河南农业大学计算机好就业吗?

河南农业大学计算机好就业吗?,第1张

计算机专业 就业前景 不错 。
随着 现代 经济 和科学技术 的发展 ,中国 IT 行业 进入了快速 发展 的时代 。
显而易见 的IT 发展 及其 迅速 ,每年 IT 人才 短缺 人数 达百万 人以上 。
在我们 的工作 、学习 和生活中 ,互联网 信息技术 是不存在 和使用 的。
事实上 ,互联网 越来越 深入 人们 生活 的各个方面 ,IT 技术服务 市场 的需求 空缺 越来越大。
熟悉 编程语言 ,掌握 IT 技术 有更多 的就业 选择 。
随着 信息产业 的快速 发展 ,行业 人才 需求量 也逐年 扩大 。
据国内 权威 数据统计 ,未来 5年,我国 信息化 人才 总需求量 高达 1500 -2000万。在当今这样一个信息高速发展的时代,计算机成为了企业和个人不可缺少的一部分,无论是在工作中还是在生活中,它的身影到处可见。然而,随着社会发展速度的加快,IT人才短缺的现象却日益严重。
凭着计算机专业良好的发展空间,计算机应用专业也成为最热门的专业之一。那么,学计算机专业到底怎么样好不好就业呢接下来,我带你一起了解!
学计算机专业可以做的工作有很多,有以下几点:1、电脑行业需求量大,工作很好找,而且工作环境也不错。
2、电脑行业的工作与社会接触都比较紧密,紧跟潮流,所以见识和思想都会比较开放,
也有利于以后自己发展。
3、学习电脑入手比较快,学习难度不是很大。
4、现在有些学校有一些技能加学历的政策 ,不过主要看你自己的选择,
上大学虽说听起来好,但是很多大学生都是毕业即失业的,还不如趁早学习门技术,
毕业就可以工作,选对了好的行业,以后的发展空也会很大的。可以去学习计算机网络,现在学网络就是不错的选择就业前景广阔。计算机专业方向不同,以后的就业方向也不同,总的来说有开发、测试、运维、数据,人工智能等。细分岗位就更多了,可以根据自己的专业和喜好选择。计算机专业就业前景还是不错的。
计算机专业主要培养计算机应用技术领域的各类开发、研究、应用人才。毕业生中要面向交通系统各单位、交通信息化与电子政务建设与应用部门、各类计算机专业化公司、广告设计制作公司、汽车营销技术服务等从事网络行业工作。


物联网,即“万物相连的互联网”,是在互联网基础上延伸和扩展的网络,它将各种信息传感设备与网络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,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,实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。
物联网在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用,有效的推动了这些方面的智能化发展,使得有限的资源更加合理的使用分配,从而提高了行业效率、效益。
物联网具有以下特征:
物联网可以实现全面感知,即利用射频识别(RFID)、传感器、二维码等电子编码随时随地获取所需物体的信息;
物联网可以实现可靠传递,通过各种电信网络与互联网的融合,将物体的信息实时准确地传递出去;
物联网可以实现智能处理,利用云计算,模糊识别等各种智能计算技术,对海量的数据和信息进行分析和处理,并且对物体实施智能化的控制。

作者|张正平 黄帆帆 卢 欢

近年来,随着我国乡村振兴战略和数字乡村计划的实施,尤其是以大数据、云计算、区块链、物联网、人工智能等为代表的金融 科技 与传统农村金融的融合发展,农村金融市场的发展呈现出全新的“数字”面貌,2021年的中央一号文件则进一步明确提出“发展农村数字普惠金融”,为金融 科技 应用于传统农业供应链金融实现创新发展提供了新的契机和政策支持。


传统农业供应链金融的不足

风险控制机制不完善。 随着农业供应链转型升级带来的多产业融合发展、供应链延伸和供应链生态圈的扩大,供应链上的经营主体及相互业务往来会越来越频繁,会形成非常多的新委托代理关系,而这其中必定存在更多的 *** 作风险、欺诈风险,也意味着更多的信息不对称。面对农业供应链金融中存在的若干风险,传统的管理手段及经验已无法有效应对。虽然传统金融机构、核心企业、物流公司以及电商平台等经营主体具有较强的资金实力, 但它们各自应用的风险控制模型往往并不一致且相互不能兼容,农业供应链金融中所需掌握的资金流、物流和信息流也无法实现及时有效地对接和比较,导致了传统农业供应链金融的风险控制手段一直没有突破性的创新,难以有效提高农业供应链金融服务的效率。

产品及服务单一。 传统的农业供应链金融仅为供应链上游的企业提供基于订单、应收账款等有实际贸易背景的融资, 贷款多为生产性资金。由于资金是农业供应链上企业最大的需求之一,所以农业供应链上的金融企业主要利用信贷产品来吸引客户,进而抢占优质客户资源。然而, 即便存在激烈的市场竞争,各金融机构提供的农业供应链金融产品依旧非常相似, 产品及服务同质化严重。近年来,随着农村经济的快速发展,农业产业化、规模化趋势明显,对规模更大、期限更灵活的资金产生了较多的需求,然而,传统的农业供应链金融却不能提供有效的解决方案。而且,由于农业供应链金融是依托于供应链中的信用逻辑提供资金支持的,因此比其他金融产品的风险更高,这进一步压缩了农业供应链金融的发展空间。

获客渠道狭窄。 一方面,农业供应链的发起主体一般是核心企业或金融机构。一般情况下,在开展供应链业务时大多是发起主体在经营所在地寻找合适的合作伙伴,如果没有找到合适的合作伙伴,便很难开展农业供应链金融业务。另一方面, 传统的农业供应链金融只能为企业提供贷款,无法提供其他的增值性服务来增加客户黏性,竞争力不强。在这种情况下,只能利用地缘优势发展的传统农业供应链获客渠道就变得十分单一了,也很难找到匹配的客户资源,这进一步制约了业务的大范围开展。

多方合作难以协调。 一是银行单独发挥的作用有限。在我国金融发展过程中, 商业银行始终发挥着核心作用,如果其在农业供应链金融业务的开展上缺席,那么金融资源就不能得到最优配置。而银行围绕农业供应链开展的业务在其所有业务中的占比极低,相对于其在农业供应链中存在的应收账款闲置问题,其产品创新的力度和所占的市场份额明显不足。二是银行不能与其他金融机构进行有效合作。虽然当前已有部分银行与一些小额贷款公司、数字金融平台开展了合作,但是从整体情况来看,银行与其他金融机构之间普遍缺乏信任,信息孤岛状况严重,农业供应链金融未获得充分的发展。三是农业企业与农户的合作大多有短期、松散的特点,农业供应链易受到违约风险的冲击而处于不稳定状态,严重的甚至导致信用链断裂, 威胁农业供应链金融系统安全。

金融 科技 在农业供应链金融中的应用

大数据、云计算+农业供应链金融

相对于传统农业供应链金融仅依靠会计报表进行企业的风险评估,大数据和云计算技术在农业供应链金融中的综合运用,不仅能准确识别有效信息,通过模型和机器算法使结论量化、更加精准,还能更加准确地预测链内企业的发展前景,更具全面性和客观性。从技术原理方面看, 大数据和云计算技术既能将农业供应链内发生的经济活动绘制出详细的数据图谱, 又能直接用数据语言对农业供应链内企业进行可穿透式管理,从而在解决信息管理中不对称问题的同时,弥补了传统管理中的技术短板。

在实际应用方面,苏宁易购基于数以亿计的交易数据,依托云计算技术与传统金融机构开展合作,将农业供应链的龙头企业作为信息的担保方或提供方,为链内经销商、代理商及农户提供金融服务;新希望金服则依托新希望集团的数据储备建立了大数据风险管理模型,从客户准入、贷前审核、贷中监控和贷后管理等方面实现全面智能化管理,为客户提供纯信用、免担保的“好养贷”产品,同时,在客户使用过程中,新希望金服还不断积累客户生产信息、信贷信息等,完善数据库,不断升级迭代风险管理模型。

在当今的数字时代,数据已经成为一种新的生产要素,但大数据、云计算技术应用于农业供应链金融仍面临不少难题。一是数据共享难。在农业供应链上, 银行可以根据核心企业与上下游企业之间签订的真实订单和应收账款等交易单据对链内提供质押、贷款等金融服务。然而, 由于我国在数据保护方面的法律法规还不完善,企业普遍担心银行或其他金融机构可能将企业的重要数据出售给竞争对手或第三方,从而导致该企业的市场竞争力被削弱,损害企业利益。在这种情形下,企业不愿意与银行等金融机构共享数据,这也是当前农业供应链金融利用大数据面临的一大难题。二是数字质量没有保障。由于农业供应链上各成员企业开展的业务较多、涉及面较广,很难对信息进行标准化、规范化的公开披露,导致金融机构获得的企业数据质量较低。此外,银行还担心核心企业与供应商、经销商达成骗贷共识,从而篡改ERP系统中真实的交易信息,这种行为无形中会增加银行风险,也不利于整个农业供应链的稳定。

区块链+农业供应链金融

从技术原理方面看,区块链是赋能农业供应链金融发展的有力工具。一是区块链能有效降低票据真实性风险。在“区块链+农业供应链金融”模式下,只要产生了交易,其业务信息就会被分别记录到相关的主体账户中,同时农业供应链内的信息传输不会失真,使得作假行为几乎不可能发生。二是区块链有助于提高农业供应链内企业的互信水平。在“区块链+农业供应链金融”模式下,各家企业可以利用智能合约来提高信用约定的执行力,交易双方只要有一方履行了合同上载明的责任和义务,系统会自动强制另一方履行合约,从而避免信用欺诈的发生。三是区块链有助于提高农业供应链金融的运行效率。通过营造丰富的区块链应用场景,农业供应链内各个参与主体将能获得真实有效的经济活动数据,实现在农业供应链内部完成资金的交易和业务的交割,从而提高交易的精度和效率。

在实践中,新希望慧农(天津) 科技 有限公司(以下简称“希望金融”)通过应用区块链技术,建立了更加规范的农业供应链业务模型,提升了农业供应链系统平台的开放度,实现了全流程的风险控制,有效地规避了人为造假和投机行为。截至2020年10月31日,希望金融累计借贷金额达11835亿元,借款人数达38000多人,借贷逾期率和坏账率低于01%,有效地服务了实体经济和乡村振兴。河南天香面业有限公司基于物联网和区块链前沿 科技 的应用,将产业链深度融合应用场景作为切入点,打造了国内首个“区块链+金融服务+粮食”平台——优粮优信。该平台可生成标准电子仓单,具备智能合约应用、多方账本共享、业务数据存证和粮食质量溯源等功能,可以实现风险管理、资产监管及数字资产的可视化,整个过程公开透明,反担保措施简单有效。

尽管区块链技术与农业供应链金融的结合带来了前所未有的变革,但其大规模应用还须解决两大挑战:一是农业供应链金融各参与主体争相借助区块链技术搭建属于自身的供应链信息管理系统,造成传统供应链金融市场的信息碎片化,而技术壁垒的存在又使得跨链数据难以互通,形成了新的信息孤岛;二是实践中往往缺少既懂区块链技术又熟悉农业供应链金融运营的复合型人才。

物联网+农业供应链金融

从技术原理方面看,基于物联网技术的农业供应链管理系统,可使供应链内的企业商品在任何时间、任何地点都被实时监控,实现从土壤养护到温室栽培、从加工包装到冷链配送、从在线销售到独立订购、从农民组织到农业一体化的发展,从而大大提升农业供应链管理的效率与灵活性,优化企业的资源配置,有效减少物资非法转移活动,进而大幅降低农业供应链的融资风险。

实践中,北京农信互联 科技 有限公司做出了有益尝试。该公司隶属于大北农集团,依托大北农集团的资源优势,综合利用互联网、物联网、云计算、大数据等多种技术, 探索 形成了包含“农业大数据、农业交易、农村金融服务”在内的农业供应链金融新模式。在这种模式下,运营中心可根据物联网记录的养殖户生产经营环节的大数据、在线销售生猪情况的大数据等数据在线生成的信用分筛选潜在贷款客户。

毫无疑问,物联网应用于农业供应链金融的前景十分诱人,但当前的发展仍然面临很多困难:一是物联网的投入巨大, 仅依靠核心企业的资金实力和技术水平不足以支撑“物联网+农业供应链金融”模式的规模化发展。二是现阶段大量农户仍以传统销售方式为主,线上信息沉淀较少,数字足迹较为缺乏。三是农业供应链各参与主体协同发展意识薄弱,孤岛问题严重,物流、资金流和信息流不能有效畅通和共享。

人工智能+农业供应链金融

从技术原理方面看,物联网、大数据及云计算等技术的广泛应用是人工智能在农业供应链金融领域发挥作用的基础。人工智能+物联网+大数据+云计算+农业供应链,有可能形成一种具备自主学习能力的农业供应链,从而让农业供应链能够进行自我管理。在这种多技术叠加的农业供应链金融模式下,放置在农业供应链各环节的激光扫描仪或传感器会自动收集相关主体的各类信息,并持续地将各种数据传输到云端服务器,最终这些数据交由人工智能进行分析和处理,为金融机构寻找贷款人、提供贷款、控制放贷风险提供依据。2019年美国Ta u l ia公司基于人工智能技术推出了一款适用于供应链金融的现金预测工具。随着更多的数据被处理和分析,该工具可以在不断积累的过程中有效识别未经批准的发票和采购订单的风险,从而实现更多的农产品装运和采购订单融资。

尽管人工智能在农业供应链金融领域具有十分广阔的应用前景,但迄今为止我国鲜有比较成功的应用案例,与此同时, 将人工智能技术成熟运用于农业供应链金融仍面临不少挑战。一是农业供应链金融涉及的环节多、周期长、内耗严重,而当前人工智能技术本身也不够成熟,短时间内仍无法解决农业供应链金融的这些问题。二是在将机器学习等人工智能技术运用于农业供应链金融数据之前,作为其中核心节点的企业必须首先收集足够多的数据,而要从成百上千家的农户、分销商、经销商和零售商等处获取完整的数据尚有较大的困难。三是我国农产品供应链物流基础设施仍较为落后,缺乏标准化体系, *** 作流程不规范,标准也不统一,造成供应链整体的信息化程度不高,经常出现信息失真现象,影响人工智能技术的落地应用。

需要说明的是,为了行文的方便,上文中我们大致是按照不同类别的金融 科技 分别讨论了其在农业供应链金融中应用的情况,但当前金融 科技 与农业供应链金融融合创新的一个基本趋势是多种金融 科技 的综合应用,进而形成更强的优势,破解传统农业供应链金融的痛点。

进一步促进金融 科技 在农业供应链金融领域应用的建议

继续完善法律法规。 一是需要为金融 科技 企业立规。有关部门应尽快研究出台金融 科技 企业的监管法规,界定金融 科技 企业的业务范围,明确企业属性,划定准入门槛,促进金融 科技 企业 健康 发展。二是需要为数据安全立法。金融 科技 具备赋能农业供应链金融的能力,但必须以数据安全为前提。为此,有关部门应结合中国国情加快出台数据安全法规,明确数据采集、流通、加工、使用等行为的界限,对数据经营企业实施准入制度,确保供应链上的信息得到安全合理的使用。三是需要技术立标准。近年来,大数据、区块链、人工智能、物联网等技术发展迅猛,但相关的诸多技术标准却依然空缺,已经成为阻碍金融 科技 行业发展的一大障碍。

持续推进数字乡村建设。 一方面,要加强农村信息基础设施建设。农村信息基础设施建设是金融 科技 应用的重要前提, 应大力提升乡村网络设施水平,尽快实现农村地区网络的全覆盖,积极推进农村地区基础设施的数字化,加强农村地区物联网设施建设,奠定金融 科技 应用的基础。另一方面,要推动农业产业数字化转型。没有农业产业的数字化,金融 科技 应用于农业供应链金融就难以实现大规模发展, 应大力发展互联网+农业、农村电商、智慧农业,提升农业生产、加工、存储、运输、销售等全流程的数字化水平。

不断丰富应用场景。 一方面,链内企业应结合不同类型金融 科技 的特点和不同农业产业的特色,积极 探索 更加丰富多元的应用场景,为金融 科技 的融入创造条件。具备资金和技术实力的核心企业和大型金融机构应充分发挥其规模优势,拓展各类金融 科技 的应用场景,为其农业供应链金融的规模化发展创造条件。另一方面,应深入挖掘大数据、云计算、区块链、物联网及人工智能等数字技术在农业供应链金融中应用的潜力,加强各数字技术的结合和交叉使用,推动金融技术应用农业供应链金融场景的创新,拓展金融 科技 应用的广度和深度。

作者单位:北京工商大学经济学院,北京工商大学数字金融研究中心

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。

物联网在农业上的应用如下:

1、农业资源监测和利用领域。在农业资源监测和利用领域,利用各种资源卫星收集国土资源情况,利用先进的传感器、信息传输和互联网等综合化信息监测、传输、分析平台实现区域农业的统筹规划和资源监测。

如美国加州大学洛杉矶分校建立的林业资源环境监测网络,通过对加州地区的森林资源进行实时监测,为相应部门提供实时的资源利用信息,为统筹管理林业提供支撑。欧洲主要利用资源卫星对土地利用信息进行实时监测,其中,法国利用通信卫星技术对灾害性天气进行预报,对病虫害进行测报。

2、农业生态环境监测领域。在农业生态环境监测领域,农业物联网主要利用高科技手段构建先进农业生态环境监测网络,利用无线传感器技术、信息融合传输技术和智能分析技术感知生态环境变化。

如美国加州大学伯克利分校的研究人员通过无线传感器网络对大鸭岛上海燕的栖息情况进行了9个月周期性的环境监测,采用区域化静态MICA传感器节点部署,实现了无人侵、无破坏的对敏感野生动物及其栖息地的监测。

美国、法国和日本等一些国家主要综合运用建立覆盖全国的农业信息化平台,实现对农业生态环境的自动监测,保证农业生态环境的可持续发展。

一、第9类:APP、计算机程序、电子设备(产品)

手机在线购物是现在人的一个习惯,app也就是具体的表现形式,9类包括app,计算机,计算机程序(可下载软件),计算机周边设备,电子字典、平板电脑,其中“0901电子计算机及其外部设备”中的很多小项都涉及到计算机、软件、下载等内容,是互联网公司的“重点关注对象”。

二、第16类:印刷物、杂志、包装物

印刷物、纸媒产品。“1606印刷出版物”、“1607照片,,图画”等会影响到公司的产品实物化。另外像一些包装盒、包装物也在这个类别。

三、第35类:广告服务、电子商务、营销策划

35类是个万能类别,包括广告、商业经营、商业管理等、电子商务、通过网站提供商业信息,为商品和服务的买卖双方提供在线市场等,关系到互联网公司的广告宣传、商业咨询事务等方面,因此在这个类别进行商标注册对互联网公司非常重要。

四、第38类:电信、通讯服务

电信、通讯服务。“3802通讯服务”类别中,包括“计算机辅助信息和图像传送380024”、“计算机终端通讯380023”等多个小项都与互联网公司脱不开关系,值得注意。

五、第39类:配送、包装服务

39类主要是运输,商品包装和贮藏。平台需要一个功能便是商标包装,商标打包,商品配送。如果要实现一条龙服务,配送服务也必不可少。

六、第42类:计算机编程服务

包括计算机硬件与软件的设计与开发等。还增加了很多和云计算、在线存储有关的服务,包括“远程数据备份420225”、“电子数据存储420226”、“通过网站提供计算机技术和编程信息420227”、“云计算420229”,把有形的数据和文件转换成电子媒体。本类别的“4220计算机编程及相关服务”是与互联网行业密不可分的类别。如果公司涉及到编程、软件、搜索引擎等等相关的业务,一定要注册这个类别的商标。

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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