基于ZigBee的温室环境监测图像传感器节点设计

设计了一种能够监测温室环境的无线智能图像传感器节点,采用CC2430与LPC1766芯片相结合作为硬件处理平台,通过串口摄像头获取图像帧,利用ZigBee帧协议设计图像包格式,对图像数据进行分包组网传输.实验表明该节点最大通信距离可达160 m,节点丢包率较低,一帧JPEG格式的温室图像大小约为10 kB,通过ZigBee传输一帧图像大约为135 s.该节点可以实现温室环境图像信息的采集和传输,且结构紧凑、工作稳定、功耗低,可以满足温室环境监测的要求.     

基于粒子群优化BP神经网络的水产养殖水温及pH预测模型

针对养殖水质、水温及p H预测准确性低的问题,提出了一种基于粒子群优化BP神经网络的养殖水质参数预测方法。首先应用粒子群算法优化得出BP神经网络的初始权值和阈值,然后对得到的数据进行预处理,修复异常数据信息,再以当前时间的多个水质参数作为输入,下个时间点的水温、p H作为输出,建立养殖水质预测模型,最后利用采集的水质数据在BP神经网络中进行训练,并通过实验检验水质预测模型的可行性和预测性能。与支持向量回归(SVR)和传统BP神经网络相比,基于粒子群优化的BP神经网络在预测水温方面,均方根误差(RMSE)下降幅度分别为64.4%和86.7%;在预测p H方面,RMSE下降幅度分别为11.1%和78.9%。研究表明,基于粒子群优化的BP神经网络养殖水质预测模型具有灵活简便、预测精度高、易于实现的特点,同时具有很好的预测能力。     

红外传感器与机器视觉融合的果树害虫识别及计数方法

为了解决果园环境中单一的害虫监测技术存在的缺陷,该研究将红外传感器和机器视觉识别技术进行融合,从两个角度对目标害虫进行识别计数。选取梨小食心虫、苹小卷叶蛾、桃蛀螟、干扰物进行试验,通过实验室人工随机散落试验样本,获得其红外传感器以及机器视觉图像的识别结果,构造融合计数计算公式,通过计算得到害虫计数结果。结果显示:梨小食心虫、苹小卷叶蛾、桃蛀螟、干扰物的红外分类阈值分别为2.25、9.06、17.88、28.38,其红外识别范围分别为(0,5]、(5,13]、(13,23]、(23,32];梨小食心虫、苹小卷叶蛾、桃蛀螟、干扰物的红外识别准确率分别为92%、78%、80%、88%,图像识别准确率分别为92%、88%、92%、90%,融合计数精度分别为98%、92%、94%、96%。可见,将红外传感器和图像识别技术相融合能够提高果树性诱害虫的识别准确率,为果园害虫的合理防治提供参考。     

信息技术条件下的农民专业合作组织管理模式

农民专业合作组织在促进农民增收和发展农村经济中起着重要作用。随着《中华人民共和国农民专业合作社法》的实施,农民专业合作组织的管理与组织有了法律依据,但传统的管理模式不能适应合作组织不断发展壮大的需要。为此,在分析合作组织管理流程的基础上,建立了一种以磁卡为载体的农业合作组织信息化管理模式。该模式包括内网和外网两个平台,在不同平台下建立应用系统。以北京市大兴区庞各庄镇西甜瓜产销合作社为实例,说明了该系统的实际应用效果。结果表明,该模式中各系统的应用能显著提高组织的管理效率、增强组织竞争力、提升社员综合素质、保障产品质量安全。该模式的推广应用需要政府支持和培训机制的保障。     

基于区块链的红茶质量安全追溯系统开发及应用

为解决传统追溯过程中存在的数据安全性低、可信度低、供应链信息断链等问题。以红茶为研究对象，通过分析红茶生产、加工、储运、销售过程，研究信息采集、数据共享、隐私保护、产品溯源等质量安全追溯关键技术，构建基于区块链的红茶质量安全追溯系统。追溯数据上链时延为1.15 s，公开溯源数据查询时间为58.72 ms，隐私溯源数据查询时间为61.60 ms，能够满足红茶追溯过程数据上链存证、扫码溯源、供应链上下游共享需求。系统在广东省英德市红茶生产、加工企业进行应用示范，实现了各环节、各企业主体溯源信息的数据共享互通，确保了溯源数据真实性和安全性。