什么是物联网？怎样可以运作物联网？

物联网（TheInternetofThings，简称IOT）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。

通过以上可以了解，物联网有最基本的三层：

1、感知层：利用各种传感器采集数据。

2、传输层：将数据传输至服务端（应用层）。

3、应用层：将数据进行分析、存储、计算、分发等。

那么如何运作物联网？我想题主应该是想问物联网如何真正应用在日常生活和工作中。

举几个例子：

1、智慧农业，利用物联网技术实现定期灌溉或是按需灌溉；传感器采集现场温湿度、了解现场情况，如果发现湿度过低，会将信息反馈至服务器端，服务端接收后根据程序设置向淋喷系统下方指令一小时后进行一次灌溉，灌溉量是多少。

2、智慧工厂，利用传感器采集现场设备生产信息，例如：温度、压力、流量、振动等等，发现异常后，及时控制设备开关，避免发生故障。

3、智能家居，家中电器设备全部联网后，房屋主人或是被授权用户可以远程控制其开关，或是做好启用、停用机会。

实际上，生活和工作中有很多场景已经物联网化，大到视频天网工程、小到门禁打卡，还有实时公交、水电煤远程抄表控制等等，未来会有越来越多的场景用到物联网技术。

一、物联网概念 

随着互联网技术、传感器技术和人工智能技术的快速发展，物联网技术也应运而生，物联网技术在各类领域能发挥重要性变革，对解放生产力、提高工作效率和推动规模化生产等方面贡献颇大，特别是在农业领域大有可为。实现智慧农业，必须依靠物联网技术为依托，以智慧平台为核心，立足市场需求，构建生产组织智能化、产品质量溯源化、市场经营网络化为一体的产业体系。

物联网是通过智能传感器、射频识别、激光扫描仪、全球定位系统、遥感等信息传感器设备及系统和其他基于物－物通信模式的短距离自组织网络，按照约定的协议，在物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种巨大智能网络。它是通信网和互联网的扩展应用和网络延伸，主要是实现人与物、物与物的信息交互。
二、物联网四层模型

在信息层面，数据信息经历生成、传输、处理和应用四个阶段，分别对应着物联网的感知识别层、网络构建层、数据处理层和综合应用层。感知识别层是利用感知技术和智能装备对物理世界进行感知识别。网络构建层是按照特定的通信协议搭建各类网络对信息进行传输，以实现物－网互联。数据处理层通过大数据和人工智能技术对网络层采样的数据进行预处理、计算存储和数据挖掘等一系列 *** 作，最大地发挥出信息的生产效能。综合应用层是集成各类技术以实现实时控制、精准管理和科学决策等功能的应用系统，从而改进人的生产方式。各类技术应对不同环境、不同需求独立展开工作，各层面间又是联系紧密，如同链条式协同配合。
感知层作为物联网的“神经末梢”，主要是通过信息感知技术将生活生产各方面映射成数据信息，并能可靠传送到网络层，实现物理世界和信息世界连接起来。信息感知技术是指利用传感器、RFID、GPS和RS等实时实地对农业领域物体进行信息采集和获取。在农业生产现场可以利用无线传感器采集温湿度、光照、溶解氧浓度和农作物长势等参数，利用视频监控设备获取农作物成长现状，利用遥感技术大规模感知农作物表面和环境因素。信息感知层作为物联网的基础，获取大量的数据信息，为信息进一步加工、处理、分析而科学决策和指导生产经营打通“二元”壁垒。

网络层要在感知层和处理层发挥承上启下作用，是以现场总线技术、无线传感器网络技术（WSN）和移动通信技术互为补充的通信网络将传感设备连接“上网”。信息传输技术可分为有线和无线、短距离和长距离，它们有各自特点、应对不同环境、利用不同信道共同组建集成网络体系，以实现高度可靠的信息交流和共享。无线传感器网络成为农业信息传输的“主力军”，通过包括传感器节点、汇聚节点、任务管理节点。大量具有独立处理能力的微型传感器节点布置在监测区域逐跳传输，并路由到汇聚节点，然后通过互联网或卫星抵达任务管理节点，最后用户通过任务管理节点配置和管理传感器网络以实现监测任务发布和数据收集。常见的无线局域网技术有蓝牙、WIFI、ZigBee，无线广域网技术有LPWAN、NB-IOT、4G和5G。特别是以“万物互联”为目标的5G将农业物联网数据传输效率带来“质的跃升”。

处理层是农业物联网的“灵魂”，通过信息处理技术对感知层采集的信息存储和挖掘分析形成预测预警、智能决策、优化控制和疾病诊断等智能模型，从而对农业生产和经营给出科学的指导。农业生产和经营过程中，数据信息是呈指数型爆炸产生，不仅是体量大，而且结构复杂、实时性强、关联度高，必须通过大数据技术处理、存储和管理，才能从海量数据中获取更多的价值。农业大数据技术平台是以Hadoop架构、MapReduce软件模型、其他组件补充的生态软件体系形成的分布式海量数据存储管理、运算处理和分析平台。数据挖掘是指从海量数据中通过算法搜索隐藏的信息关系，主要手段是机器学习、深度学习、计算机视觉等人工智能技术。只要获取隐藏知识，才能帮助决策者做出合理、正确的决定和决策。

应用层是农业物联网的“指挥室”。主要通过感知技术、传输技术、处理技术和设备进行软硬件综合集成，形成智能控制、监控决策、专家系统、物流溯源等等应用。根据生产、经营的和管理不同需求，开发出特定功能的应用，用户通过web端或移动客户端应用实时掌握信息、发出精准控制指令。可以说，先进技术发挥设备的最大生产力，综合应用改变人的工作方式，有利于做出更科学合理决策。

行业主要企业：大富科技(300134)、梦网集团(002123)、共进股份(603118)、胜宏科技(300476)、润和软件(300339)、立昂技术(300603)

定义

所谓“物联网”(Internet of
Things，IOT)，又称传感网，指的是将各种信息传感设备，如射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等种种装置与互联网连接起来并形成一个可以实现智能化识别和可管理的网络。

早期的物联网是指依托射频识别技术的物流网络，随着技术和应用的发展，物联网的内涵已经发生了较大的变化。现阶段，物联网是指在物理世界的实体中部署具有一定感知能力、计算能力和执行能力的各种信息传感设备，通过网络设施实现信息传输、协同和处理，从而实现广域或大范围的人与物、物与物之间信息交换需求的互联。物联网依托多种信息获取技术，包括传感器、射频识别(RFID)、二维码、多媒体采集技术等。物联网的几个关键环节可以归纳为“感知、传输、处理”。

物联网行业发展前景及趋势分析

1、产业物联网占比逐渐上升

根据信通院于2020年12月发布的《2020中国物联网白皮书》，2019年中国物联网连接数中产业物联网和消费者市场各占一半，预计到2025年，物联网连接数的大部分增长来自于产业市场，产业物联网的连接数将占到总体的61%。由此来看，未来产业物联网的市场发展潜力大于消费物联网。

2、市场规模不断增大

目前，物联网在全球呈现快速发展趋势，欧、美、日、韩等国均将物联网作为重要战略新兴产业推进，但在繁荣景象背后却仍存在着众多阻碍发展的因素。其中核心标准的缺失，尤其是作为顶层设计的物联网参考架构等基础标准目前仍处于空白，基于争夺物联网产业主导权，各国对国际标准方面的竞争亦日趋白热化。

新冠疫情对于物联网行业来说犹如达摩利斯之剑，一方面疫情导致全球技术供应链出现一定的停滞期，另一方面疫情助推中国物联网的渗透。2020年无人工厂、无人配送、无人零售、远程教学、远程医疗等“无接触经济”的爆发均离不开物联网技术的支撑。综合多方面的情况分析，前瞻认为未来5年中国物联网的发展将保持高速增长，到2026年市场规模超过6万亿元。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。

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

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[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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物联网在农业方面的应用从长远来看会大大增加投入成本是对的。物联网作为21世纪一个重要产物，物联网已经广泛应用在各个领域中，农业物联网的兴起也是近些年才刚刚开始，我们农业生产长期缺乏有效减轻的预警与市场调控，农产品交易市场信息滞后，预警与监控缺乏灵敏度，政府指导调控困难，农民和企业盲目地生产，导致农产品供求失衡现象频频出现，市场价格波动大。同时，由于产业链利益分配不均，种植（养殖）户亏损，中间商盈利，造成种植户的生产积极性下降，对农业长远、健康的发展产生不利影响。以植物生物学特性和土壤、水质特性为基础的种植（养殖）计划系统通过及时获取市场信息、预测市场动态变化，安排下一季度的生产。预计该系统成功应用后将有效提升农业产业化生产管理的组织度、与市场的对接度，降低生产资料成本，从而提高企业经济效益；同时，增加政府宏观调控、技术指导的灵敏性。

以下是物联网常见的应用场景：
1、车联网
车联网行业中，车载智能终端、车载扫码支付设备、行车记录仪、车载综合监控/DVR。车载设备借助物联卡，流量卡实现车与车、人、路、平台之间的联系。
2、智慧物流
智慧物流是指物联网用于物流行业，在物流的运输、仓储、包装、装卸、配送，大大降低了物流运输成本，提高运输效率，在物流中的运用大致是这四个方向：仓储管理、运输监测、冷链物流、智能快递柜。
3、智能穿戴
智能穿戴其实就是指智能手表、智能手环、智能眼镜等，物联网卡是智能穿戴行业不可或缺的一部分。
4、智慧城市
智慧城市是未来城市发展的方向和趋势，通过物联网、云计算、大数据、空间地理信息集成等智能计算技术的应用，使得城市管理、教育、医疗、交通运输、住宅等更互联、高效和智能，人们可以随时随地享受到便利的生活。
5、智能安防
安防是物联网的一大应用场景，智能安防主要包括三大部分，智能门禁、报警系统、监控系统，行业中主要以安防监控为主。
6、智慧农业
将物联网技术运用到农业中去，使传统农业更具“智慧”，从而实现农业无人化、自动化、智能化管理。
7、智慧医疗
安全健康也是我们非常关心的问题，物联网技术在医疗行业中有着极大的作用，物联网卡将设备进行连接，实现信息实时采集和稳定传输数据，对医疗行业的服务水平和效率有着积极的促进作用。在医疗中的运用大致是这两个场景：可穿戴医疗设备、数字化医院。

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