基于大数据分析的温室智能监控平台研究

随着精细农业的发展,农作物生长指标和环境参数的监测十分关键。传统的人工采集分析方法存在严重滞后性,无法完成对农作物生长状况的实时监控,导致农业生产效率低下。为有效提升农作物生产质量和产量,基于大数据技术,完成了智能安全监控平台设计。通过对农业生产大棚进行需求分析,完成大棚智能安全监控平台系统架构的设计,并对数据管理服务器、Web服务器及客户端服务器分别进行优化设计;构建了大数据分析Hadoop服务器集群架构,完成了智能安全监控平台软件功能结构和数据库结构的设计。实践应用表明:基于大数据分析的智能安全监控平台能够实时监测农作物生长状态,实现农业生产设备的智能精确控制,且为农业生产提供十分准确的生产决策信息,提升了农业生产效益。     

智能制造刀具管理系统设计与实现

刀具管理是智能制造生产管理系统的重要组成部分。针对轮式拖拉机柴油发动机箱体、壳体柔性生产线生产的刀具管理需求,分析在线刀具管理流程,实现实时信息驱动的生产管理模式,并以刀具状态信息为核心,集成MES制造执行系统、Kardex刀具柜、条码系统等多个信息系统,开发了刀具的全生命周期管理系统。通过实时采集刀具的物理位置和状态等数据信息,对刀具进行全生命周期状态信息追踪管理,实现刀具在生产制造环节数据高度集成与共享。     

温室大棚轨道式巡检机器人设计

传统温室大棚生产中存在人工获取农作物巡查数据不方便、覆盖率小等缺陷,急需智能巡检装备实时准确获取管控信息。通过对温室大棚结构环境和生产需求调研分析,设计了一种温室大棚巡检机器人,在实验室环境搭建巡检机器人平台进行了性能试验研究,该机器人能够执行全天候自动巡检任务,快速高效获取蔬菜生产过程的实时管理监控信息。     

基于Hadoop的蛋鸡设施养殖智能监测管理系统研究

为实现对蛋鸡生产过程中长期积累的海量数据进行高效存储和实时查询,利用Hadoop生态系统,设计了规模化蛋鸡设施养殖智能监测管理系统。针对环境数据的实时监测及大规模数据查询,用My SQL数据库存储近期数据、HBase存储历史数据,有效提升了检索速度;针对海量异构视频数据的统一管理,设计实现了基于MapReduce并行处理框架的分布式转码模块,将1.5 GB的视频分割为多个128 MB分段后进行转码,转码效率提高了50%。该系统实现了规模化蛋鸡场生产养殖中对实时信息、历史信息、基础设施信息、生产过程信息的统一管理,并提供了统计分析模块对采集获取的数据进行整合分析,开发了Web端网页版本及移动端APP版本的智能监测管理系统,便于用户进行实时访问,提高了生产养殖的工作效率。     

基于专家知识库的智能施肥灌溉决策系统设计

传统的施肥灌溉主要依靠人工控制,环境参数和农作物生长参数无法实时获取,作业人员只能凭借感觉和经验等主观意识进行施肥灌溉,科学性和时效性差,造成了严重的水资源和肥料的浪费,且人工配制肥料的作业效率低、效果差,导致农作物生产的质量和产量较低。为此,深入研究专家系统基本结构和工作原理,完成了基于专家知识库的智能施肥灌溉决策系统的设计,通过传感器技术完成环境参数和农作物生长参数的实时采集,利用专家知识库的设计,构建智能施肥灌溉决策系统。应用结果表明：基于专家知识库的智能施肥灌溉系统能够实时采集环境参数和农作物生长参数,通过建立专家知识库,可以根据农作物的生长需求提供精确的施肥灌溉决策信息,为农作物供给必要的水分和肥料,在提高施肥灌溉效率的同时,节约水资源和肥料,降低农业生产成本,具有一定的推广价值。     

基于园林花卉种植的智能管理系统设计

随着园林花卉种植规模的扩大,花卉种植管理难度越来越大。传统的花卉种植管理主要以人工干预为主,管理手段落后,对花卉的生长信息和需求预判不准,导致花卉管理系统紊乱,花卉种植效率低、产量小。为解决以上问题,设计了基于园林花卉种植的智能管理系统,通过各类传感器实时采集园林花卉的生长信息和环境参数,利用计算机技术和无线通信技术,完成相关数据的分析处理和计算,并控制相应的执行单元完成参数调控,还能将数据传输至后台数据库服务器中进行存储。应用结果表明:基于园林花卉种植的智能管理系统能够实时监测园林花卉的生长信息和环境参数,并通过控制执行单元完成对相关参数的智能控制;该系统监测参数全面、控制精度高,能够对花卉种植信息进行智能管理,可大幅提高花卉种植效率。     

基于BIM+GIS的水利工程全生命周期建设管理研究

针对水利工程项目所处地形环境复杂、涉及专业广、规划选址困难等特点,存在地形数据获取不准确、协同效率低下、进度管理等问题,提出基于BIM+GIS技术的全生命周期建设应用框架,采用BIM技术建立精细化模型,GIS提供真实的三维地形场景信息,分析两者数据融合难题,研究将BIM模型、倾斜摄影数据等多源数据融合接入到三维GIS平台上进行集成的方法,实现微观与宏观、虚拟与现实结合的多层次、多维度的信息融合,构建一个三维可视化的交互环境。以某抽水蓄能电站为例,应用于水利工程的规划、设计、施工、运维等阶段,实现进度、成本、质量、安全等项目信息的精准协同化表达,为大型水利工程的全生命周期管理应用提供了一种新的思路,提高了水利工程数字化建设水平。     

物联网技术在智慧农业中的应用

【目的】为突破农业领域数据采集困难与智能化程度低等技术发展瓶颈,建设农业物联网,制定农业物联网解决方案至关重要。【方法】本研究利用嵌入式技术、PLC技术、ZigBee组网、计算机网络技术等物联网技术,通过搭建物联网技术在智慧农业的网络链路环境,设计了物联网技术的四层结构图,包括硬件层、网关层、云平台层和应用层。设计了智慧农业网络链路、大棚种植自动化管理控制系统、环境监测子系统和安防监控子系统。【结果】通过建设实时、动态的物联网信息采集系统,可以实现快速、多维、多尺度的信息实时监测,实现农牧业智能监控、智能控制以及农业的可视化、精细化管理。【结论】在智慧农业中应用物联网技术,实现农业生产的自动化控制、信息共享等功能,促进传统农业转型升级,助推我国农业的现代化发展。     

智慧农业技术在农业发展中的实践与应用

智能农业破坏了我国传统农业的种植模式、生产经营方式和农业产业结构，实现了田间生长条件的实时动态观察、有效感知和有效控制，为作物种植环境奠定了更加科学的基础，从而促进了农业经营互联网智能化管理、高效化经营、多元化发展，大幅提高了农业产量与质量，推动了农业现代化发展。比如，使用卫星遥感、物联网设备可以更有效地采集农作物数据信息，从而提高农作物产量；运用人工智能、物联网等前沿科技，可以开展精细化栽培、生长环境监测等，并可以利用大数据分析了解市场需求，进行差异化定位，实现服务的网络化发展。     

大田自动施肥数字化管理系统设计开发

目前,国内农业生产中存在盲目施肥、施肥结构不合理及肥料利用率低等问题,造成了肥料大量浪费和环境污染问题。为此,基于精准农业技术的数字化管理技术,利用GIS软件Are View、数据库软件Foxpro,建立了大田自动施肥作业的数字化管理系统,以自动传感网络获取大田土壤肥力数据和空间位置信息,自动导入自动施肥数字化管理系统,生成大田土壤肥力地图,通过单片机控制步进电机对相应区域进行自动精准施肥。本数字化管理系统还具有信息查询、土壤肥力图表输出等功能,可进行可视化管理。大田试验结果表明:基于数字化管理系统的大田自动施肥系统界面友好,施肥高效,能满足大田土壤环境的数字化施肥,对农业可持续发展意义重大。     

农业灌溉智能化系统在农业生产中的应用

正农业灌溉智能化系统是利用计算机技术、电子信息技术和物联网遥感技术对农作物灌溉状况进行实时监测、控制和管理,实现了机井水位、农业灌溉用水量的远程和动态监测,以及数据的无线远程采集和监控。与传统的灌溉技术相比,智能遥控灌溉测控系统依托物联网信息技术为机井配置了远程智能监控设备,以高效节水信息化管理系统为平台,建立了完善的现代化农业灌溉管理服务和智能监测体系。通过4G网络互联实现数据共     

基于遗传优化模糊PID算法的温室智能控制系统研究

近年来,随着信息智能化和农业现代化的快速发展,我国温室种植取得了重大进展,形成了以科学方法管理控制大棚温室环境的理念;但因缺乏工厂化管理方式,温室智能控制技术在设施配套和产业自动化方面还有不足之处,与欧洲发达国家差距甚远。因此,设计一套适合我国农情的现代化温室控制系统显得非常重要,其对实时监测和精确控制温室环境参数,提高农作物产量和质量意义深远。本文根据大棚种植特点,基于遗传优化模糊PID融合算法,设计和研究了一套独有的温室智能控制系统,并对该系统进行性能仿真实验。结果表明:本温室智能控制系统性能良好、自动化程度高、节能显著,对大棚蔬菜的种植具有重要的促进作用。     

基于Cortex-M3的农作物生长参数监测系统设计

为了快速、全面地获取农作物生长过程中的参数变化(土壤墒情、雨量、地下水位),满足农业生产对信息的需求,提高粮食产量,设计开发了基于Cortex-M3的农作物生长参数监测系统。系统用多种智能传感器组成传感器网络,能够实时采集雨量、土壤含水率和地下水位数据,经软件解析、处理后,通过GPRS网络实现数据的无线传输。系统供电采用太阳能电池板和铅酸蓄电池两种方式,提高了设备野外工作的稳定性。硬件设计采用Cortex-m3内核的stm32f103作为MCU,相比于ARM系列,功耗降低了1/4,速度快了1/3。软件设计开发了数据采集、无线通信和在线访问等程序,通过浏览器,即使在远离监测点的异地,也能够实时查看设备状态和访问历史数据。经实践验证,系统能实现数据的稳定传输,适合农作物生长参数的实时监测。     

智能农机控制系统结构组成与应用

智能农机控制系统作为智能化农业的重要组成部分，对于提高农机作业效率和农作物生产质量具有重要意义。该文系统论述了智能农机控制系统的结构组成与应用现状，主要包括机器视觉、传感器、数据采集与处理、控制算法等，能够实现对农机的智能化控制和优化，可以对农机的运动、作业、灌溉和施肥等过程进行实时监控和调节，从而提高农机作业效率和农作物生产质量，促进农业现代化进程。未来智能农机控制系统应逐步实现多机协同，并将智能农机控制系统的数据与地理信息系统进行融合，以实现更全面、准确的农田管理和决策支持。     

基于PLC的农业温室大棚智能监测设备应用

传统温室大棚种植手段单一,对农作物生长信息和温室内环境信息的监测仍需要依靠人工进行,导致农业生产效率低下、数据监测不准确、实时性不强,对产量影响较大。为此,设计了基于PLC的农业温室大棚监测设备,将PLC技术、传感器技术与监测设备相结合,完成了温室大棚监测设备的总体结构设计,并通过硬件选型和硬件设计,完成硬件模块电路设计、PLC控制系统的I/O地址分配表设计和外部接线设计、软件流程设计。实验结果表明:智能监测设备能够实时检测温室大棚内的环境温湿度、CO_2浓度、光照度等参数,并能够通过PLC控制器完成对相关参数的智能控制。该智能监测设备监测参数全面,控制精度高,能够在较大程度上节约水资源和农业生产成本,提高了温室大棚种植效率。     

基于物联网的农业大棚生产环境监控系统设计

结合物联网技术与现代农业生产,设计了一种农业大棚生产环境监控系统。系统由农作物生产环境监控模块、野外气象监测站、控制系统模块及管理决策平台等部分组成。部署在农业大棚内的传感器节点,采用具有自组网特点的ZigBee网络,实时采集农作物的生产信息,协调节点通过以太网将采集到的数据传输至用户端管理平台,并存储于数据存储中心;设计了多网融合、风光互补野外气象监测装置,能够根据用户选择,通过NB-IOT、LoRaWAN、WiFi、4G、以太网,完成野外的温度、湿度、光照、粉尘、风速风向、降雨量等环境,以及气象数据的传输。与此同时,系统支持自动、手动两种控制方式,用户能够通过手机APP、PC,查看农作物生产过程的实时数据,完成农业大棚内风机、卷帘、加湿器、节水灌溉装置等现场设备的控制操作。实践表明:系统在农业科技园区部署后,农业技术人员能够根据农业生产的实时监测数据,判断农作物生长的最佳条件,实现农业大棚生产的科学分析、统筹与管理,有效提高了农业大棚的管理效率,降低了人工成本,使得农业智慧化程度有了较大的提升。     

精细农业下智能管理决策支持系统的研究

在精细农业管理过程中,智能决策管理系统是基于专家系统、作物生长模型等共同构建的决策支持系统。在作物生长过程中,融合气候环境、土壤性质、作物类型和相关生长信息等,基于智能管理单元,针对不同农业生产区域制定最优的管理方案与措施。系统论述了精细农业管理过程中决策支持技术、智能管理技术和精确管理决策技术的设计与开发应用,最后提出具体应用案例。研究结果旨在为提升精细农业生产系统的建设提供应用参考与借鉴。     

基于全方位旋转喷灌喷头的智能喷灌管理系统研究

【目的】传统农业喷灌方式需要人工巡检,存在水资源利用率低、人力资源浪费、经济效益低、人为管理不精确等问题。【方法】课题组设计了一套基于全方位360°旋转喷灌喷头的智能喷灌管理系统,运用Douglas-Peucker算法对传统喷灌喷头进行了智能化改造,结合MQTT通信和树莓派、Arduino、传感器进行了云平台设计。【结果】该系统可以提供智能喷灌服务,以“X形”沿边界喷洒,可以有效避免水资源的浪费,实现全覆盖喷洒作业,并可以对特定地点进行实时监控与操作。【结论】通过系统化智慧农业服务,降低了农民劳动强度,有效解决了城市绿化的相关问题,最大程度减少了土壤污染,促进了物联网与农业的深度结合,推动了农业灌溉系统的机械化、自动化、智能化发展。     

农业图像监测技术的应用与展望

随着农业信息技术的发展,农业生产的智能化与科学化受到越来越多的重视,其中通过智能化监测设备获取作物生长信息已成为主要发展方向。因此,学习和掌握不同监测设备的技术特点对获取农业信息是十分重要。本文分别介绍红外热成像技术和数码图像技术在农业上的应用,其中较为详细的阐述红外热成像技术在农作物生长长势、病虫害防治、品质的无损检测和农业生产自动化等方面的应用,分析总结两种成像技术在实际应用中的利弊,并进行讨论和展望,以期为智能监测设备的选择与应用提供依据。     

基于信息融合的农田智能化管理系统应用研究

随着农业生产规模的扩大,农田信息管理难度越来越大。传统农田信息管理主要以人工采集信息和主观经验管理为主,信息采集效率低、不全面,且实时性不高,管理效果差。为解决农田信息管理存在的诸多问题,深入研究了信息融合技术,建立了信息融合功能模型,并将其应用在农田信息管理中,完成了基于信息融合的农田智能化管理系统的应用研究。同时,优化设计了智能化管理系统的总体方案,完成了信息融合算法的结构设计及运算流程设计,并利用信息融合算法进行功能测试。测试结果表明:基于信息融合的农田智能化管理系统能够准确预测温度变化趋势,为指导农业生产提供较好的作业决策,实现了对大范围农田信息的智能综合管理,可以减少水源、肥料及电能等各方面的浪费,具有较大的推广价值