法律分析：1、稻渔综合种养模式
稻渔综合种养模式就是充分利用光、热、水、气、土、肥、种等自然资源，生产出优质稻米和各种名优水产品等，比如种水稻时，在稻田里养殖一些稻花鱼、小龙虾，青蛙等，使效益最大化。目前农业农村部已开始推广国家级稻渔综合种养示范区工作，并给予部分示范区政策倾向和扶持，2020年相关政策将继续，具体的要咨询当地相关部门。
2、智能渔场的智慧渔业模式
智能渔场的智慧渔业模式就是支持发展深远海绿色养殖，鼓励深远海大型智能化养殖渔场建设，引导物联网、大数据、人工智能等现代信息技术与水产养殖生产深度融合。
3、休闲渔业
休闲渔业就是推动养殖、加工、流通、休闲服务等一二三产业相互融合、协调发展，这种比较健全，但有一定的挑战性，目前已正在尝试。
4、鱼菜共生的新商业模式
鱼菜共生的新商业模式就是集蔬菜栽培与高密度鱼养殖为一体的生态系统，比如鱼池上面可养一些水培蔬菜，这样鱼产生的排泄废弃物就可为蔬菜生长提供富足的营养，可实现双倍效益。
5、渔光互补的跨界渔业模式
渔光互补的跨界渔业模式就是渔业养殖与光伏发电相结合，形成“上可发电、下可养鱼”的发电新模式，对于农民来说，收益相当可观。
法律依据：《水产养殖质量安全管理规定》 第四条 国家鼓励水产养殖单位和个人发展健康养殖，减少水产养殖病害发生；控制养殖用药，保证养殖水产品质量安全；推广生态养殖，保护养殖环境。国家鼓励水产养殖单位和个人依照有关规定申请无公害农产品认证。
农业物联网技术在蔬菜、温室大棚的应用“农业物联网”就是物联网技术在农业生产、经营、管理和服务中的具体应用。按照物联网技术架构，农业物联网仍然通过“感知—传输—应用”的途径来实现对农业的应用。“感知”就是运用各类传感器，如温湿度传感器、光照强度传感器、PH值传感器、CO2传感器等设备，实时地采集大田种植、设施园艺、畜禽养殖、水产养殖和农产品运输等环境中的温度、湿度、PH值、光照强度、土壤养分、CO2浓度等物理量参数信息；“传输”就是建立数据传输和转换方法，通过局部的无线网络、互联网、移动通信网等各种通信网络交互传递，实现农业生产环境信息的有效传输；“应用”就是将获取的大量农业信息进行融合、处理，使技术人员对多个大棚的环境进行监测控制和智能管理，保证农作物有一个良好的、适宜的生长环境，达到增产、改善品质、调节生长周期、提高经济效益的目的，进而实现农业生产集约、高产、优质、高效、生态和安全的目标。
蔬菜大棚、温室大棚主要用于不适合蔬菜生长的季节，模拟蔬菜生长的自然条件，提供蔬菜适合生长的环境，而这个环境的实现不能凭感觉，需要引入农业物联网温室环境监控技术解决蔬菜生长环境的可控性，达到提高蔬菜生产效益的目的。
一、蔬菜温室大棚控制系统构建：
一个完整的蔬菜温室大棚自动控制系统包括数据采集、数据传输、数据分析和生产 *** 作系统等部分，每个部分在蔬菜生产中具有不同的功能，这些功能组合起来完成蔬菜生产的全过程。
二、蔬菜温室大棚物联网环境自动控制系统主要包括以下几个分系统部分：
1数据采集系统：
数据采集系统由无线传感器、供电电源或者蓄电池等组成；现场的监测元件包括温湿度、CO2浓度、土壤温湿度、土壤养分等监测元件。数据采集系统主要负责温室大棚内部的光照、温度、湿度和土壤含水量以及视频等数据的采集和控制。
2数据传输系统：
数据传输系统由数据采集传感器，包括温度传感器、湿度传感器、光照强度传感器、光合有效辐射传感器、土壤温湿度传感器、CO2传感器、风向传感器等组成。传输方式：外部网络以基于IP网络技术和GPRS通信网络为基础进行传输；内部网络则采用短距离、低功率的ZigBee无线通信技术。基于ZigBee的无线传输模式中，传感器采集的数据通过ZigBee发送模块传送到中心节点上，同时，用户终端和一体化控制器间传送的控制指令也传送到中心节点上，中心节点再经过边缘网关将传感器数据、控制指令发送到上位机的业务平台。技术人员可以通过有线网络/无线网络访问上位机系统业务平台，实时监测大棚现场的传感器参数，控制大棚现场的相关设备。
3数据分析系统：
数据分析及显示部分包括电脑、软件、无线接收模块、报警系统，依据不同的环境、作物、生长期，实施不同的控制方案。
4实地环境 *** 控系统：
该分系统包括的灌溉控制系统可进行滴浇灌和微喷雾系统的控制，实现远程自动灌溉；土壤环境监测系统则利用土壤水分传感器、土壤湿度传感器等来实时获取土壤水分、湿度等数据，为灌溉控制系统和温湿度控制系统提供环境信息；温湿度监控系统可利用高精度传感器来采集农作物的生长环境信息，设定环境指标参数，当环境指标超出参数范围时，可自动启动风机降温系统、水暖加温系统、空气内循环系统等，以进行环境温湿度的调节。
利用农贸行业物联网建设的蔬菜温室大棚，能为温室大棚种植提供有效的控制蔬菜的生长环境的先进技术，使蔬菜获得适宜的生长环境，增加产量，以实现跨季节的蔬菜培育。根据福建财经频道采访报道福建蜂窝物联网科技有限公司根据自己在行业内多年的经验总结得出四大农业物联网解决方案：温室大棚、生态农场、畜牧养殖、水产养殖。
① 温室大棚：温室生产管控解决方案通过对温室内温湿度、土壤水分、光照度、光合效率、二氧化碳、光照度等进行数据监测，通过无线技术传输至云平台加工处理，并在手机、电脑、平板上实时显示。用户还可通过软件平台对温室湿帘风机、喷淋滴灌、内外遮阳、顶窗侧窗、加温补光等设备进行控制。从而达到温室种植的智能化管理，减轻用户的工作量，节省用户用工成本和管理成本。
② 生态农场：室外农作物智能监控改造方案，该方案可建设一个气象站及其相关传感器，采集农作物当地的环境参数，设备主要以水泵、电磁阀、水肥一体化设备等为主，施工简便，主要实现自动控制水阀进行浇水作业等功能，提高生产效率，提高作物产量。
③ 畜牧养殖：主要针对环境温湿度和空气中氨气含量进行监测，配套水帘与排风系统，以此来达到降温与换气功能。同时采用自动投料装置与粪便清理装置，确保了环境的环境卫生，减少用工成本。另外针对畜禽安全方面采用视频监控系统，实时关注畜禽动态情况并实现远程会诊的功能。全面结合自动化设备和计算机信息技术为畜禽的生产提供有效的管控手段。
④ 水产养殖：水产养殖生产管控解决方案通过对养殖水域的环境以及现场设备的集中监控，经过云服务器分析，得出科学的生产 *** 作指导，使得水产养殖实现智能化，通过PC、APP等显示控制方式实现随时随地监控管理。
传统农业生产活动中的浇水灌溉、施肥、打药，农民依靠人工估摸，全凭经验和感觉来完成。而应用物联网，诸如瓜果蔬菜的浇水时间，施肥、打药，怎样保持精确的浓度，如何实行按需供给等一系列作物在不同生长周期曾被“模糊”处理的问题，都有信息化智能监控系统实时定量“精确”把关，农民只需按个开关，作个选择，或是完全听“指令”， 就能种好菜、养好花。 从传统农业到现代农业转变的过程中，农业信息化的发展大致经历了计算机农业、 数字农业、精准农业和智慧农业 4 个过程。
我国发展现代农业，面临着资源紧缺与资源 消耗过大的双重挑战。以信息传感设备、传感网、互联网和智能信息处理为核心的物联网将为农业生产过程中量化分析、智能决策、变量投入、定位 *** 作的现代农业生产管理技术体系开辟新的思路和有利手段，将在农业领域得到广泛应用，并将进一步促进信息 技术与农业现代化的融合。 基于物联网的智能农业可用于大中型农业种植基地、设施园艺、畜禽水产养殖和农产 品物流，布设的 6 种类型的无线传感节点，包括空气温度、空气湿度、土壤温 度、土壤湿度、光照强度、二氧化碳浓度等，并通过低功耗自组织网络的无线通信技术实现传感器数据的无线传输。所有数据汇集到中心节点，通过无线网关与互联网或移动网络相连，实现农业信息的多尺度（个域、视域、区域、地域）传输；用户通过手机或计算机可以实时掌握农作物现场的环境信息，系统根据环境参数诊断农作物生长状况和病虫害状况。同时，在环境参数超标的情况下，系统可远程对灌溉等农业装备进行控制，实现农业生产的产前、产中、产后的过程监控，进而实现农业生产集约、高产、优质、高效、生态、 安全等可持续发展的目标。
2002 年，英特尔公司率先在俄勒冈建立了世界上第一个无线葡萄园。传感器节点被分 布在葡萄园的每个角落，每隔 1min 检测一次土壤温度、湿度或该区域有害物的数量，以确 保葡萄可以健康生长。研究人员发现，葡萄园气候的细微变化可极大地影响葡萄酒的质量。通过长年的数据记录以及相关分析，便能精确地掌握葡萄酒的质地与葡萄生长过程中的日 照、温度、湿度的确切关系。这是一个典型的精准农业、智能耕种的实例。
2008 年美国 Crossbow 公司开发了基于无线传感网络的农作物监测系统，基于太阳能供电，能监测土壤温湿度与空气温度，通过 Internet 浏览器为客户提供了农作物健康、生 长情况的实时数据，已经在美国批量应用。 美国加州 Camalie 葡萄园在 44 英亩（1 英亩 = 607 亩）区域部署了 20 个智能节点， 组建了土壤温湿度监测网络，同时还监测酒窖内存储温度的变化，管理人员可通过网络远 程浏览和管理数据，在应用了网络化的监测管理之后，葡萄园的经济效益显著提高。与 2004 年的 2t 产量相比，2005～2007 年的产量逐年翻一番，分别达到了 4t，8t 和 175t，同时也 改善了葡萄酒品质，节省了灌溉用水。 日本富士通公司开发的富士通农场管理系统以全生命周期农产品质量安全控制为重点，带动设施农业生产、智能畜禽和智能水产养殖，实现设施农业管理、养殖场远程监控 与维护、水产养殖生产全过程的智能化。
无锡阳山镇专门开发桃园种植技术的物联网监测系统，实现了高科技种桃，令人叹为 观止。该镇有 25 亩桃林作为物联网种植园的示范基地，由 22 个传感器和 3 个微型气象站 组成的监测系统充当“智慧桃农”。这种绿色农业种植模式有效压缩了成本，提高了经济效 益，实现了高产、优品的种植目标。
中科院遥感应用研究所开发的基于无线传感网络和移动通信平台的农业生态环境监测系统，解决了大棚内监测温度、湿度的困难，在环境参数超过用户设置的范围时，系统可以通过短信方式对用户进行报警，同时用户可利用手机短信获取大棚内实时的温度、湿度 或者登录 Internet 网页查看，用户还可以通过手机短信对大棚内的浇灌系统、天棚等设备进 行控制。 上海交大机电控制与物流装备研究所针对葡萄新梢生长发育的规律特点，开发研制了 基于嵌入式控制器和 CCD 彩色相机的葡萄新梢生长图像数据采集记录系统， 实现了葡萄新梢生长态势的在线监测。该系统针对葡萄生长发育特点，配备球坐标式图像采集支架，实现对图像采集角度的自由调整；设计开发的全光谱辅助照明装置，大限度地减少或避免了直射光对成像质量的影响；嵌入可编程式控制器实现了无人值守的自动拍照模式，用户可根据需求预先自由设定拍摄间隔，从而无需人工干预即可获取清 晰的图像数据。由于采用了商业化的 CCD 彩 色相机，拍摄到的图像分辨率高且色彩真实，有利于后续的图像分析处理，可以得到理想的图像分割效果和精度。同时系统还具备现场大 容量 SD 卡存储和远程无线网络传输功能，既延长了监控周期，又可以实时地共享观测结果。
关于公布2019-2020年度物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类示范项目名单的通知
工信厅科函〔2020〕151号
各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门，各有关单位：
为贯彻落实工业和信息化部《信息通信行业发展规划物联网分册（2016-2020年）》，经各地区各单位推荐、综合评审和网上公示等环节，确定2019-2020年度物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类示范项目名单（见附件），现予以公布。
请各地工业和信息化主管部门及项目推荐单位结合“新型基础设施”建设规划布局和工作实际，在技术创新、应用落地、政府服务等方面对入选项目加大支持力度，协助做好上下游企业对接，加强实施效果跟踪，推进优秀成果推广应用，深化物联网与实体经济深度融合，更好地推动产业集成创新和规模化发展。
附件：2019-2020年度物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类示范项目名单
工业和信息化部办公厅
2020年6月30日
附件：
2019-2020年度物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类示范项目公示名单
序号
申报项目名称
申报单位
关键技术与平台创新类（面向高精度传感器、边缘计算、 *** 作系统核心软件、无线通信、安全可信等关键技术项目，以及物联网标准体系、物联网检测认证等创新平台项目）
1
电气线路火灾智能预警物联感知终端及系统应用
上海枫昱能源科技有限公司
2
单芯电池监测芯片技术开发与应用
大唐恩智浦半导体有限公司
3
微机电与传感技术创新平台
武汉高德红外股份有限公司
4
IoT边缘端红外-可见光异构图像传感单元及AI处理系统
西北工业大学
5
物联网用新型高精度电学量传感器系列
上海贝岭股份有限公司
6
钢丝绳物联检测传感器技术应用
冷丘（上海）物联网科技有限公司
7
5G边缘计算网关与业务平台
浪潮软件集团有限公司
8
ALP_iCloud-IOT平台
青岛奥利普自动化控制系统有限公司
9
H3C 绿洲物联网平台边缘计算支撑系统
新华三技术有限公司
10
新型交通基础设施电子标识传感器与车路协同多模融合AI芯片
北京易华录信息技术股份有限公司
11
基于物联网的机器人视觉边缘计算
华通科技有限公司
12
矿山安全监测与风险管控系统
北京北矿智能科技有限公司
13
支撑物联网大数据应用的GIS基础软件研发及产业化
北京超图软件股份有限公司
14
中信工业互联网平台
中信云网有限公司
15
基于物联网关键技术的智慧停车管理服务平台
厦门科拓通讯技术股份有限公司
16
城市智慧能源管控系统
国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司
17
矿山智能综合管理服务平台
宁夏广天夏电子科技有限公司
18
基于人工智能和物联网技术的智慧实验室系统
安徽皖仪科技股份有限公司
19
新疆交通运输物流公共信息平台
新疆汇通互联信息科技有限责任公司
20
电力物联网智能化安全主动防御关键技术研究与应用
中国电子信息产业发展研究院
21
物联网安全管理系统
中国信息通信研究院
22
工业互联网信息安全产业应用支撑平台
清华大学深圳国际研究生院
23
基于芯端云协同的物联网整体安全体系研究和产业化
大唐微电子技术有限公司
24
高安全物联网终端拟态处理器及应用示范
之江实验室
25
绿盟物联网准入网关项目
北京神州绿盟科技有限公司
26
工业物联网设备安全可信接入技术研发及产业化
广东纬德信息科技股份有限公司
27
基于多元网络数据的物联网安全风险监测服务平台
恒安嘉新（北京）科技股份公司
28
数字化大坝安全智能监测平台
新华水力发电有限公司
29
物联网使能平台自主研发与生态运营
天翼物联科技有限公司
30
综合管廊可视化运控平台
长沙变化率信息技术有限公司
31
面向物联网区块链的设备资源虚拟化与边缘计算调度技术研究
北京航空航天大学
32
数字视网膜开放平台及芯片验证应用
浙江智慧视频安防创新中心有限公司
33
基于可信认证的城市公共安全视频智能监控网络平台
讯之美物联网服务有限公司
34
物联网系统与安全检测评估平台
工业和信息化部计算机与微电子发展研究中心（中国软件评测中心）
35
基于物联网的衣物全生命周期智慧解决方案
青岛云裳羽衣物联科技有限公司
36
物联网近场空口检测认证服务创新平台
福州物联网开放实验室有限公司
37
物联网系统抗复杂电磁环境研究
中国电子技术标准化研究院
38
基于物联网电子证据链的远程检测平台及应用示范
国家工业信息安全发展研究中心
39
车联网信息安全检测认证平台建设
中国汽车技术研究中心有限公司
40
基于5G-V2X的智能网联基础设施集成和云控平台研发
深圳市金溢科技股份有限公司
41
基于5G技术的设备物联状态监测平台
鞍钢集团自动化有限公司
42
近零功耗物联网关键技术研发及应用创新
中国电子科技集团公司第五十四研究所
43
无源物联网节点及芯片关键技术与产业化
上海坤锐电子科技有限公司
44
新型显示器件MURA缺陷视觉检测技术
武汉数字化设计与制造创新中心有限公司
45
面向云制造领域的物联网关键技术创新
贵州航天云网科技有限公司
46
基于“云边端”协同的低耦合、高扩展的智能感知解决方案
西安图讯信息科技有限公司
47
工业实时 *** 作系统NECRO
安徽国讯芯微科技有限公司
48
一铭国产 *** 作系统
一铭软件股份有限公司
49
自动驾驶 *** 作系统虚拟化技术研发与产业化
国汽（北京）智能网联汽车研究院有限公司
集成创新与融合应用类（面向车联网、工业互联网、泛在能源物联网、智慧城市、智慧农业等领域物联网集成应用项目）
50
基于北斗的车辆运输应急安全管理云平台
山东航天九通车联网有限公司
51
基于C-V2X的车联网公交云脑平台应用示范
工业和信息化部电子第五研究所
52
基于新型电子电器架构的智能网联汽车平台技术开发
北京汽车股份有限公司
53
新能源汽车远程监控和电池溯源管理平台
东软集团（大连）有限公司
54
“一路”云停智慧停车管理系统
厦门路桥信息股份有限公司
55
基于辅助驾驶产品车联网生态应用
南斗六星系统集成有限公司
56
基于智能网联的移动出行平台建设项目
北京嘀嘀无限科技发展有限公司
57
基于北斗新能源汽车绿色公务出行示范与应用
安徽中科美络信息技术有限公司
58
全程供应链管理之车联网智慧运输管理系统
广州市嘉诚国际物流股份有限公司
59
基于车路云协同技术的“数字轨”智能驾驶解决方案
新奇点智能科技集团有限公司
60
机器视觉检测系统在工业互联网中的应用
研祥智能科技股份有限公司
61
基于卫星遥感与物联网的公路建设全过程智慧管控平台研究
新疆交通建设集团股份有限公司
62
电建大型机械设备远程监控平台项目
中国电力建设股份有限公司
63
基于二维码标识的轮毂精确追溯系统
中信戴卡股份有限公司
64
水电工程物联网安全监控平台
中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
65
基于物联网技术的纸行业云运维系统
长沙长泰智能装备有限公司
66
工业企业能效与环保综合管理物联网平台
河北申科电子股份有限公司
67
集装箱智能监测管理系统
西安微电子技术研究所
68
基于物联网的起重机安全与健康监控系统集成创新
江西飞达电气设备有限公司
69
基于德恩云智造新模式的工业物联网建设
四川德恩精工科技股份有限公司
70
基于5G通信网络的工业多源异构数据管理平台
山东万腾电子科技有限公司
71
基于智慧工厂及数字化车间研发及应用的工业互联网平台
重庆锦声科技有限公司
72
自主研发智能终端在工业互联网的创新融合应用
银川华信智信息技术有限公司
73
基于AI的煤矿信息化综合监控嵌入式系统平台
精英数智科技股份有限公司
74
面向汽车研发验证与产品优化的物联网集成平台构建
中汽数据（天津）有限公司
75
互联网+智能水电站监控系统
甘肃博瑞电业科技有限责任公司
76
面向高端铝材精深加工的协同制造工业互联网平台及示范
辽宁忠旺集团有限公司
77
路曼远程运维服务项目
天津路曼科技有限公司
78
中服云端智能物联网平台
西安中服软件有限公司
79
光纤预制棒数字化与智能化制造技术研究
青海中利光纤技术有限公司
80
盾构远程在线监测云平台
中铁工程服务有限公司
81
基于富士康工业互联网平台的刀具专业云
富士康工业互联网股份有限公司
82
安捷综合能源智慧管理集成创新融合应用
天津安捷物联科技股份有限公司
83
多能互补微网系统解决方案及示范工程应用项目
西电宝鸡电气有限公司
84
鞍山综合能源服务示范项目
辽宁电力能源发展集团有限公司
85
基于边缘智能的输变电隐患与缺陷预警泛在电力物联网应用
山东信通电子股份有限公司
86
基于物联网技术的智能配电房解决方案研究
南方电网数字电网研究院有限公司
87
基于园区的综合能源管控物联网项目
浙江新安化工集团股份有限公司
88
基于“云-边-端”一体化的综合能源物联网服务平台
科大智能科技股份有限公司
89
面向智慧生活的家庭、社区融合服务智能物联平台及应用示范
海信集团有限公司
90
基于物联网应用的创新智慧医联综合服务云平台
北京维卓致远医疗科技发展有限责任公司
91
基于物联网的智能决策分析与道路指挥调度系统
成都九洲电子信息系统股份有限公司
92
“生态眼"—生态环境立体多源实时动态感知平台
江苏南大五维电子科技有限公司
93
新一代城市轨道交通工程结构监测与安全评估系统研发及应用
武汉智慧地铁科技有限公司
94
基于物联网的机场智慧运行管理平台
飞友科技有限公司
95
“金龙湖绿网”绩效服务分析平台
无锡中科光电技术有限公司
96
海绵城市智能管控分析系统及应用
中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司
97
基于物联网的北斗智慧交通监控与综合服务平台
广州海格通信集团股份有限公司
98
智慧城市大数据服务平台
江西飞尚科技有限公司
99
基于AI+物联网融合创新智慧集成应用
福建星网物联信息系统有限公司
100
面向 AIoT 的全域交通 AI 控制系统
银江股份有限公司
101
城市轨道交通融合云平台运营及运维联合创新项目
呼和浩特市城市轨道交通建设管理有限责任公司
102
城市异构物联网分布式云平台研发与应用
深圳市同洲电子股份有限公司
103
全面支持国家标准的智慧城市大数据应用平台
中星技术股份有限公司
104
智慧养老全区块监管平台
上海市爱护网健康管理有限责任公司
105
基于中国移动OneNET的城市物联网平台
中移物联网有限公司
106
基于超大监测物联网的地铁隧道全寿命诊断与预警关键技术研究及示范应用
济南轨道交通集团有限公司
107
中信智慧水务
中国市政工程中南设计研究总院有限公司
108
汇桔大脑
广州博鳌纵横网络科技有限公司
109
临平老城区有机更新一期（文化艺术长廊）智慧化项目
中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
110
基于NB-IoT物联网技术的智慧照明大数据云平台
河南继元智能科技股份有限公司
111
晨泰科技智慧用电安全动态监管平台
浙江晨泰科技股份有限公司
112
电动自行车安全管控系统
福州聪电堡智能科技有限公司
113
基于视频分析挖掘的智慧城市管理平台的开发与示范
天地伟业技术有限公司
114
智能化办案区管理系统
哈尔滨哈工大机器人集团嘉利通科技股份有限公司
115
基于物联网的城市供水管网智慧监控与优化调度技术应用示范
河北建投水务投资有限公司
116
基于物联网的智能楼宇综合管理平台的研发及推广应用
日立楼宇技术（广州）有限公司
117
智慧水利云平台应用示范项目
山东力创科技股份有限公司
118
生态环境泛在网络科研装备研发与应用示范研究
成都德鲁伊科技有限公司
119
农业有害生物监测及防控技术体系构建与产业化应用
广州瑞丰生物科技有限公司
120
蔬果数字农业示范区
上海赋民农业科技股份有限公司
121
基于物联网的粮食仓储管理解决方案
安徽航天信息有限公司
122
智慧孵化物联网应用推广示范
烟台大地牧业股份有限公司
123
平安智慧产销溯源平台项目
中国平安财产保险股份有限公司
124
渔联网+智慧渔业
常德启腾水产服务有限公司
125
基于物联网的智慧养殖系统
南京丰顿科技股份有限公司
126
物联网高效节水项目
京蓝沐禾节水装备有限公司
127
以文山三七为重点的智慧农业公共服务平台
云南神谷科技股份有限公司
128
轻量化汽车零部件协同设计、制造物联网集成创新应用项目
浙江华朔科技股份有限公司
129
生产制造业 (汽车制造 )智能分析管理平台
吉林省联恒易达科技开发有限公司
130
基于HTML5的Web网络单片机技术研究及产业化
海口丰润动漫单片机微控科技开发有限公司
来源：工业和信息化部科技司
原标题：《2019-2020年度物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类示范项目名单公布》
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。
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[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。
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[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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