基于无线传感器的蔬菜大棚温湿度采集系统设计

针对当前农业大棚蔬菜种植的信息化和自动化需求,利用物联网技术,提出一种基于无线传感器的大棚蔬菜温湿度采集系统。为实现蔬菜大棚温湿度采集功能,分别从硬件和软件的角度对系统进行构建。在硬件方面,结合蔬菜大棚中传感器节点较多的问题,采用温湿度传感器节点与无线射频模块结合的方式,完成蔬菜大棚中温湿度的自动采集和数据发送;在软件方面,利用IAR集成开发环境对上机位软件进行开发。通过对部分功能的测试,验证开发方案在农业蔬菜大棚中应用的可行性,为现代农业的发展和推广提供了借鉴。      

基于ZigBee的农业大棚监测系统设计

为解决农业大棚环境数据采集不方便、不准确的问题,课题组以物联网技术为基础,集成传感器、无线通信网络、嵌入式系统、组态控制等多种技术,设计了一套基于ZigBee的农业大棚监测系统,实现对大棚内农作物生长数据的精准采集和对大棚内数据的实时监测,并通过数据融合和滤波算法进行了数据优化。测试结果表明：通过功能测试和数据分析可以验证系统功能模块均能够平稳、有效地运行;通过监控界面可以监测农业大棚的实际运行状况,提高农业管理人员的工作效率,监测效果良好。证明该系统可以实现对农业数据的精准采集和显示,能给农业从业者提供准确的决策依据。     

基于移动GIS的县域高分辨率土壤肥力信息采集系统

为动态、准确得到区域农业生产所需的高分辨率土壤肥力信息来指导农业生产,利用移动GIS平台UCMap在智能Android手机上二次开发了一种县域高分辨率土壤肥力信息采集系统。该系统采用矢量地图,以云南省建水县为例,对该地区的土壤肥力信息进行采集,完成了矢量地图加载、GPS定位、土壤肥力信息采集等功能。实际应用表明,该系统能动态、准确地对区域土壤肥力信息进行采集,对指导农业生产具有较高的参考性。     

智能恒温农业大棚温度控制系统研究

针对传统农业大棚温度控制系统效率低及数据时效性滞后等问题,课题组研发一款具有智能恒温和高精度的农业大棚温度控制系统。该系统以物联网和单片机为技术背景,利用无线传感网精准采集大棚环境数据,采用模糊控制方式实现系统恒温效果。测试结果表明：该系统不仅温控效果精准,且稳定性较好,具有较强的开发前景,可有效助力“三农”产业发展。     

移动机器人SLAM的系统建模研究

移动机器人同时定位与地图构建（SLAM）实现的过程,需要设计相关的系统模型,文章描述了二维空间SLAM过程的系统模型,其中包括坐标系统模型、环境地图模型、机器人位置模型、机器人运动模型、传感器观测模型以及环境特征的增广模型,为SLAM过程的实现提供借鉴。     

VSLAM中图像特征提取及优化

机器视觉在各行各业应用越来越广,机器视觉中SLAM领域也得到了快速的发展,SLAM主要是利用多种传感器对机器人所处环境进行地图构建,对于SLAM中的VSLAM而言,主要是通过相机进行数据采集,然后进行后续分析,实现实时定位和地图构建。本文主要对VSLAM前期采集到的特征点匹配进行匹配优化,以此来提高特征点匹配的准确程度,对于后续地图构建提供更为准确的数据。     

大数据背景下的智能化农业设施系统设计

针对目前农业设施管理和环境监测能力不足、农业生产相关数据积累不够、农业生产智能化程度不高等问题,以农业温室大棚为对象,应用物联网技术,设计一个能够实时采集温室大棚的温度、湿度、土壤温湿度、光照等环境信息,并通过WIFI技术接入互联网云端控制平台或移动客户端进行数据通信,实现环境数据的实时采集、显示、存储和共享,并对采集到的数据进行分析与判断、自动调控喷灌电机和加热设备的智能化温室大棚系统。实验表明,系统具有安装简单、界面友好、实用性强、易扩展等特点,Android客户端及微信公众号实现系统的远程移动管理,良好的数据接口有助于大数据采集与分析,能够适应智能农业的大数据应用需求。     

一种基于物联网数据采集的农业大数据生产决策系统探究

随着农业信息化的发展,传统农业生产模式的弊端不断显现,如何利用农业大数据技术构建涵盖农业生产的新模式成为重要课题.笔者提出一种农业大数据生产决策系统,通过物联网采集农业生产环节中的各类环境和设备等基础数据,再结合外部输入指令,进行数据关联性分析,为农业生产者提供生产指导.该系统可对农业生产的数据进行动态监控,对自然灾害...     

基于卡尔曼滤波算法的农业大棚数据融合处理技术研究

研究是建立在基于农业物联网技术的农业大棚信息监测系统的基础之上,利用卡尔曼滤波算法对采集终端传感器采集到的大量数据进行融合处理。该算法首先通过状态方程和节点观测方程推出状态一步预测值方程,其次将状态一步预测值方程与节点观测方程结合,便可得到系统状态最优估计值。最后通过预测值与测量值进行比较,并结合协方差的变化对状态估计值进行加权修正。仿真结果分析表明,利用卡尔曼滤波算法进行数据融合,能够得到更加平稳的数据值,精度也大大提高。     

基于单目视觉的移动机器人SLAM系统构建

随着移动机器人相关关键技术的发展,室内移动机器人已经走进家庭,为人类提供清洁室内的服务。同步定位与地图构建是移动机器人研究的关键问题之一,同时也是增强现实技术的关键基础技术。本文构建基于单目视觉的移动机器人SLAM系统,远程主控机端主要完成位姿信息采集、图像采集、SLAM地图构建以及仿真等功能,移动机器人使用Turtle Bot3,使用激光距离传感器和Intel RealSense 200相机对周围环境信息进行采集,以实时调整自身位姿。研究了相机不同标定方法,构建了地图,通过仿真验证了该系统对周围环境信息的采集能力,对自身位姿的调整能力,使移动机器人具备了移动能力,实现了SLAM功能。     

基于Qt5.0的机器人姿态检测与控制系统的设计

针对农业上降低生产安全危害、减少生产成本及节约劳动力的需要,提出了机器人远程控制的精细化要求,即快速性、可靠性。本设计上位机选用基于QT5.0的开发平台,无线通讯方面选用NRF905无线通讯模块作为通讯手段,选用MPU6050作为姿态传感器采集机器人的实时姿态数据。经验证表明:该控制系统平台的反应速度较高,且能准确传回姿态数据,达到了短距离无线控制与检测姿态的目的,为农业大棚采摘定位提供了技术保障。     

低功耗农业大棚温湿度测量仪设计

根据农业大棚温湿度控制的实际需要,设计了基于MSP430F427的低功耗温湿度测量仪。MSP430 F427连接温湿度传感器SHT10,对农业大棚内的温湿度进行采集,将测量的结果在液晶屏上实时显示,并将数据进行存储。测量仪采用锂电池供电,结合MSP430F427的低功耗睡眠模式与传感器SHT10的定时断电,单节锂电池充满电后能使测量仪连续稳定地工作6个月以上,并且系统可扩展太阳能充电功能。同时,给出了设计的结构框图,详细描述了温湿度采集电路、USB接口通讯电路、段式液晶显示电路和锂电池供电电路等硬件电路设计,最后给出了系统软件程序流程图。试验证明,该温湿度测量仪能够准确地采集到农业大棚内的温湿度数据,为合理安排农业生产提供了充分的依据。     

温室大棚无线监控系统的设计与开发

针对国内温室大棚监控系统的现状,设计了利用无线传感网络技术的温室大棚监控系统。该系统可以实时监控温室大棚内的空气和土壤的温湿度数据,还可以通过监控计算机远程控制温室大棚内的农业设备。实验结果表明,该系统运行稳定,传感器数据采集、无线数据传输和农业设备远程控制等功能达到设计要求,提高了种植园区的管理效率。     

基于物联网的农业大棚环境监测系统设计

为实现农业大棚环境信息的实时远程监测和管理,设计基于物联网的农业大棚环境监测系统。系统依据物联网架构设计,感知层通过单片机实时采集空气温湿度、土壤温湿度、二氧化碳浓度与光照强度6个环境参数,通过GPRS将数据传输到网络层。网络服务层基于云服务器,提供业务逻辑管理功能,建立数据中心。应用层采用Bootstrap和ECharts等网页技术,提供响应式布局的可视化交互界面。系统实现农业大棚环境信息采集与远程监测,提高农业大棚的管理水平。     

基于物联网的温室大棚控制系统

本文设计了一款基于物联网的温室大棚控制系统,该系统配备完善的传感器系统,能够实时采集温室大棚内的温度、湿度、光照等参数,采集的数据通过Zigbee远程传输到主机上,通过与主机预存储的植物生长数据相比较,来控制温室大棚的光照、灌溉、通风等系统工作,使温室大棚内环境达到最适合农作物生长的条件。     

Android 平台农机作业服务信息采集系统-基于 Google Maps

我国农机作业配套服务信息缺失,需要便捷、准确、高效的农机服务信息采集系统。为此,设计开发了基于Android智能终端的便携式农机作业服务信息采集系统,应用Google Maps的电子地图和遥感地图开放资源,通过GPS实时定位或地图拾取方式进行农田地块、维修点、加油站、粮库等农机作业服务信息采集,实现地物属性及图像信息的快速获取、远程传输与动态更新,为规模化农机作业服务提供更加高效、科学的信息支持。系统应用实践表明:地图数据清晰可信、界面操作简便、数据传输可靠。     

Zigbee和百度地图API在农田信息采集系统中的应用

针对精细农业中实时数据采集问题,将数据采集技术与Zigbee无线传输、地理信息技术相结合,以LPC1100系列Cortex-M0微处理器为核心,并辅以外围芯片和接口电路,设计了一个基于ARM微控制器的嵌入式无线数据采集系统,可实现土壤容积含水率和田间空气温度的采集。通过使用百度地图API技术,实现在百度地图上显示采集到的数据。实验证明,该系统设计简单、可靠性好、易于安装、经济实用。     

基于C8051F340的物联网智能大棚

对智能大棚进行了研究,提出了基于物联网的ES系统在智能大棚上的应用;利用各种传感器、C8051F340和NRF24L01等采集传输信息,将数据信息通过无线方式传送到上位机,ES系统根据采集的信息与数据库里的参数进行了比较;作物栽培专家系统根据不同的作物在不同的季节所需不同的温度湿度等进行智能控制,利用下位机控制执行机构进行洒水、补光、通风、遮阳等工作,达到植物生长的最佳环境.该大棚的优点是可以节省人力,提高作物产量,具有实用价值.     

基于“互联网+”的农业大棚系统设计研究

利用“互联网+”技术和传感器技术，设计了一种农业大棚监测控制系统。工作时，通过数据传输网络对传感器数据进行传输，经分析处理后，利用“互联网+”将参数信息传输至远程服务器，主控制系统根据环境参数阈值生成相关控制指令，实时对农业大棚内环境参数进行调整。试验结果表明：大棚智能监测控制系统能够准确地对大棚内环境参数指标进行采集，并进行智能化动态调整，为智慧农业生产过程信息监测提供参考依据。     

基于图像识别技术的北京市设施温室动态监测研究

为精准掌握北京市设施蔬菜种植情况和产能情况，项目深入挖掘“数字菜田项目”采集的5000个设施温室数据价值，开展基于物联网技术和图像识别技术的设施生产状态和作物品种识别研究，构建设施大棚生产状态识别模型和作物品种识别模型，并集成到北京市种植业综合管理平台，构建监管设施农业应用场景，从而为政府提供精准、高效的集中监管、远程指挥和决策支持，以北京市设施蔬菜发展带动农业产业振兴、乡村振兴。