设施花卉环境参数低功耗传输及模糊控制研究

为了降低现有设施环境监测系统中传感节点的能耗,延长无线传感网络的生存周期,提出了节点动态组包主动传输和多种环境变量加权控制传输2种低功耗机制,减少了大量重复冗余数据的传输,并实现了基于Zigbee的设施花卉环境监测及其低功耗传输系统.提出设施花卉环境下的多变量模糊控制方法,解决了环境变量之间耦合问题,促使温室快速达到花卉适宜环境并保持平衡,实现了对设施花卉环境的综合控制.节点以CC2430芯片为核心,并根据影响花卉生长的环境参数,同时装载SHT10型温湿度、BH1750FVI型光照以及COZIR-ambient型二氧化碳传感器,因此节点可同时采集传输多种环境参数,降低了硬件成本.在南京农业大学园艺试验基地进行组网测试,结果表明,系统比传统周期传输节点(周期1 min)减少能耗85.97％,测量精度在98.5％以上,网络平均丢包率为0.84％,满足了对设施花卉环境的有效监测及低功耗传输的要求.     

设施环境中WSAN执行器节点协作算法研究

针对WSN技术应用于设施作物无法摆脱人力监控的局面,提出将WSAN技术应用于设施作物,并针对应用中存在的执行器节点之间的协作问题提出了一种执行器节点协作算法。首先利用执行器节点重新部署算法将执行器节点部署到执行器节点执行区域的中间,然后利用基于密封第一价的拍卖算法将事件区域发生的任务进行拍卖与求解。仿真试验结果表明所提协作算法可以实现设施作物应用中的控制任务被WSAN网络中的执行器节点以协作的方式有效并快速地分配和执行。     

基于显著性检测的黄瓜叶部病害图像分割算法

针对复杂背景下黄瓜叶部病害分割精度不高的问题,提出了一种基于显著性检测的黄瓜叶部病害图像分割算法。首先利用超像素将黄瓜图像分块,获取黄瓜叶片的边缘,并提出了一种超像素间权重计算方法和显著种子选取方法;然后通过流形排序计算显著图,对得到的显著图进行阈值分割,得到二值图像;再将二值图像与原图像进行掩码运算,得到黄瓜病害叶片;最后利用超绿特征和数学形态学对病害叶片进行分割得到病斑。对常见的黄瓜病害(白粉病、褐斑病、霜霉病、炭疽病)图像进行测试,结果表明该算法与Otsu算法和k-means算法相比,有效解决了冗余分割问题,错分率均在5%以内,算法平均执行时间均小于4 000 ms,分割效果更加精确,为后续构建黄瓜病害自动识别系统奠定了基础。     

基于RFID/GIS物联网的肉品跟踪及追溯系统设计与实现

为了提高肉品跟踪与追溯系统信息的实时性、准确性和可靠性,该文介绍了无线射频识别技术（RFID）、物联网及电子产品代码（EPC）系统相关技术,提出了基于无线射频识别技术的肉品企业资源平台架构,详细研究和分析了肉品销售阶段的信息流程,设计了基于无线射频识别技术的肉品销售跟踪及追溯体系,包括跟踪系统和追溯系统。跟踪系统通过在销售节点上的产品电子代码系统,对附有无线射频识别芯片标签的肉品信息进行跟踪。追溯系统通过对象名解析服务（ONS）服务器,查出肉品销售相关节点实体标记语言（PML）服务器的地址,进而获得肉品的     

基于CSBFT区块链的农作物全产业链信息溯源平台设计

为提高农产品溯源信息的完整性、安全性及可信性,该文从农产品产业链角度出发,设计并实现基于区块链的农作物全产业链信息溯源平台。通过研究和分析农作物全产业链中从农资购买到粮食销售的信息流程,设计溯源平台的架构和功能模块。提出一种改进的区块链共识算法:基于信誉监督机制共识算法CSBFT(credit-supervisor byzantine fault tolerance),用以提高联盟链场景下共识机制的安全性和效率;设计并编写智能合约,自动化保存关键上链信息,并生成相应的溯源码供消费者查询。与传统食品追溯系统相比,采用区块链的农作物全产业链信息溯源平台具有去中心化及信息完整性、安全性、真实性和可靠性更高的优点;与现有基于区块链的食品溯源平台相比,CSBFT算法使得本平台在信息上链时具有更高的安全性和更小的时延。     

反卷积引导的番茄叶部病害识别及病斑分割模型

针对当前植物叶部病害识别模型易受阴影、遮挡物及光线强度干扰,特征提取具有盲目和不确定性的问题,该研究构建一种基于反卷积引导的VGG网络(Deconvolution-GuidedVGGNet,DGVGGNet)模型,同时实现植物叶部病害种类识别与病斑分割。首先使用VGGNet计算多分类交叉熵损失进行病害分类训练,得到病害分类结果;其次设计反向全连接层,将分类结果恢复为特征图形式;然后采用上采样与卷积操作相结合的方法实现反卷积,利用跳跃连接融合多种特征恢复图像细节;最后使用少量病斑监督,对每个像素点使用二分类交叉熵损失进行训练,引导编码器关注真实的病斑部位。试验结果表明,该研究模型的病害种类识别精度达99.19%,病斑分割的像素准确率和平均交并比分别达94.66%和75.36%,在遮挡、弱光等环境下具有良好的鲁棒性。     

基于注意力机制和边缘感知的田梗提取模型

田埂精确提取是数字化农业管理的重要前提。针对由于遮挡、斑秃等因素干扰,给基于语义分割方法提取田埂带来困难问题,提出一种基于注意力机制和边缘感知模块的U-Net网络实现田埂提取。首先,将多信息注意力引入U型分割网络的下采样中,增强相邻层之间的上下文信息,提升对田埂区域语义特征的表示能力。其次,将边缘感知分割模块应用至U-Net解码部分的每一层,在不同语义特征层提取田埂边缘信息,提高田埂区域语义分割精度。最后,联合边缘感知损失与语义分割损失构建联合损失函数,用于整体网络优化。通过对安徽省淮北市濉溪县小麦基地采集的无人机麦田数据集进行训练和模型验证,实验结果表明,本文模型语义分割像素准确率高达95.57%,平均交并比达到77.48%。     

基于CFD的温室气温时空变化预测模型及通风调控措施

夏季温室高温湿热,对作物生长产生重大危害,制定合理的夏季温室气温调控方案,是提高温室生产效益,降低温室气温调控能耗的关键问题。该文基于计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)方法,结合气象预报信息,针对苏南地区大型连栋温室,建立了夏季温室气温时空变化预测模型,通过设置边界参数,对不同通风条件下温室气温的时空变化进行了预测,并通过试验验证了模型的有效性。试验结果表明,预测值与实测值吻合良好,均方根误差在1.2℃以内,最大相对误差在6%以内,平均相对误差在4%以内。不同通风降温条件下的试验结果显示,温室气温空间分布存在明显差异,湿帘-风机系统较自然通风降温效果显著,降温幅度在5℃左右,持续的湿帘-风机降温措施可将温室高温控制在较低水平。基于该文模型的预测结果和温室调控目标,选取合适的时间点、时间长度和不同类型的通风降温措施,可有效提高温室气温调控效率和效益。同时,该研究还可为优化传感器布局提供依据。     

信息物理系统(cyber-physical system)时空建模方法及在温室控制中的应用

传统农业采用人工方式对温室进行控制,但是随着现代农业的快速发展,这种人工投入大、精度低的控制方式已不能满足现代农业需要。该文基于分层有限状态机和事件晶格的概念,建立3层的信息物理系统模型,并提出一种基于分层有限状态机的信息物理系统时空建模方法,同时利用该建模方法开发了新的温室控制系统。该系统能够将物理层传感器感知到的温室物理环境数据通过物理-信息层汇聚节点融合后上报信息层决策节点得到决策信息,物理-信息层控制节点分析决策信息得到控制信息后下传物理层执行器进行控制。由于该系统模型考虑了各层状态机中事件的时空属性,能够将温室控制的正确率由传统基于物联网的温室控制方法的80.20%提高到87.20%,错误肯定率和错误否定率由7.50%和12.30%下降到3.60%和9.20%,保障温室环境满足作物生长对温度、湿度和光照的要求。     

基于SVC和过采样的类别非均衡农业高光谱数据分类

系统研究了农业高光谱数据中少数类的分类质量问题。为了提升少数类的分类质量,提出采用过采样SMOTE技术增加少数类新样本,同时研究了SMOTE技术中新样本生成策略和少数类采样倍率对高光谱数据中少数类分类结果的影响,以及不平衡数据集上分类器与模型的匹配度。在新的采样数据集上采用多类分类SVC技术对少数类分类,提升了非均衡高光谱数据集中少数类的分类质量。在真实数据集上进行了试验验证,并对不同的分类方法和系统参数进行了试验对比和分析,结果表明,本文方法能够显著地提高非均衡高光谱数据中少数类分类效果,平均分类精度不小于0. 82,平均召回率提升幅度为11. 11%～26. 15%,F1提升幅度为5. 81%～40. 85%。