物联网( IoT ,Internet of things )即“万物相连的互联网”,是互联网基础上的延伸和扩展的网络,将各种信息传感设备与互联网结合起来而形成的一个巨大网络,实现在任何时间、任何地点,人、机、物的互联互通。
1、射频识别技术
射频识别技术(Radio Frequency Identification,简称RFID)。RFID是一种简单的无线系统,由一个询问器(或阅读器)和很多应答器(或标签)组成。标签由耦合元件及芯片组成,每个标签具有唯扩展词条一的电子编码。
标签附着在物体上标识目标对象,它通过天线将射频信息传递给阅读器,阅读器就是读取信息的设备。RFID技术让物品能够“开口说话”。这就赋予了物联网一个特性即可跟踪性。就是说人们可以随时掌握物品的准确位置及其周边环境。
2、传感网
MEMS是微机电系统( Micro - Electro - Mechanical Systems)的英文缩写。它是由微传感器、微执行器、信号处理和控制电路、通讯接口和电源等部件组成的一体化的微型器件系统。
其目标是把信息的获取、处理和执行集成在一起,组成具有多功能的微型系统,集成于大尺寸系统中,从而大幅度地提高系统的自动化、智能化和可靠性水平。
3、M2M系统框架
M2M是Machine-to-Machine/Man的简称,是一种以机器终端智能交互为核心的、网络化的应用与服务。它将使对象实现智能化的控制。M2M技术涉及5个重要的技术部分:机器、M2M硬件、通信网络、中间件、应用。
基于云计算平台和智能网络,可以依据传感器网络获取的数据进行决策,改变对象的行为进行控制和反馈。
4、云计算
云计算旨在通过网络把多个成本相对较低的计算实体整 合成一个具有强大计算能力的完美系统,并借助先进的商业 模式让终端用户可以得到这些强大计算能力的服务。
如果将计算能力比作发电能力,那么从古老的单机发电模式转向现 代电厂集中供电的模式,就好比现在大家习惯的单机计算模 式转向云计算模式,而“云”就好比发电厂,具有单机所不能比拟的强大计算能力。
扩展资料:
物联网功能
1、获取信息的功能
主要是信息的感知、识别,信息的感知是指对事物属性状态及其变化方式的知觉和敏感;信息的识别指能把所感受到的事物状态用一定方式表示出来。
2、传送信息的功能
主要是信息发送、传输、接收等环节,最后把获取的事物状态信息及其变化的方式从时间(或空间)上的一点传送到另一点的任务,这就是常说的通信过程。
3、处理信息的功能
是指信息的加工过程,利用已有的信息或感知的信息产生新的信息,实际是制定决策的过程。
4、施效信息的功能
指信息最终发挥效用的过程,有很多的表现形式,比较重要的是通过调节对象事物的状态及其变换方式,始终使对象处于预先设计的状态
参考资料来源:百度百科-物联网
一、什么是农业物联网?No1:农业物联网是农业现代化的重要标志
农业物联网的实质是将物联网技术应用于农业生产经营,使其更具有信息化、智能化。农业物联网的实例化应用就是在感知端使用大量的传感设备(如农业环境信息的传感器、图像采集、RFID 等),广泛地采集农业生产、管理、经营等环境的各类信息(如大田种植、设施园艺、畜牧水产养殖、农产品溯源等领域),建立相对统一的数据传输协议与多源的数据格式转换办法,因地制宜交互使用无线传感器网、移动通信网和互联网等传输通道,实现农业信息多尺度、多源有效的传递。最后通过云计算、大数据等多重信息技术的深度融合与处理,通过智能化调控终端实现农业的闭环控制,实现农业的自动化、最优化控制。实际上,物联网是智慧农业的核心。
“农业物联网主要有感知、传输和控制三大作用,”中国农科院信息所所长许世卫解释,“农业物联网不仅能感知水、肥、热、气等外部环境变量,还能感知生物本体,比如对水稻叶片中的各种营养元素的感知。如果感知到水稻叶片中叶绿素含量降低,说明缺氮了,需要添加氮肥,而等到肉眼看到叶片发黄再追肥就晚了。”
No2:农业物联网架构模型
根据计算机网络架构模型的研究方法,国内外将农业物联网架构模型分为感知层、传输层(网络层)、处理与应用层三个层次。
感知层主要包括各类传感器、RFID、RS、GPS以及二维条形码等,采集各类农业相关信息(包括光、温度、湿度、水分、肥力、土壤墒情、土壤电导率、溶解氧、酸碱度和电导率等),实现对“物”的相关信息的识别和采集。传输层是在现有网络基础上,将感知层采集的各类农业相关信息通过有线或无线方式传输到应用层 ;同时,将应用层的控制命令传输到感知层,使感知层的相关设备采取相应动作,比如开关打开或者关闭、释放氧气、增加温度或者湿度以及设备重新定位等。
公共处理平台包括各类中间件以及公共核心处理技术,实现信息技术与行业的深度结合,完成物品信息的沟通、共享、决策、汇总等。
具体的应用服务系统是基于物联构架的农业生产架构模型的最高层,主要包括各类具体的农业生产过程系统,如大田种植系统、设施园艺系统、水产养殖系统、畜禽养殖系统、农产品物流系统等。通过这些系统的具体应用,保证产前正确规划以提高资源利用率,产中精细管理以提高资源利用率,产后高效流通实现安全溯源等多个方面,促进农业的高产、优质、高效、生态、安全。
(转自搜狐科技网)
二、农业物联网未来发展趋势
目前,我国农业正处于传统农业向现代农业转型期,农业物联网将发挥独特而重要的作用,也为现代农业的发展提供了前所未有的机遇。利用智能化信息管理技术发展现代农业已成为当今各个发达国家农业发展的热点之一。
农业物联网发展现状:2013年,农业部发布了《农业物联网区域试验工程工作方案》,方案中明确提出,实施区试工程,对于探索农业物联网理论研究、系统集成、重点领域、发展模式及推进路径,提高农业物联网理论及应用水平,促进农业生产方式转变、农民增收有重要意义。从深层次阐述了物联网技术能够提高农业生产效率,提升农产品附加值,实现农业增产与增收。
在发达国家,智慧农业已进入知识的处理、自动控制的开发以及网络技术的应用,渗透到农业各方面。 据介绍,国外采用物联网相关技术,在温室生产中大量采用无线传感器管理、调控温度湿度、营养液供给以及pH值(氢离子浓度指数)、EC值(可溶性盐含量)等,使设施蔬菜栽培条件达到最适宜水平。
借助物联网技术和云计算技术,在远程支持与服务平台上,建立智慧农业远程托管中心,实现远程栽培指导、远程故障诊断、远程信息监测、远程设备维护等;将植物生长信息和生物技术、食品安全技术相结合,从种植各个环节解决农产品的安全问题;充分利用先进的RFID、物联网、云计算等技术,实现农业生产监测管理和产品安全追溯。目前,这项技术不但达到国际先进水平,而且已推向全国市场,广泛应用于现代农业园区、大型农场、农业专业合作社等,深受用户的认可,取得了较好的成绩。
农业物联网,即在大棚控制系统中,运用物联网系统的温度传感器、湿度传感器、Ph值传感器、光传感器、CO2传感器等设备,检测环境中的温度、相对湿度、Ph值、光照强度、土壤养分、CO2浓度等物理量参数,通过各种仪器仪表实时显示或作为自动控制的参变量参与到自动控制中,保证农作物有一个良好的、适宜的生长环境。远程控制的实现使种植人员在办公室就能对多个大棚的环境进行监测控制。采用无线网络来测量获得作物生长的适宜条件,可以为温室精准调控提供科学依据,达到增产、改善品质、调节生长周期、提高经济效益。
种植业离不开浇水、施肥、打药,农民种地凭经验、靠感觉,他们面朝黄土背朝天的在田里耕作,并把这些经验与方法一代代相传,然而现在瓜果蔬菜该不该浇水,施肥、打药,怎样才能保持精确的浓度,温度、湿度、光照、CO2浓度,如何实行按需供给?这些以往在作物不同生长周期凭经验靠感觉“模糊”处理的问题,在农业物联网面前开始了实时定量的“精确”把关。物联网创造的“种地”模式的出现,已经成为打破传统农业弊端的一种新型农业模式。这种通过物联网技术开启的智慧风暴,让农业实现了“环境可测、生产可控、质量可溯”的目标。确保农产品质量安全,引领现代农业发展。
(转自搜狐网-鑫芯物联)
编辑于 2018-05-26 · 著作权归作者所有
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物联网的功能组件:
设备。包括现有常用的设备,例如智能仪表或车辆,这些连接组件已集成到产品设计中。也包括由于物联网技术而出现的新设备,例如宠物追踪器。这样的设备必须具有传感器、通信功能,还将具有其他元素(例如,电源)。另外,根据设备的类型,它可能具有HMI。
传感器和执行器已连接的设备。传感器能够从环境中捕获数据(例如,温度)。执行器响应指令并进行更改设备状态(例如,调节恒温器的温度)。执行器的指令可以来自同一设备上的传感器,也可以来自其他来源(例如,房主回家时,可以通过移动电话激活恒温器)。设备可以同时具有传感器,执行器两类功能。
通信硬件使设备能够连接到网络,以将数据从传感器发送到后端系统。包括用于通过蓝牙,Wi-Fi,ZigBee,LoRa,蜂窝网络(例如GSM,5G,NB-IoT,LTE-M)或多种专有技术进行无线连接或通过固定网络进行无线连接的硬件。有些设备将具有连接到多种类型网络的硬件。
–连接网络(可以是蜂窝网络,固定网络或卫星网络)可以通过Internet或专用网络将来自传感器的数据传递到用户的后端系统。
此外,可以将各种不同的应用软件为最终用户提供附加价值。
–服务端软件包括用于收集和分析来自传感器和其他来源的数据(例如,天气预报数据)的服务器。这些服务端系统可以在公共或私有云或本地硬件中找到。对于非常简单的系统,服务端软件可以是标准PC。
–设备管理,安全性和数据分析等软件平台可确保IoT设备正常运行。这样的平台还包括用于分析数据并改善业务流程的数据分析软件,以及用于存储数据的数据库。
–应用软件还包括计费和客户支持等服务。
物联网价值链还包括设计,构建和管理物联网服务的系统集成商(SI)或开发人员。物理设备通常需要安装和维护。
天工测控主要面对安防,车载,物联网,无人机,机器人,智能家居一类生产企业,提供核心模块技术和方案。其中就包含提供位置信号的定位模块及基于位置信号的应用方案,比如我们的GPS模块、北斗模块、组合导航模块和蓝牙室内定位方案、室内外无缝定位方案、UWB测距应用等;然后把各种信息连接起来,服务于我们智能生活中的无线模块及应用方案,比如WiFi模块、BLE蓝牙模块、组合模块和智能插座方案、无线图传方案、智能照明方案、智能门锁等智能家居类应用方案,为我们的生活提供更多便利,营造一个更安全、舒适的家居环境。
软件开发模型(Software Development Model)是指软件开发全部过程、活动和任务的结构框架。软件开发包括需求、设计、编码和测试等阶段,有时也包括维护阶段。软件开发模型能清晰、直观地表达软件开发全过程,明确规定了要完成的主要活动和任务,用来作为软件项目工作的基础。对于不同的软件系统,可以采用不同的开发方法、使用不同的程序设计语言以及各种不同技能的人员参与工作、运用不同的管理方法和手段等,以及允许采用不同的软件工具和不同的软件工程环境。软件工程的主要环节包括人员管理、项目管理、需求分析、系统设计、程序设计、测试、维护等,如图所示。软件开发模型是对软件过程的建模,即用一定的流程将各个环节连接起来,并可用规范的方式 *** 作全过程,好比工厂的生产线。
最早出现的软件开发模型最早出现的软件开发模型是1970年W•Royce提出的瀑布模型。 该模型给出了固定的顺序,将生存期活动从上一个阶段向下一个阶段逐级过渡,如同流水下泻,最终得到所开发的软件产品,投入使用。但计算拓广到统计分析、商业事务等领域时,大多数程序采用高级语言(如FORTRAN、COBOL等)编写。瀑布模式模型也存在着缺乏灵活性、无法通过并发活动澄清本来不够确切的 需求等缺点。常见的软件开发模型还有演化模型、螺旋模型、喷泉模型、智能模型等。编辑本段典型的开发模型典型的开发模型有:
1边做边改模型(Build-and-Fix Model);
2瀑布模型(Waterfall Model);
3快速原型模型(Rapid Prototype Model);
4增量模型(演化模型)(Incremental Model);
5螺旋模型(Spiral Model);
6喷泉模型(fountain model);
7智能模型(四代技术(4GL));
8混合模型(hybrid model);
9RUP模型;
10IPD模型
1边做边改模型(Build-and-Fix Model)遗憾的是,许多产品都是使用"边做边改"模型来开发的。在这种模型中,既没有规格说明,也没有经过设计,软件随着客户的需要一次又一次地不断被修改。
在这个模型中,开发人员拿到项目立即根据需求编写程序,调试通过后生成软件的第一个版本。在提供给用户使用后,如果程序出现错误,或者用户提出新的要求,开发人员重新修改代码,直到用户满意为止。
这是一种类似作坊的开发方式,对编写几百行的小程序来说还不错,但这种方法对任何规模的开发来说都是不能令人满意的,其主要问题在于:(1) 缺少规划和设计环节,软件的结构随着不断的修改越来越糟,导致无法继续修改;(2)忽略需求环节,给软件开发带来很大的风险;(3)没有考虑测试和程序的可维护性,也没有任何文档,软件的维护十分困难。
2瀑布模型(Waterfall Model)
1970年Winston Royce提出了著名的"瀑布模型",直到80年代早期,它一直是唯一被广泛采用的软件开发模型。
瀑布模型中,如图所示,将软件生命周期划分为制定计划、需求分析、软件设计、程序编写、软件测试和运行维护等六个基本活动,并且规定了它们自上而下、相互衔接的固定次序,如同瀑布流水,逐级下落。在瀑布模型中,软件开发的各项活动严格按照线性方式进行,当前活动接受上一项活动的工作结果,实施完成所需的工作内容。当前活动的工作结果需要进行验证,如果验证通过,则该结果作为下一项活动的输入,继续进行下一项活动,否则返回修改。瀑布模型强调文档的作用,并要求每个阶段都要仔细验证。但是,这种模型的线性过程太理想化,已不再适合现代的软件开发模式,几乎被业界抛弃,其主要问题在于:(1) 各个阶段的划分完全固定,阶段之间产生大量的文档,极大地增加了工作量;(2) 由于开发模型是线性的,用户只有等到整个过程的末期才能见到开发成果,从而增加了开发的风险;(3) 早期的错误可能要等到开发后期的测试阶段才能发现,进而带来严重的后果。
我们应该认识到,"线性"是人们最容易掌握并能熟练应用的思想方法。当人们碰到一个复杂的"非 线性"问题时,总是千方百计地将其分解或转化为一系列简单的线性问题,然后逐个解决。一个软件系统的整体可能是复杂的,而单个子程序总是简单的,可以用线性的方式来实现,否则干活就太累了。线性是一种简洁,简洁就是美。当我们领会了线性的精神,就不要再呆板地套用线性模型的外表,而应该用活它。例如增量模 型实质就是分段的线性模型,螺旋模型则是接连的弯曲了的线性模型,在其它模型中也能够找到线性模型的影子。
3快速原型模型(Rapid Prototype Model)快速原型模型的第一步是建造一个快速原型,实现客户或未来的用户与系统的交互,用户或客户对原型进行评价,进一步细化待开发软件的需求。通过逐步调整原型使其满足客户的要求,开发人员可以确定客户的真正需求是什么;第二步则在第一步的基础上开发客户满意的软件产品。
显然,快速原型方法可以克服瀑布模型的缺点,减少由于软件需求不明确带来的开发风险,具有显著的效果。快速原型的关键在于尽可能快速地建造出软件原型,一旦确定了客户的真正需求,所建造的原型将被丢弃。因此,原型系统的内部结构并不重要,重要的是必须迅速建立原型,随之迅速修改原型,以反映客户的需求。
4增量模型(Incremental Model)又称演化模型。与建造大厦相同,软件也是一步一步建造起来的。在增量模型中,软件被作为一系列的增量构件来设计、实现、集成和测试,每一个构件是由多种相互作用的模块所形成的提供特定功能的代码片段构成。
增量模型在各个阶段并不交付一个可运行的完整产品,而是交付满足客户需求的一个子集的可运行产品。整个产品被分解成若干个构件,开发人员逐个构件地交付产品,这样做的好处是软件开发可以较好地适应变化,客户可以不断地看到所开发的软件,从而降低开发风险。但是,增量模型也存在以下缺陷:(1) 由于各个构件是逐渐并入已有的软件体系结构中的,所以加入构件必须不破坏已构造好的系统部分,这需要软件具备开放式的体系结构。(2) 在开发过程中,需求的变化是不可避免的。增量模型的灵活性可以使其适应这种变化的能力大大优于瀑布模型和快速原型模型,但也很容易退化为边做边改模型,从而是软件过程的控制失去整体性。在使用增量模型时,第一个增量往往是实现基本需求的核心产品。核心产品交付用户使用后,经过评价形成下一个增量的开发计划,它包括对核心产品的修改和一些新功能的发布。这个过程在每个增量发布后不断重复,直到产生最终的完善产品。例如,使用增量模型开发字处理软件。可以考虑,第一个增量发布基本的文件管理、编辑和文档生成功能,第二个增量发布更加完善的编辑和文档生成功能,第三个增量实现拼写和文法检查功能,第四个增量完成高级的页面布局功能。
5螺旋模型(Spiral Model)
1988年,Barry Boehm正式发表了软件系统开发的"螺旋模型",它将瀑布模型和快速原型模型结合起来,强调了其他模型所忽视的风险分析,特别适合于大型复杂的系统。
如图所示,螺旋模型沿着螺线进行若干次迭代,图中的四个象限代表了以下活动:(1) 制定计划:确定软件目标,选定实施方案,弄清项目开发的限制条件;(2) 风险分析:分析评估所选方案,考虑如何识别和消除风险;(3) 实施工程:实施软件开发和验证;(4) 客户评估:评价开发工作,提出修正建议,制定下一步计划。螺旋模型由风险驱动,强调可选方案和约束条件从而支持软件的重用,有助于将软件质量作为特殊目标融入产品开发之中。但是,螺旋模型也有一定的限制条件,具体如下:(1) 螺旋模型强调风险分析,但要求许多客户接受和相信这种分析,并做出相关反应是不容易的,因此,这种模型往往适应于内部的大规模软件开发。(2) 如果执行风险分析将大大影响项目的利润,那么进行风险分析毫无意义,因此,螺旋模型只适合于大规模软件项目。(3) 软件开发人员应该擅长寻找可能的风险,准确地分析风险,否则将会带来更大的风险。一个阶段首先是确定该阶段的目标,完成这些目标的选择方案及其约束条件,然后从风险角度分析方案的开发策略,努力排除各种潜在的风险,有时需要通过建造原型来完成。如果某些风险不能排除,该方案立即终止,否则启动下一个开发步骤。最后,评价该阶段的结果,并设计下一个阶段。
6喷泉模型(fountain model)(也称面向对象的生存期模型, OO模型)
喷泉模型与传统的结构化生存期比较,具有更多的增量和迭代性质,生存期的各个阶段可以相互重叠和多次反复,而且在项目的整个生存期中还可以嵌入子生存期。就像水喷上去又可以落下来,可以落在中间,也可以落在最底部。
7智能模型(四代技术(4GL))
智能模型拥有一组工具(如数据查询、报表生成、数据处理、屏幕定义、代码生成、高层图形功能及电子表格等),每个工具都能使开发人员在高层次上定义软件的某些特性,并把开发人员定义的这些软件自动地生成为源代码。这种方法需要四代语言(4GL)的支持。4GL不同于三代语言,其主要特征是用户界面极端友好,即使没有受过训练的非专业程序员,也能用它编写程序;它是一种声明式、交互式和非过程性编程语言。4GL还具有高效的程序代码、智能缺省假设、完备的 数据库和应用程序生成器。目前市场上流行的4GL(如Foxpro等)都不同程度地具有上述特征。但4GL目前主要限于事务信息系统的中、小型应用程序的 开发。
8混合模型(hybrid model)过程开发模型又叫混合模型(hybrid model),或元模型(meta-model),把几种不同模型组合成一种混合模型,它允许一个项目能沿着最有效的路径发展,这就是过程开发模型(或混合模型)。实际上,一些软件开发单位都是使用几种不同的开发方法组成他们自己的混合模型。各种模型的比较每个软件开发组织应该选择适合于该组织的软件开发模型,并且应该随着当前正在开发的特定产品特性而变化,以减小所选模型的缺点,充分利用其优点,下表列出了几种常见模型的优缺点。各种模型的优点和缺点:模型优点缺点瀑布模型文档驱动系统可能不满足客户的需求快速原型模型关注满足客户需求可能导致系统设计差、效率低,难于维护增量模型开发早期反馈及时,易于维护需要开放式体系结构,可能会设计差、效率低螺旋模型风险驱动风险分析人员需要有经验且经过充分训练
9RUP模型(迭代模型)
RUP(Rational Unified Process)模型是Rational公司提出的一套开发过程模型,它是一个面向对象软件工程的通用业务流程。它描述了一系列相关的软件工程流程,它们具有相同的结构,即相同的流程构架。RUP 为在开发组织中分配任务和职责提供了一种规范方法,其目标是确保在可预计的时间安排和预算内开发出满足最终用户需求的高品质的软件。RUP具有两个轴,一个轴是时间轴,这是动态的。另一个轴是工作流轴,这是静态的。在时间轴上,RUP划分了四个阶段:初始阶段、细化阶段、构造阶段和发布阶段。每个阶段都使用了迭代的概念。在工作流轴上,RUP设计了六个核心工作流程和三个核心支撑工作流程,核心工作流轴包括:业务建模工作流、需求工作流、分析设计工作流、实现工作流、测试工作流和发布工作流。核心支撑工作流包括:环境工作流、项目管理工作流和配置与变更管理工作流。RUP 汇集现代软件开发中多方面的最佳经验,并为适应各种项目及组织的需要提供了灵活的形式。作为一个商业模型,它具有非常详细的过程指导和模板。但是同样由于该模型比较复杂,因此在模型的掌握上需要花费比较大的成本。尤其对项目管理者提出了比较高的要求。它具有如下特点:(1)增量迭代,每次迭代都遵循瀑布模型能够在前期控制好和解决风险;(2)模型的复杂化,需要项目管理者具有较强的管理能力。
10IPD模型
IPD(Integrated Product Development)流程是由IBM提出来的一套集成产品开发流程,非常适合于复杂的大型开发项目,尤其涉及到软硬件结合的项目。
IPD从整个产品角度出发,流程综合考虑了从系统工程、研发(硬件、软件、结构工业设计、测试、资料开发等)、制造、财务到市场、采购、技术支援等所有流程。是一个端到端的流程。在IPD流程中总共划分了六个阶段(概念阶段、计划阶段、开发阶段、验证阶段、发布阶段和生命周期阶段),四个个决策评审点(概念阶段决策评审点、计划阶段决策评审点、可获得性决策评审点和生命周期终止决策评审点)以及六个技术评审点。
IPD流程是一个阶段性模型,具有瀑布模型的影子。该模型通过使用全面而又复杂的流程来把一个庞大而又复杂的系统进行分解并降低风险。一定程度上,该模型是通过流程成本来提高整个产品的质量并获得市场的占有。由于该流程没有定义如何进行流程回退的机制,因此对于需求经常变动的项目该流程就显得不大适合了。并且对于一些小的项目,也不是非常适合使用该流程。
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