随着智能手机的普及和各种智能联网设备的广泛运用，联网设备的数量近几年都在不断增长，从2017年起，整个物联网市场预计每年价值超过10亿美元。物联网渗透到各行各业中已经是不争的事实，2018年即将结束，千锋物联网培训为大家分析2018年物联网呈现的四大关键趋势。
趋势1：物联网平台被大规模采用
根据研究，企业决策者正在迅速意识到物联网带来的机遇。其研究显示，60%的决策者已经使用或计划在未来两年内使用物联网。
到2018年为止，我们已经看到了物联网软件平台的发展，以及硬件 *** 作管理、安全性、预测性维护和资产跟踪的打包应用程序的广泛采用。
趋势2：物联网与AR、人工智能和机器学习协同应用
没有一项技术是在真空中发展起来的，大量的物联网应用及平台生态集成了机器学习、图像识别、增强现实和区块链技术。今年，我们看到很多单点智能技术与物联网协同或者多个技术与物联网协同应用案例。
趋势3：优化数据
数据是支持物联网系统和服务的重要因素。然而，只有精心准备、干净、格式化和可索引的数据才能成为有价值的数据。根据数据科学家的观点，从异构数据中获得分析洞察力的工作80%是乏味的。因此，并不是每一个将IOT技术引入到其 *** 作和过程中的公司都会得到最好的数据。
趋势4：面对物联网安全挑战
安全仍是整个物联网生态系统中最大的问题。多层物联网系统存在安全问题。企业数据传输和个人数据共享都是主要问题。其他问题领域包括支付交易安全和硬件层安全性。
如今，个人移动设备的生物识别已经无处不在。我们可以期待连接的设备接受先进认证的好处。
据悉，预计到2030年，物联网将为全球GDP增长贡献10-15万亿美元。这个庞大的市场必然大有发展，如果你也看好物联网的发展，可以来千锋智能物联网培训进行专业系统的学习。
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
消防物联网是什么？其中包含什么技术含义等，有谁能给个详细的解答 物联网消防技术 是指通过条码、射频识别、传感器等各种信息传感设备实时采集建筑物内所有消防设施的各种数据，同时与互联网结合形成一个巨大网络的综合技术。物联网消防技术目的实现消防系统与网络的连接，方便识别、管理和控制。
把网络技术运用于 万物，组成“物联网”如把 感应器 嵌入装备到油网、电网、路网、水网、建筑、大坝、等 物体中然后将“物联网”与“互联网”整合起来，实现 人类社会 与物理系统的整合超级计算机群 对“整合网”的人员、机器设备、基础设施 实施 实时管理控制以精细动态方式 管理生产生活,提高资源利用率和生产力水平,改善人与自然关系。
消防物联网技术是指射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议推广使用消防物，将任何物品与互联网相连接，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。消防人员可通过手持终端，快速准确获知需要救援的人员数量、位置及消防设施、设备的信息，为制定高效的救援方案提供科学数据参考，有助于整体调度，及时实施对被困人员的救助和充分发挥现场消防设施的效能，从而有效防止人员伤亡和财产损失。[1]
伴随着经常发展，为适应新形势下的消防安全技术，推动社会单位落实消防安全主体责任，江西赣州全面提升社会单位“四个能力”，将在全市近3000家消防安全重点单位全面推广使用物联网技术。[2]
当前，消防安全重点单位都已经投入使用了火灾自动报警系统等各类应急管理系统，并联入了各地的消防安全远程监控系统，这些系统在信息采集、传输、处理等方面与物联网技术有着相通之处，只要在其基础之上再构建一层基于物联网技术的系统，即可利用物联网技术有效拓展现有应急管理系统的功能。消防部队目前配备使用的灭火救援指挥系统、移动网络图像传输系统等都为物联网的应用提供了一定的平台。[1]
物联网消防技术为创新消防安全管理工作模式提供了有效途径。物联网简单说，就是“物物相连的互联网”。太原的物联网消防系统是如何“物物相连”的呢？记者了解到，整个系统大致分为感知层、网络层和应用层。感知层就是已经安装在建筑物中的火警感应设备、报警监控设备和自动灭火设备。应用层则是消防部门、防火重点部门。网络层则是通过有线或无线传输将感知层的险情隐患信息传递到应用层，并将应用层的消防指令传回感知层。[3]
针对消防物联网在信息传输上，能建立更有效、更便捷、更经济的数据传输模式；杜兰萍总工程师在山西督导消防物联网和平安消防专项行动，指出消防物联网的数据分析上，要针对不同类别、不同情况进行更深层次的研究分析，对联网单位的消防安全状况做到全面掌握；要充分利用此次课题研究的契机，以消防物联网技术为平台，创新消防安全管理机制；此项课题的技术研发和系统应用要充分运用原有基础和平台，包括地理信息开发、远程监控系统等；消防物联网运行机制要借鉴其他外省经验，要在 部门、网络运营商、维保单位、数据中心、联网单位和消防部门之间建立良好的互动机制和责任链条。杜兰萍总工希望课题组要继续努力，在先进的技术平台上探索出一种新的运行模式，通过试点运用将山西社会单位的消防安全管理水平再上一个新台阶。[4]
KYC的中文含义是了解你的客户，包含内容：国外的《反洗钱法》大多要求包括会计师事务所在内的自然人、法人和其他组织，要对自己的客户作出全面的了解，也就是了解你的客户原则。"了解你的客户"的主要目标是通过对客户身份的核实和商业行为的了解，有效地发现和报告可疑行为，因为除非对客户有充分的理解并能够预测客户的商业行为，否则你就无法合理而有效地从客户日常的、习惯性的行为中发现不正常的、或许是可疑的行为。通常这种了解，是通过对交易的受益方、来源和资金用途以及考虑企业经营历史后的企业行为和交易形式的恰当性和合理性作恰当的、尽职的调查，来获得完全的了解。
根据《金融行动工作组40条建议》的要求，了解客户原则的审查程序包括：
（1）确认直接客户的身份，也就是说知道该客户是什么人或什么主体；
（2）核实客户身份时，应使用可靠、独立的文件、数据或资料；
（3）确认实际所有权和控制权——确认是什么自然人最终拥有和控制直接客户，和/或交易的实际受益人；
（4）核实其客户的实际所有人和/或交易的实际受益人的身份；
（5）进行持续的尽职审查和详细审查——在与客户的商业关系存续期间对交易和账户进行持续的详细检查，以保证正在进行的交易与金融机构对客户、客户业务及客户风险状况的了解相一致，如果有必要的话，应确认资金的来源。
目前，了解你的客户原则被日益拓展到包括"了解你的雇员"、"了解你的代理人"和"了解你的关联方"，甚至"了解你的第三方服务提供商"上来，经验表明，通过欺瞒雇员和类似的当事人，将有助于实施和进行洗钱。
铸剑为犁
成语，谓销熔武器以制造田器。
也就是倡导和平，反对战争~~
语本《孔子家语·致思》：“铸剑习 以为农器，放牛马于原薮，室家无离旷之思，千岁无战斗之患。”
服装打版也叫服装纸样，是服装设计的一部分，大体上服装设计包括1、创作设计（款式图，包括款式、面料、色彩等等的表达）；2、结构设计（也叫打版，版型处理，每个部位的具体规格尺寸）；3、工艺设计（也叫车位，一件成品的缝制过程）。其中打版在中间是处于一个承上启下的作用，是整个服装设计里面最重要的一个环节。
服装纸样，也称为服装样板或服装模板，做服装纸样的过程叫出纸样，正确的名称应该是服装结构设计，服装结构设计是服装设计的重要组成部分，是服装厂的核心技术，它是联系创作设计和工艺设计的桥梁，是第二设计；结构设计师（厂里称纸样师傅）根据创作设计师的服装效果图和规格，或者根据客户的样板和规格，或者根据客户的制单，通过平面的或者立体的结构设计手法，按照符合人体的变化原理，先做出净样的底图，然后通过不同的方法（或者通过电脑打印，或者通过手工复印等）从底图上用硬纸板把样片剥离出来，再在样片上加上我们出纸样的九个方面（1缝份、2剪口、3布纹、4款号、5名称、6数量、7尺码、8粘合衬、9颜色），（详细资料可以参阅广东中山九元服装学校高鸿老师的专著：《服装结构设计及其应用》）最后通过检查没有问题，就可以交给车板工去车板了，这个过程就是出纸样的过程服装纸样是创作设计的延伸和实现，又是工艺设计的依据和基础，所以服装纸样在服装厂里占着举足轻重的位置，在厂里是绝对不可大意，切切。
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是：“Inter of things（IoT）”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，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；其二，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，也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新20是物联网发展的灵魂。
谁能给我解释一下物联网是什么东东啊？联网是新一代信息技术的重要组成部分。其英文名称是“The Inter of things”。由此，顾名思义，“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。
蓝球盖冒技巧，有谁能给个详细的。和练习方法？ 快速d跳。
不是要多高，关键是出手瞬间就盖帽。
follow the world ····
IP互联网尖端技术是什么给个详细的介绍？互联网尖端技术发展很快的，可能我现在刚刚告诉你答案，马上又有新精尖的技术出来，你的问题太笼统，应有所指，划定某一范围。
谁能给个大棚礼品西瓜的栽培技术，详细的参考答案 28"他把他的整个生命的重量都压到了我的身上,我承受不了" 我悲伤的对顾里说
深圳是一座因创新而生的城市，每年一届的高交会也凸显深圳创新活力，同时高交会也是深圳“城市名片”之一，也成为众多人们心目中的“创客之都”、“创新之城”，诞生了一批拥有国际话语权的高科技企业，如华为、腾讯名满天下。
聚焦高交会 机器人走近百姓家庭
在走进高交会展馆，规模之大，充斥着高科技气息，先进制造、信息技术、智慧城市、各种机器人吸引着观众，笔者在某服务型机器人展台中发现有趣一幕，由于碰巧工作人员在做机器人唤醒准备工作，与机器人对话，让机器人做出各种动作（唱歌跳舞等），不仅有趣，昭示着机器人正在从科幻、科研逐步走入人们的生活中，进入平常百姓家庭。
来自机器人市场全球预测与评估的研究报告中指出，2017年全球服务器机器人市场规模将达461亿美元，可以说服务型机器人将是最具有潜力的增长市场，相信在未来，服务型机器人应用场景会比智能手机应用场景更加多元化，为提高人们生活质量将发挥重要的作用，且受热捧，成为新的热点。
人机交互入口：语音和图像识别
在多年前，笔者曾提到，在即将进入的物联网时代中，语音和图像交互被视作为人机交互的主要入口，机器人、智能家居、可穿戴等智能设备透过语音技术、图像识别等人机交互方式，使得机器不仅能读懂你，也可以让机器读懂我们的世界，之后执行更加精准命令为人类提供各种服务。可以说物联网，包括物联网领域的各种智能硬件必然离不开人工智能以及全新的人机交互方式。
在今年乌镇举办的第三届世界互联网大会上，创新和人工智能成为大会最火热的关键字，然而在今年高交会，创新和人工智能依然成为其主要关键字，百度李彦宏今年也多次公开表示，互联网的下一幕是人工智能。在传感物联网创建人杨剑勇看来，由于近年来人工智能和机器学习的迅猛发展，科技界掀起来一股前所未有的热潮，尤其当物联网应用场景覆盖越来越广之时，或许这个世界将会被人工智能所所包围，无处不在，在这个万物感知的新时代中，谁能赢的人工智能，意味着就赢得未来。
语音和图像识别成为物联网时代超级入口
在高交会展各号馆中，其中基于人工智能细分领域的图像识别和智能语音交互两家公司吸引了我特别注意，即旷视科技和思必驰。一家专注机器视觉和人工智能的技术公司，另一家则是专注于智能语音交互技术公司，让人机交互更有用和有趣。
早前，我在梳理中国最值得关注的十大人工智能公司中，就包含旷视科技和思必驰，随着移动互联网的终结，下一个时代属于物联网，那么作为支撑物联网应用的后端服务的人工智能技术，是物联网时代最核心的一环。
很多人在谈入口，已经到泛滥阶段，但对于物联网领域，我也跟风一把，谈下当前最热门物联网领域的超级入口，有没有可能语音和图像识别（包含生物识别、视频等图像类识别）会成为物联网领域超级入口？物联网各种设备的人机交互方式，语音和图像识别是比较好的路径，万物互联时代下的人机交互模式上，一定得依托于图像与语音，其图像识别和语音识别核心是人工智能作为支撑。那么作为视觉处理的旷视科技和智能语音交互的思必驰有特别之处在哪？
旷视科技：让机器看懂世界
致力于先让机器看懂世界，再让机器真正思考的旷视科技，搭建了全球最具规模的人脸识别云平台Face++，使得由中国人所创造的人脸识别技术走向世界，成立于2011年，从初创公司成长到如今成为国内人工智能领军企业之一，其人脸识别技术也是行业翘楚，正是凭借”刷脸”技术，其CEO上榜福布斯30岁以下青年领袖榜单。
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，不仅让机器具有像人类眼睛一样，还需要具备核心的视觉神经中枢，经大数据训练和具备云计算能力的深度学习图像分析系统。旷视科技多年来专注机器视觉技术的研发与应用，目前已经与国内多家Top级机器人厂商开展深度合作，力图赋予机器人一双眼睛看懂世界。
智能语音：引领物联网开启人机交互新模式
面向智能车载、智能家居、智能机器人三个垂直领域提供自然语言交互方案，也率先开发出面向自然语音交互的对话 *** 作系统AIOS，据了解，在车载后镜市场领域成为行业第一，在智能家居和机器人领域应用排名第二，倍受市场的追捧
思必驰作为国内唯一一家专注智能硬件领域的语音企业，已经与阿里YunOS、小米、联想、海尔、美的、庆科、浙江大华等企业建立了深度战略合作关系。思必驰深谙合作之道，不断地通过技术革新深化合作，拓展市场。
另外还了解到，思必驰是国内为数不多的产学研一体化企业之一，成立之初便与上海交大成立联合研究实验室“Speech Lab”，由思必驰首席科学家/上海交通大学俞凯教授全面负责，主要进行前沿智能语音技术的研究及应用，取得了较多成果，如在深度学习领域，其推出的VDCNN算法在降噪处理上的优势不可取代；新型解码框架使得帧同步解码转换为音素同步解码搜索空间减少80%以上等技术成果。产学研一体化模式，使思必驰解决方案越来越受到市场的关注及认可。
人工智能成为未来10年内，甚至成为更长时间内的科技趋势，杨剑勇进一步指出，不论科技巨头，亦是知名学府，或是各主要国家，均将人工智能技术作为未来发展的重点，如今人工智能也迎来最好时代，无需质疑，人工智能是当前科技界最热门的领域，同时也被视作为新的科技革命。
由于人工智能倍受资本及国家相关政策的支持，以及众多科技巨头、创新创业公司投身于人工智能这一领域，这将有助于人工智能技术的发展。
文／杨剑勇
作者系传感物联网创建人杨剑勇（科技名人、物联网权威人士），百度问咖认证大咖，长期关注物联网、智能家居、可穿戴智能设备、机器人和人工智能等前沿科技产业。
物联网智能处理（应用层）方面主要涉及技术：1、云计算技术
2、大数据技术
根据应用场景不同可选涉及的技术：
1、语音、图像、视频识别
2、人工智能
3、机器学习
物联网整体关键技术：
1、感知层的传感技术（如温湿度、水浸、烟雾、磁场等）、射频识别技术（如NFC、RFID等）
2、网络层的通讯技术（如LPWAN、ZIGBEE等）
3、应用层上面已经进行了回答
4、其余相关技术：高性能能源技术等
以国内外现有成熟地质体三维建模软件为平台，结合3S技术、数学地质、虚拟现实技术，建立各种三维地质模型、工程模型，并形成结合多种技术的三维地质体建模方法体系和矿山多类型数据的综合分析流程，形成数字矿山可视化-数据管理一体化三维建模技术示范研究，为我国找矿勘探工作提供一套便于推广的数字矿山三维建模技术方法体系。三维数字矿山建模在云南个旧和四川拉拉铜矿进行了示范。
云南个旧数字矿山建设情况将结合建设的整个技术流程，包括基础数据的收集和预处理、各种实体模型的建立、集成与系统功能研发等方面。
(一)数据收集与预处理
数字矿山仿真系统的构建以整个矿山为对象，具有范围大、数据量大等特点。在确定了研究区的区域范围、地理位置、仿真类型、效果要求以及实现平台的基础上，收集了研究区矿山相关的地上、地下、地理、地质等的数据资料，并对基础图件和数据进行了矢量化、空间校正等预处理，为基于GIS及三维建模软件分别建立矿山地上地下真三维实体模型奠定基础。
收集了个旧东区30m分辨率的DEM数据和05m分辨率的WorldView2遥感影像，并进行了投影转换、校正、融合等处理。针对地质体建模全面系统的收集了个旧高松矿田的矿区构造地质图(局部中段地质图)、工程分布图、坑道平面图、地质勘探线剖面图、钻探原始地质编录资料、坑探原始地质编录资料及样品化验资料等。通过数码相机采集真实的素材作为纹理数据，并利用图像处理软件进行校正、匹配，转换等处理。利用激光高度计获取地表建筑长宽高尺寸数据。
(二)三维实体建模
本系统在对各种建模算法适用于不同实体的建模进行研究分析的基础上，针对地形地貌、地质体、井巷工程、二维资料以及地物景观等进行了相关建模方法的研究。
1地形建模
地形实体模型可以真实地反映地表地形地貌的情况，本研究利用数字高程数据(DEM)和遥感影像数据，基于Grid形式表达，对地表进行了建模，很好地反映出了矿区的总体地表情况(图4-27)。
图4-27 个旧东区三维地形模型图
2地质体建模
三维地质建模包括地层实体模型、构造实体模型、已知矿体实体模型和岩体实体模型等。地层实体模型可以直观地显示研究区内的区域成矿地质背景，清楚的表达矿区地层与矿体的空间位置关系及矿体主要的集中层位；通过构造实体模型可以清楚地掌握断层与矿体的位置关系及断层对矿体开采的影响，直观地显示和更好地揭示出区域不同类型的断裂的形态趋势和属性特征，对于把握整个研究区的构造格局具有重要作用；构建矿体模型能准确掌握矿体的几何空间形态与位置，且为品位估值奠定基础；岩体一般被认为是在成矿期为成矿作用提供成矿物质、成矿热液和热源的证据，建立岩体实体模型对于矿体位置有较大的指示作用。图4-28为地质体建模的技术流程图。
根据收集的工作区的地质图、中段平面图、工程部署图、实测勘探线剖面、大中比例尺地质平面图以及图切剖面图等，进行三维空间校正后，提取出地层、矿体、岩体、断层等地质体的轮廓线，并对各勘探线剖面进行连接、平滑，最终基于轮廓线重构面技术形成三维实体模型。对于岩体实体模型一般可以通过钻孔的岩性资料进行推断，或者根据岩体等深线资料插值生成。本书研究区范围内地表无岩浆岩出露，但在深部有隐伏花岗岩体分布，岩体模型主要根据收集到的岩体等深线插值生成岩体实体模型。为使三维数字模型能够更加明显地展示出该区各地质体的特点，在Z轴方向上对模型进行了适当的拉伸，这样的处理对研究区实体模型展示及预测分析工作十分有利。
图4-28 地质体建模的技术流程图
3井巷工程建模
坑道实体模型的建立有助于地质工作者一目了然地看出矿区内坑道工程的实际部署，并且在三维空间工程里可以与其他三维实体模型相叠加，可以更好地了解矿区内矿体的勘探情况和其他的地质条件，为下一步工程勘探部署建议提供重要参考资料。
本书研究主要采用顶板中心线加巷道断面法建立巷道模型，从实测中段平面图提取巷道，进行格式转换，投影、配准、数字化等 *** 作，作为巷道建模的中心线。为实现快速模型构建，我们对巷道分三级处理，将巷道适当的抽象为不同的对象实体。对巷道内部以及采矿和运矿系统进行了建模方法研究，为地下可以进入巷道以及对采矿运矿等知识的科普提供三维模型。
4二维、三维一体化
与矿山研究与管理相关的其他资料包括地质图、物探和化探异常信息以及行政区划图、资源规划图等，包含大量的有用信息，但多以二维平面图件表达，因此，在建立的三维空间模型中有效的集成这些传统的二维的地、物、化、遥信息是很有必要的。本书探究了将长期积累的生产、管理、科研(地、矿、物、化、遥)的二维资料与三维模型有机融合的方法，实现二维信息三维模型一体化集成与表达，为综合研究提供一个有机的辅助平台。如基于准确地理坐标，以地质图叠加DEM高程数据，建立了矿区的地质地形模型，以物探图件、化探图件，叠加DEM高程数据，基于Grid表达，建立矿区的物化探图件模型。以勘探线剖面、化探剖面、化探剖面，基于三维空间关系恢复的三维校正与立剖面，建立了勘探线剖面与中断平面关系模型、物探剖面模型和化探剖面模型等。
其他二维地学数据如钻探原始地质编录资料、坑探原始地质编录资料及样品化验资料等表数据可以以数据库的方式实现一体化集成。对于相机采集的真实素材、激光高度计获取建筑物的高度数据、钻探原始地质编录资料以及相关的、视频、动画等结构化与非结构化数据选择相应的存储与建模方式，为实现最终的一体化集成做准备。
5地物建模
地表建筑物的建模主要采用多边形建模方法，根据遥感数据或建筑底图，建立相应的楼体拉伸多边形，再采用处理好的做成纹理贴图。进行建模时要平衡速度和质量的关系，尽量将模型简化，可以采用贴图技术表现模型上的细节。对于主要建筑进行了楼内布局和设备的建模方法研究，实现了地上进楼。
(三)系统的集成与功能研发
通过上述步骤完成的各类实体模型是相对独立的，尚未实现真正意义上的联系，需在此基础上，进行模型的集成与信息系统的开发。系统集成主要是根据用户的需要设计友好的 *** 作界面、预先设计导览路径、创建交互 *** 作功能等。
1系统结构
三维数字矿山系统结构(图4-29)。系统主要通过虚拟现实软件VRP实现系统的集成和开发，切制剖面等部分功能在Visual Studio2008环境下用C++语言结合DirectX图形库开发实现。三维矿山系统实现系统导览、集成管理、信息查询、综合分析及切制剖面等功能，图形用户界面友好。
图4-29 数字矿山系统结构图
2界面设计
在保证基本的软件功能实现的同时，系统为用户提供简洁、大方、美观、友好的程序界面，通过各命令按钮方便用户的控制 *** 作，系统界面设计如图4-30所示，主要通过对话框组织各类功能命令。
图4-30 系统界面、菜单、控制面板设计图
3功能设计
三维数字矿山系统的功能(图4-31)，主要包括系统导览、集成管理、信息查询、综合分析和切制地质剖面等5个模块。
图4-31 数字矿山系统功能图
(1)系统导览：系统导览功能主要包括对地表地形及对地下地质体模型的浏览。系统通过创建相机和设计路径，可以浏览矿山虚拟场景，实现对地上地表地形的浏览以及地下地质体的动态固定路径浏览以及任意交互漫游浏览。
(2)集成管理：地学研究根据研究对象和特点分为不同的学科，从而使各个领域具体且深入，同时，地学研究需要各个学科的成果交融，从不同角度综合反映，提高整体认识水平。然而，随着研究的深入和高新技术的发展，不同学科成果内容和形式各异、数据格式类型不兼容，导致地学数据孤立分散等问题越来越突出，不利于地学的综合研究发展。对此，研究实现了传统的二维数据资料与建立的三维实体模型的集成管理、同步显示和 *** 作，为矿产资源预测研究提供一个基础平台。
如图4-32为系统数据集成管理界面，通过下拉列表的形式对各二维资料和三维模型进行集成与组织管理。另外，系统设计的“分区式”数字矿山建设集成组合方案，可以按照矿区(矿段)与矿山(矿田)分片、分期进行数字矿山建设，便于矿山生产与管理，将不同区域范围的矿区(矿段)与矿山(矿田)，不同阶段形成的研究成果一体化集成，为矿区的生产、管理提供服务。
图4-32 系统数据集成管理界面图
(3)信息查询：数据信息查询是数字化矿山系统的重要组成部分，需要对已有收集到的研究区的地层岩性信息等数据建立地质基础属性数据库，并加入了矿区实拍照片图件，实现了地层信息属性查询及实拍照片的热链接功能。系统通过使用ADO数据库接口，使三维虚拟场景的对象与地质属性数据库建立联系，实现了属性信息的查询。个旧高松数字矿山系统主要实现了地层信息查询和实拍信息查询。如图4-33为地层信息查询界面，在场景中右键地层实体模型可以查询该地层的属性信息，如地层描述等。系统还实现了坐标信息的查询功能，点击模型可获取模型的坐标位置信息。
(4)综合分析：对个旧高松数字矿山系统的建设实现了叠加分析与综合信息分析功能，主要包括二维数据与三维模型的叠加分析、多模型组合叠加分析。
在二维、三维一体化叠加分析方面，本书将个旧高松矿区长期积累的生产、管理、科研(地、矿、物、化、遥)的二维资料与三维模型有机地结合起来的方法，实现二维资料、三维模型一体化集成与表达与叠加分析，为个旧高松矿区的综合研究提供一个有机的辅助平台。解决了矿区长期积累的不同资料、不同数据、图件、图像以及不同文件类型资料的集成显示、对比及以往这些二维、三维资料分别运行不同软件系统显示调用，很难配准进行综合分析的难题(图4-34)。
图4-33 地层信息查询界面图
图4-34 综合分析界面图
(5)切制剖面：前面提到将二维的地、矿、物、化、遥资料叠加到三维模型上以及由二维剖面图生成三维模型，是由二维到三维，实现了个旧高松矿区二维资料和三维模型的统一管理。而切制剖面功能实现了由三维模型获取二维信息的功能，实现由三维到二维的切剖面功能，对已有的三维模型进行任意剖切，获取任意方向的地质剖面图，给地质工作者提供任意方向的剖面信息，辅助找矿和地质勘查研究，以及模型准确度评价。
对个旧高松数字矿山的切制剖面功能主要包括垂直切剖面、等间距平行切剖面、按坐标切剖面3种不同方式切剖面方法。其中等间距平行切制剖面是根据勘探线剖面的需求设计开发的，可以同时生成间距一定距离的一定数量的平行剖面。按坐标切制剖面法可以通过输入剖面起点和终点的XY坐标进行切剖面。利用系统的切剖面功能，可以进行矿区三维地质实体的任意剖切和等间距平行剖切，如图4-31和图4-32为对个旧高松地层模型进行垂直切剖面，图4-35为切剖面模式设置界面图，图4-36为在模型上拉出的一条勘探线剖面，对切制的剖面可进行数字化处理，按照不同的地质体类型、单元边界分别形成不同的文件图层，相同节点通过捕捉功能保证各模型单元边界重叠无缝。数字化后的剖面可转换为不同格式，服务于下一步的分析与应用，如进行成矿过程的数值模拟等的应用研究。
图4-35 切剖面模式设置界面图
图4-36 三维模型拉剖面设置图
(6)系统打包发布：对个旧高松数字矿山的建设集成完整之后，为了可以做到无须安装任意移植，我们对矿山系统进行打包发布，生成可独立执行的exe文件。同时可以输出为可网络发布的形式，客户只需要事先下载安装一个1M左右的插件，即可在线下载个旧高松的矿山场景或在线互动漫游。在打包生成exe文件之前，可以根据个旧高松的生产情况、保密情况或是针对不同客户不同需求等方面决定仿真系统的内容、功能，以及工区范围等，进行不同版本系统的打包发布。
(7)开采复原分析：该功能主要是恢复了开采前的矿山形态，并对采空的地层、矿体、岩体可以进行单独查看。如图4-37为开采复原分析界面及复原后的地层显示。
图4-37 开采复原分析界面及复原后的地层显示图
物联网农业智能测控系统所技术特点：（1）监控功能系统：根据无线网络获取的植物生长环境信息，如监测土壤水分、土壤温度、空气温度、空气湿度、光照强度、植物养分含量等参数。其它参数也可以选配，如土壤中的PH值、电导率等等。信息收集、负责接收无线传感汇聚节点发来的数据、存储、显示和数据管理，实现所有基地测试点信息的获取、管理、动态显示和分析处理以直观的图表和曲线的方式显示给用户，并根据以上各类信息的反馈对农业园区进行自动灌溉、自动降温、自动卷模、自动进行液体肥料施肥、自动喷药等自动控制。
（2）监测功能系统：在农业园区内实现自动信息检测与控制，通过配备无线传感节点，太阳能供电系统、信息采集和信息路由设备、配备无线传感传输系统，每个基点配置无线传感节点，每个无线传感节点可监测土壤水分、土壤温度、空气温度、空气湿度、光照强度、植物养分含量等参数。其它参数也可以选配，如土壤中的PH值、电导率等等。信息收集、负责接收无线传感汇聚节点发来的数据、存储、显示和数据管理，实现所有基地测试点信息的获取、管理、动态显示和分析处理以直观的图表和曲线的方式显示给用户，并根据种植作物的需求提供各种声光报警信息和短信报警信息。
（3）实时图像与视频监控功能：农业物联网的基本概念是实现农业上作物与环境、土壤及肥力间的物物相联的关系网络，通过多维信息与多层次处理实现农作物的最佳生长环境调理及施肥管理。但是作为管理农业生产的人员而言，仅仅数值化的物物相联并不能完全营造作物最佳生长条件。视频与图像监控为物与物之间的关联提供了更直观的表达方式。比如：哪块地缺水了，在物联网单层数据上看仅仅能看到水分数据偏低。应该灌溉到什么程度也不能死搬硬套地仅仅根据这一个数据来作决策。因为农业生产环境的不均匀性决定了农业信息获取上的先天性弊端，而很难从单纯的技术手段上进行突破。视频监控的引用，直观地反映了农作物生产的实时状态，引入视频图像与图像处理，既可直观反映一些作物的生长长势，也可以侧面反映出作物生长的整体状态及营养水平。可以从整体上给农户提供更加科学的种植决策理论依据。
主要功能：数据采集，数据处理，数据通信，信息查询，数据管理，泵站控制，预防报警，作物生长环境参数（土壤水分、养分、空气温湿度、光照、辐射、CO2、风速、风向、雨量等）实时采集和监控。
信息采集1、通过各种传感器采集各类信息，其中包括温湿度、二氧化碳、土壤水分、土壤温度、电导、PH、光量子、光照度、风速、风向、雨量计等2、一个基地可以建多个节点，每个节点可以根据需要连接多个传感器，各个节点可以互联，也可单独传到主控室，进而通过网络传到你的电脑或手机里。
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）