就是必备的部分。例如：“商用混凝土搅拌站产品远程售后服务系统”，可以在远程实现对PLC站进行编程和调试。可是实现混凝土搅拌站的远程控制和数据监控。
值得一提的是三维虚拟仿真技术在物联网的应用，给商用混凝土搅拌站的物联网应用开创了新的时代。系统实现搅拌站与车辆实时运行状态模拟功能。以动画形式呈现搅拌站实时动态信息，其中可包括：工程名称、施工配比、搅拌站配料情况及其他原材料配料情况，搅拌站场景如下图所示。
5石油
石油行业物联网系统主要是使用监控设备和信息系统采集运输油轮数据、码头设备和环境数据、油库数据、原油管道数据等，对这些数据进行整理和分析，将原油运输各个环节的数据进行关联和分析，合理安排船期、实现计算机排罐，提高整个原油运输的效率，同时通过对相关设备和环境的监测，及时掌握设备运行情况，保证整个运输过程的安全可靠。
石油行业物联网系统的总体解决方案包括：油库监测系统、原油管道监测系统、原油管道无人机巡线系统等。
6水利
物联网在水利方面的应用主要是对闸门的液压启闭机的状态检测、远程控制、故障预警等，利用水下机器人对大坝、水库等水下状态进行状态监控、信息回传等工作。
例如：“远程信息服务系统”能够通过智能信息采集终端，将液压启闭机PLC控制器的控制信息通过物理端口（串口）采集到终端，然后通过GPRS通讯模块，利用2G/3G网络或者互联网络将信息传递到远程WEB服务器，使得远端管理人员能够实现远程感知闸门启闭的运行信息。
7城市物联网
城市物联网利用互联网的信息管理平台、二维码扫描、GPS定位等技术，是更贴近人们生活的一种应用，现在变得更加的直观。比如儿童和老人的行踪掌控、公路巡检、贵重货物跟踪，追踪与勤务派遣、个人财务跟踪、宠物跟踪、货运业、各类车辆的防盗等GPS定位、解锁车、报警提示应用。
针对环卫车辆可以对车辆进行实时进行的GPS定位、状态监控、车辆信息查询、运行状态等工作，例如：需要知道目前城市的某区有多少环卫车辆，处于什么哪个街道， *** 作员，工作情况，计划任务等，同时又可以根据实际情况进行工作调度，对故障做提前的预警，对突发情况应急处理，对重要的问题着重处理等。
8．农业物联网
农业物联网的应用比较广泛的是对农作物的使用环境进行检测和调整。例如：大棚（温室）自动控制系统实现了对影响农作物生长的环境传感数据实时监测，同时根据环境参数门限值设置实现自动化控制现场电气设备，如：风扇、加湿器、除湿器、空调、照明设备、灌溉设备等，亦支持远程控制。常用环境监测传感器包括：空气温度，空气湿度，环境光照，土壤湿度，土壤温度，土壤水分含量等传感器。亦可支持无缝扩展无线传感器节点，如：大气压力、加速度、水位监测、CO、CO2、可燃气体、烟雾、红外人体感应等传感器。
9智能家居
这方面的应用就更加的贴近人们的生活，这是关系到人们生活起居、与生命安全息息相关的应用，我们可以通过智能家居的物联网络，进行室内到室外的电控、声控、感应控制、健康预警、危险预警等，比如声控电灯、窗帘按时间自动挂起、感应器感应到煤气泄漏、空气污染指数过高、室内的光线被家具遮挡严重、室内家居摆放设计、马桶漏水、电量煤气不足报警、车库检测、室外摄像检测、未来天气预测、提醒带雨伞、生活备忘录电子智能提醒等多方面的功能应用。
物联网是指通过 各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化 学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。
物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络 。物联网是新一代信息技术的重要组成部分，IT行业又叫：泛互联，意指物物相连，万物万联。由此，“物联网就是物物相连的互联网”。
这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。
投资者选择开干洗店要从以下方面考虑：首先，看干洗店的人流量，也就是营业额，能否带来较大的毛利。东方瑞俪干洗店在市场上属于中高端洗衣品牌，精湛的洗衣技术，以及先进的洗衣设备，能够极大程度的满足衣物的清洗要求和消费者的满意程度，深受市场大众消费者的喜爱。
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温室作物和环境物联网测控系统。设施园艺自动化控制系统属农业电气化与自动化领域，应用原理是温室作物和环境物联网测控系统。设施园艺的定义集建筑工程、 环境工程、 生物工程为一体， 跨部门多学科的综合科学。
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