| 基于物联网的桔小实蝇诱捕监测装备设计及试验 |
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| 引用本文： | 肖德琴,傅俊谦,邓晓晖,冯健昭,殷建军,可欣荣.基于物联网的桔小实蝇诱捕监测装备设计及试验[J].农业工程学报,2015,31(7):166-172. |
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| 作者姓名： | 肖德琴 傅俊谦 邓晓晖 冯健昭 殷建军 可欣荣 |
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| 作者单位： | 1. 农业部现代农业装备重点实验室，南京210014; 2. 华南农业大学信息学院，广州 510642;,2. 华南农业大学信息学院，广州 510642;,2. 华南农业大学信息学院，广州 510642;,2. 华南农业大学信息学院，广州 510642;,2. 华南农业大学信息学院，广州 510642;,3. 华南农业大学工程学院，广州 510642; |
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| 基金项目： | 农业部南京农业机械化研究所开放课题资助（项目名称：基于物联网的作物生长现场高质量图像采集装备研究，5600-H14229）；广州市科技计划课题资助（项目名称：桔小实蝇诱捕追踪与计量优化算法研究，1563000115） |
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| 摘 要： | 为了实现对桔小实蝇诱捕的实时监测和快速诊断,设计了一个基于物联网的桔小实蝇诱捕监测装备。该装备包括诱捕监测装置、太阳能供电装置和监测控制装置3个主要部分,其中诱捕装置包括顶盖、透明的连通件和诱捕瓶;太阳能装置包括太阳能板、蓄电池以及太阳能板支架;控制装置包括Fit-pc控制器、3G通讯模块和自主研发的桔小实蝇监测计数系统软件。该装备结合了机器视觉技术、远程通讯技术以及太阳能供电等技术,实现了集病虫害信息采集、处理、传输与自供电为一体的桔小实蝇诱捕监测装备,可长期的、实时的、远程的监控桔小实蝇诱捕过程和精确的计算桔小实蝇数量,且可自动传输到远程服务器并保存在本地存储卡中。在实验室环境下采用该装备测试,在830 s内有138头桔小实蝇进入该装备,系统检测出的结果是131头,检测成功率为94.9%。采用该装备在杨桃公园从2013年11月到2014年12月进行了一年多测试,系统软硬件可以稳定地协同工作,仅在光照严重不足太阳能供电不力的情况下出现过系统停止运行。基于物联网的桔小实蝇诱捕监测装备能自动跟踪计算桔小实蝇数量,从而向区域监控人员提供简洁有效的监控信息,在农业上有着广泛的应用前景。
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| 关 键 词： | 实时控制 设计 机器视觉 物联网 桔小实蝇 诱捕 视觉感知 计数 |
| 收稿时间： | 2015/1/18 0:00:00 |
| 修稿时间： | 3/6/2015 12:00:00 AM |
Design and test of remote monitoring equipment for bactrocera dorsalis trapping based on internet of things |
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| Xiao Deqin,Fu Junqian,Deng Xiaohui,Feng Jianzhao,Yin Jianjun and Ke Xinrong.Design and test of remote monitoring equipment for bactrocera dorsalis trapping based on internet of things[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2015,31(7):166-172. |
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| Authors: | Xiao Deqin Fu Junqian Deng Xiaohui Feng Jianzhao Yin Jianjun and Ke Xinrong |
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| Institution: | 1. Key Laboratory of Modern Agricultural Equipment, Ministry of Agriculture, Nanjing 210014, China; 2. College of Informatics, South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China;,2. College of Informatics, South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China;,2. College of Informatics, South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China;,2. College of Informatics, South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China;,2. College of Informatics, South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China; and 3.College of Engineering, South China Agricultural University, Guangzhou 510642, China; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | real time control design computer vision internet of things bactrocera dorsalis trapping visual perception count |
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