基于物联网的精准农业果蔬种植预警系统

依托专家系统,构建了基于遗传算法优化神经网络的病害诊断预警平台、生产管理预警平台和物流运输预警平台,合理布置传感器,同时应用了RFID、3G、Zig Bee、GPRS等物联网技术。该系统用于涮涮辣示范生产,在生产与运输过程中,起到了对环境参数超出适宜值范围进行预警,并能精细调控肥水、温湿度、农药等的作用,以降低生产成本,大范围应用能产生更好的经济效益。     

基于遗传选择的支持向量机作物病害图像自动识别技术

为了实现作物病害的计算机识别,提出了一种基于双编码遗传特征选择的支持向量机和病害图像多特征参数识别病害的方法。通过病害图像增强处理,采用基于HIS颜色空间的H分量与大津法(Otsu)结合对病斑图像自动分割,自动提取病斑的特征参数;运用双编码遗传算法优化病斑特征子集,并对其赋予权重,底层构建一对一投票策略的支持向量机分类识别作物病害的方法和途径。应用该方法对烟草病害中多种容易混淆的病害进行实验,结果表明:该方法与没有采用遗传算法的支持向量机相比,在同等条件下,特征向量减少了38%,而正确率却提高了6.29%,具有一定的有效性和实用价值。     

贝叶网在农业专家系统中的研究与应用

针对基于贝叶斯网建立农业专家系统所涉及的关键问题,在模型构建方面,手工构建是必要的,其中采用＂分离技术＂、＂局部结构＂机制和转换现有的确定性因子知识库等技术简化贝叶斯网的构造,使得基于贝叶斯网的农业专家系统获得了较好的效果,利用切集条件化（cutset conditioning）算法实现精确推理。创建了基于贝叶斯网的涮辣专家系统,系统运行结果表明,采用贝叶斯网来表示与处理农业中的不确定性知识是比较有效的。     

基于双编码遗传算法的支持向量机作物病害图像识别方法

为了实现作物病害的计算机识别,采用基于双编码遗传特征选择的支持向量机和病害图像多特征参数识别病害的方法,对病害图像增强处理,彩色病斑分割,特征参数提取,构建双编码遗传算法优化特征子集,并赋予权重的一对一投票策略支持向量机来分类识别作物病害进行研究.结果表明:在同等条件下,该方法与没有采用遗传算法的支持向量机相比,特征向量减少了38％,正确率提高了6.29％.     

基于病斑特征融合的烟草病害图像检索方法

针对目前烟草病害诊断专家系统依靠肉眼获取病害特征,致使病害诊断存在不确定性、误判等现象,提出了一种基于病斑特征融合的烟草病害图像检索方法以诊断病害。通过图像处理技术分割病害图像病斑,提取病斑的颜色、纹理、形状特征,依据双编码遗传算法和支持向量机识别病害模型对病斑特征降维,以获取表征病害的有效特征及权重。将有效特征归一化处理后与病害图像数据库系统中的病斑特征进行图像相似度距离计算,按距离大小返回一批相似图像,依据相似图像获取病害描述及防治措施。以烟草7种常见病害进行试验表明,融合病斑的颜色、纹理、形状特征检索病害图像,查准率和查全率明显比用单个特征检索的高。用这种方式诊断烟草病害,不但有较高的病害识别率,还能使诊断结果可视化,将其用于烟草病害诊断专家系统,将提高系统的鲁棒性,为实现病害的远程在线诊断提供条件。     

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为促进我国农业生产的标准化,有效控制生产、收购和加工等关键环节的质量,针对蔬菜、水果分散种植,标准难以统一,溯源渠道不畅的问题,构建基于物联网的新鲜果蔬产品质量安全溯源系统.系统依据新鲜果蔬产品供应链特点,采用RFID标签与一维码、二维码相结合的混合编码模式,应用物联网、数据库等技术,开发具有网络管理、条码打印、产品查询和智能手机管理等多功能的产品质量安全溯源系统.通过物联网技术,可自动采集环境信息,以及摄像头或手机拍摄的图像,上传至服务器,作为产品的源头信息.最终采用二维码溯源,实现产品在种植、收购、检测和加工等环节信息追溯.