一、智慧农业
1、定义
智慧农业就是将物联网技术运用到传统农业中去，运用传感器和软件通过移动平台或者电脑平台对农业生产进行控制，使传统农业更具有“智慧”。除了精准感知、控制与决策管理外，从广泛意义上讲，智慧农业还包括农业电子商务、食品溯源防伪、农业休闲旅游、农业信息服务等方面的内容。
2、应用领域
农业生产环境监控：通过布设于农田、温室、园林等目标区域的大量传感节点，实时地收集温度、湿度、光照、气体浓度以及土壤水分、电导率等信息并汇总到中控系统。农业生产人员可通过监测数据对环境进行分析，从而有针对性地投放农业生产资料，并根据需要调动各种执行设备，进行调温、调光、换气等动作，实现对农业生长环境的智能控制。
食品安全：利用技术，建设农产品溯源系统，通过对农产品的高效可靠识别和对生产、加工环境的监测，实现农产品追踪、清查功能，进行有效的全程质量监控，确保农产品安全。物联网技术贯穿生产、加工、流通、消费各环节，实现全过程严格控制，使用户可以迅速了解食品的生产环境和过程，从而为食品供应链提供完全透明的展现，保证向社会提供优质的放心食品，增强用户对食品安全程度的信心，并且保障合法经营者的利益，提升可溯源农产品的品牌效应。
二、农业物联网
1、定义
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。远程控制的实现使技术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最佳条件，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、提高经济效益的目的。
2、应用功能
a实时监测功能
通过传感设备实时采集温室（大棚）内的空气温度、空气湿度、二氧化碳、光照、土壤水分、土壤温度、棚外温度与风速等数据；将数据通过移动通讯网络传输给服务管理平台，服务服管理平台对数据进行分析处理。
b远程控制功能
针对条件较好的大棚，安装有电动卷帘，排风机，电动灌溉系统等机电设备，可实现远程控制功能。农户可通过手机或电脑登录系统，控制温室内的水阀、排风机、卷帘机的开关；也可设定好控制逻辑，系统会根据内外情况自动开启或关闭卷帘机、水阀、风机等大棚机电设备。
c查询功能
农户使用手机或电脑登录系统后，可以实时查询温室（大棚）内的各项环境参数、历史温湿度曲线、历史机电设备 *** 作记录、历史照片等信息； 登录系统后，还可以查询当地的农业政策、市场行情、供求信息、专家通告等，实现有针对性的综合信息服务。
d警告功能
警告功能需预先设定适合条件的上限值和下限值，设定值可根据农作物种类、生长周期和季节的变化进行修改。 当某个数据超出限值时，系统立即将警告信息发送给相应的农户，提示农户及时采取措施。
三、智能大棚监控系统
1、定义
深圳信立科技有限公司智能大棚监控系统集传感器、自动化控制、通讯、计算等技术于一体，通过用户自定仪作物生长所需的适宜环境参数，搭建温室智能化软硬件平台，实现对温室中温度、湿度、光照、二氧化碳等因子的自动监测和控制。
智能大棚监控系统可以模拟基本的生态环境因子，如温度、湿度、光照、CO2浓度等，以适应不同生物生长繁育的需要，它由智能监控单元组成，按照预设参数，精确的测量温室的气候、土壤参数等，并利用手动、自动两种方式启动或关闭不同的执行结构（喷灌、湿帘水泵及风机、通风系统等），程序所需的数据都是通过各类传感器实时采集的。 该系统的使用，可以为植物提供一个理想的生长环境，并能起到减轻人的劳动强度、提高设备利用率、改善温室气候、减少病虫害、增加作物产量等作用。
2、系统组成
整个系统主要三大部分组成：数据采集部分、数据传输部分、数据管理中心部分。
A、数据管理层（监控中心）：硬件主要包括：工作站电脑、服务器（电信、移动或联通固定IP专线或者动态ip域名方式）； 软件主要包括： *** 作系统软件、数据中心软件、数据库软件、温室大棚智能监控系统软件平台（采用B/S结构，可以支持在广域网进行浏览查看）、 防火墙软件；
B、数据传输层（数据通信网络）：采用移动公司的GPRS网络传输数据，系统无需布线构建简单、快捷、稳定；移动GPRS无线组网模式具有：数据传输速率高、信号覆盖范围广、实时性强、安全性高、运行成本低、维护成本低等特点；
C、数据采集层（温室硬件设备）：远程监控设备：远程监控终端；传感器和控制设备：温湿度传感器、二氧化碳传感器、光照传感器、土壤湿度传感器、喷灌电磁阀、风机、遮阳幕等；
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。
以上由物联传媒转载，如有侵权联系删除
温室作物和环境物联网测控系统。设施园艺自动化控制系统属农业电气化与自动化领域，应用原理是温室作物和环境物联网测控系统。设施园艺的定义集建筑工程、 环境工程、 生物工程为一体， 跨部门多学科的综合科学。智能制造。智能门锁，可以上传盗窃信息、物流配送最佳时间等。智能机器人。监控冰箱、与冰箱里的食物保存状态。
智能汽车，透过路径分析节省燃料或时间。智能运动检测程序。智能园艺浇水。智能家居系统，有效的节能与生活辅助。智能供应链定制、智能环境监测系统、智能贩卖机、智能城市、智能交通。
当然，物联网还会有许多广泛的用途，遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。
扩展资料：
物联网的基本特征从通信对象和过程来看，物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理 。
整体感知—可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。
可靠传输—通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享。
智能处理—使用各种智能技术，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化。根据物联网的以上特征，结合信息科学的观点，围绕信息的流动过程，可以归纳出物联网处理信息的功能:
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。
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。
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。
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
地球上的园艺种类繁多，各种不同的园艺植物资源之间都存在各自的生长习性，这些特性可以用于自然环境或人工模拟环境条件下的园艺植物的生长规律的研究，进而对园艺植物资源挖掘和利用的研究、以及园艺植物对自然环境的适应等领域起到了很大的帮助，能够节约人力物力，提高工作效率，但是同一种植物因为其生长环境、周期以及基因突变等影响，致使园艺植物在形态上各不相同，差异极大，所以就算对专业人士来说，植物识别也不容易完成。随着生命科学和现代信息技术的不断发展，园艺植物分类学也得到了快速发展，基于图像分析的植物分类识别是当下园艺植物种质资源研究的热点问题，因此图像分类问题也是计算机视觉等领域的重要研究方向之一。目前识别算法的发展已经相对较为成熟，在叶、花、果实等传统的植物识别技术已经得到许多研究，然而基于多器官的现实世界识别方法的认识还不是很多，因为其在近几年才得以进行，起步较晚，如芍药和牡丹，它们之间由于种类间差异较小，难以分辨不同种类的植物，其分类相对困难。对植物的识别来说，造成一定干扰的是处于现实世界中的植物所处的较为复杂的环境，这些复杂的环境会降低植物特征提取的准确度，比如杂草、石子、泥土和建筑物等。因此，对现实世界中的植物识别，如何获取植物图像显著性特征以及获取种类之间差异更大的性状以实现网络特征增强是研究的重中之重。Champ等改进了GoogLeNet模型的卷积神经网络（CNN）方法，应用各种衰减因子来修正CNN给出的概率分布，实现了基于植物真实性状的园艺植物种类识别[3]。该方法通过提取卷积神经网络的最后一层代表性特点来进行分类，但是仅凭一层特点的识别能力和代表性比较差，不能有效鉴别出性状类似或同一种群的园艺植物[3]。Lee等利用CNN模型结合物种和组织特征进行植物分类，对基于验证集和测试集的结果进行分析，提出了高层融合体系结构[4]。Mc Cool等提出了一种针对特定领域的混合神经网络模型对植物图像进行自动分类[5]。通过微调一个专门用于植物分类任务的已知模型，可以学习特定领域的模型。MixDCNN模型是通过首先对一个模型的子集数据进行微调来学习的，可以使用不同的器官类型进行分类，利用混合DCNNs框架对KDCNN模型进行联合优化[5]。Xiao等为了研究真实世界中的物种识别问题，提出了一种新的深度学习框架和有效的数据扩充方法。首先根据视觉注意来裁剪图像，称之为新的数据增强方法注意裁剪（AC），然后通过训练深度卷积神经网络从大量数据中预测物种。通过对数据扩充方法AC的性能进行了评估，结果表明AC具有优越的性能[6]。综上所述，以实际应用为背景对园艺植物图像特征分类器这一经典算法为出发点，设计以计算机视觉为基础的园艺植物识别模块（图1）。
二、构建园艺植物智能平台，实现园艺植物生长发育的调控
为构建更完善的园艺植物智能平台，更科学的在线指导园艺植物生产，提高植物产量，一套完备的能满足不同需求层次的智能平台系统的需求迫在眉睫。
1 框架模型的建立：由于园艺植物生长发育过程中，不同植物所需的外界环境条件各有差异，栽培技术也有所不同，因此就需构建一个较为全面的数据知识库框架，能够综合不同园艺植物生长过程中的各项指标，汇总整理高产量园艺植物的基础数据。不同园艺植物生长发育全过程中的水分、温度、光照等环境因素指标以及养分供给状况、栽培管理技术差异等数据进行记录、收集、汇总，构建动态图，通过对优质园艺植物的生长数据进行分析，研究不同因素之间的连锁反应和综合效应，建立园艺植物生长发育特性、以及温度、光照、水分、肥等环境因素和栽培管理技术关系的数据库框架。种植技术员可根据不同栽培地区的实际情况对框架模型参数进行调整，以适用于自己掌握的园艺植物栽培技术知识模块;使用者也可推送不同的数据信息给数据管理者，扩大数据库数据量，参与数据库的更新与完善。数据库管理者也可对不同的数据模型库进行查询、及时修改和动态调用[7]。
2 系统结构的构建：智能化平台的功能包括通用平台、智能系统和实用信息系统3个层次[4]。通用平台由知识储备量庞大的数据库信息组成，涵盖广泛，便于不同知识层次的使用者更快更广地查询到所需内容;智能系统需要收集汇总不同环境和地区园艺植物生长差异数据，及时更新平台的数据，为使用者提供一个数据更全面、更具体、内容更丰富的参考平台，为种植技术员提供一个积极的二次开发的环境和工具，满足不同生态背景下不同生产管理者的需要。
3 可视输入平台的构建：设置一个便于简易 *** 作的包含数值上下限的参数录入方式，同时设置数据自查系统，对 *** 作者上传的不合理的参数及时提醒更正，保证数据输入的及时性、准确度和合理性。对不能给出准确参数的用户，根据其提供的园艺植物品种和种植环境条件，调动数据库存储的内容，智能辨别并输入，增加平台的使用率。可视输入平台不仅要做到便于使用者对编辑数据，还应该确保数据准确度[8]。
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）