集约化家禽养殖无线传感器网络监测系统

针对集约化家禽养殖过程中禽舍环境监测效率低、灵活性差等问题,本研究构建了基于无线传感器网络技术的远程禽舍环境监测系统.设计并研制了以监测禽舍环境温湿度、氨气浓度为目的的传感器节点和路由节点,以数据远程传输为目的的GPRS网络网关节点;节点软件使用C语言编程,根据实际需求编写了无线路由协议及应用程序.该系统实现了禽舍环境信息远程在线监测,解决了集约化家禽养殖过程中环境信息信息化、网络化所存在的问题,为保障集约化家禽养殖的生产安全提供了一种新的手段.     

正交法优选亮菌多糖脱色工艺研究

[目的]建立亮菌多糖脱色的最佳方法。[方法]以色素脱除率作为主要考察指标,通过单因素考察和正交法优化亮菌多糖脱色工艺。[结果]D152树脂、45℃、p H 5.0为最佳脱色条件。[结论]D152作用后色素脱除率高,糖保留率高,有益于下一步分离纯化。     

基于水产养殖无线传感器网络网关设计与组网研究

分析了水产养殖水质监测现状,针对国内水产养殖无线传感器网络网关设计存在的问题,提出并实现了一种能与多个服务器通信与能量自我补给的网关,包括处理器模块、射频模块、GPRS模块和充电模块.根据水产养殖环境特点,设计一种适合大面积部署与减少跳数的组网方法.在此网关和组网方法的基础上对水产养殖环境进行组网试验,组网实验丢包率为3.38％.     

基于Web实验室开放管理系统的设计

介绍了根据华南农业大学工程学院的电子信息工程专业实践教学需求,采用浏览器/服务器式模型,在Windows下采用ASP和SQL数据库来实现OLMS,开发基于Web实验室开放管理系统的总体过程.该系统设计简洁,功能齐全,在实践教学中运行良好.     

基于深度学习的荔枝虫害识别技术的应用与实现

【目的】 虫害是影响荔枝产量与品质的重要制约因素，基于深度学习的荔枝虫害识别可以为荔枝种植过程中的虫害防治工作提供技术支持，对提高荔枝产量及品质，提高果园生态安全具有重要作用。【方法】 文章针对目前荔枝虫害识别领域存在的问题，为提高虫害目标识别精度和效率，以荔枝蝽象为目标虫害，提出一种基于YOLO v4的目标检测方法，首先使用专业摄像头、大型数据库、智能虫情测报灯3种方式采集荔枝虫害图像，配合数据增强方法，用LableImg平台进行数据标注，制作一个特征丰富的数据集，在CSP Dark net框架下进行网络模型训练，得到荔枝虫害识别模型。【结果】 基于深度学习的荔枝虫害识别技术在广州从化荔枝现代农业产业园进行应用，取得了较好的应用效果，证明该技术可以实现真实复杂环境中荔枝虫害的有效识别。【结论】 基于深度学习的荔枝虫害识别模型，能够实现虫害的科学监测，降低农户对于虫害的投入成本，减少化学农药的使用，改善荔枝生长的环境，进一步实现荔枝生产绿色化要求，增加作物的经济价值。     

基于Web实验室开放管理系统的设计

介绍了根据华南农业大学工程学院的电子信息工程专业实践教学需求，采用浏览器/服务器式模型，在Windows下采用ASP和SQL数据库来实现OLMS，开发基于Web实验室开放管理系统的总体过程。该系统设计简洁，功能齐全，在实践教学中运行良好。     

基于低功耗的发射功率自适应水稻田WSN监测系统

针对农田环境信息监测存在能量有限、节点通信距离各异等特点,设计了一种基于接收信号强度和丢包率的发射功率自适应水稻田监测系统,并搭建了一个长期、稳定且可靠的低功耗无线传感网络。硬件方面,为扩大网络的覆盖范围和提高系统的稳定性,采用频率异构的方式对节点分簇,为不同类型的节点配置不同类型的天线。软件方面,为提高CPU利用率,各类节点程序设计采用基于小型嵌入式实时操作系统FreeRTOS;为降低功耗,采取定时休眠唤醒、传感器掉电控制的工作模式和基于感知数据差的低功耗自适应机制。试验结果表明,在150 m通信距离内,系统可以根据当前的通信质量,将节点的发射功率自适应地调整到实现当前通信可靠性所要求(丢包率小于1.3%)的最小发射功率上;对比10 d Bm固定发射功率,当发射功率自适应算法调整为8、6、3 d Bm时,节点续航能力分别提升了11.9%、21.4%和33.3%。通讯性能对比表明,本设计节点的通讯性能明显优于其他3种基于不同发射功率自适应算法的节点,从而验证了本系统的可靠性与实用性。     

基于无线传感器网络的农村供水厂水质监测节点的设计

为解决目前农村供水厂监测所存在的无线通信障碍、污染预警滞后和成本高等问题,设计了一款无线传感器网络节点,用于组网实现农村供水厂水质的监测。节点以STM32F103ZET6为核心,WLK01L39射频芯片及其外围电路作为无线通信模块,传感器模块由美国ASI公司的水质溶解氧、p H、温度复合传感器以及Global Water公司的WQ730浊度传感器组成。为节点编写了通信协议、时间同步算法和应用程序。在软件设计上,节点采用睡眠、苏醒工作机制来降低功耗。对节点的功耗和通信距离进行了分析和测试,组网试验结果表明,节点运行稳定可靠,组网系统在空旷地带有效通信距离达到500 m,节点平均工作电流低于50 m A,休眠电流低于25μA。     

采用改进YOLOv4-Tiny模型的柑橘木虱识别

黄龙病是一种以柑橘木虱为传播媒介的毁灭性病害，其关键预防措施是在果园现场环境对柑橘木虱识别监测，辅助果农进行早期防治。该研究基于YOLOv4-Tiny模型提出一种适用于嵌入式系统的柑橘木虱识别模型。通过改进YOLOv4-Tiny模型的颈部网络，利用浅层网络的细节信息以提高模型识别柑橘木虱的平均精度；采用交叉小批量归一化（Cross mini-Batch Normalization，CmBN）方法代替批归一化（Batch Normalization，BN）方法，通过累计卷积层的输出，提升统计信息的准确度；针对柑橘木虱易被遮挡的问题，模型训练时使用Mosaic数据增强，提升模型对遮挡目标的识别能力。通过自行建立的柑橘木虱图像数据集完成模型的试验验证。结果表明，该模型的柑橘木虱平均识别精度为96.16%，在图形处理器（Graphics Processing Unit, GPU）上的推理速度为3.63 ms/帧，模型大小为24.5 MB，实现了果园环境下快速准确地识别柑橘木虱，可为黄龙病防治技术的进一步发展提供参考。     

基于物联网的集约化兔场环境监测系统

为了解决集约化兔场环境监测技术落后的问题，需要设计一套基于物联网的集约化兔场环境监测系统。该系统具有能够双向传输数据的无线传感器网络，能够采集兔舍内空气的温度、湿度及氨气浓度，将环境数据和报警信息发送至指定的服务器或手机内。通过在广东骏威农业有限公司的集约化兔场的应用，验证了系统可以定时自动采集兔舍内关键位置的环境信息，对发展集约化兔场生产信息化自动化、提高兔子养殖产业的发展具有重要意义。