LTM89O1在温室环境多点监测中的应用

运用一种新型的单总线式数字量输出温湿度传感器LMT8901组成网络化多点监测系统，实现了对大温室环境的多点综合监测。实践证明，该技术对温室的温度因子和湿度因子的监控更科学、更综合，克服了传统的单点孤立监测的弊端，使系统更简单，兼容性、扩展性和互换性更强。     

基于嵌入式 Web 服务器的远程温室监控系统设计

针对传统温室监控系统实时性差、监控环境因子单一的问题,设计了一种基于嵌入式 Web 服务器的远程温室监控系统。该监控系统以嵌入式Web 服务器为核心,结合CGI 技术实现多传感器数据与控制界面的动态传输,通过Internet 远程访问嵌入式Web 服务器,实现用户通过 Web 浏览器对温室环境多因子参数的监测与控制。该系统保证了对温室环境因子的精确检测与实时控制,可为温室作物提供适宜的生长环境。     

基于ZigBee的低功耗无线温室环境监测系统设计

提出了一种新型低功耗无线温室环境监测系统,基于ZigBee技术构建的无线传感网络实现环境信息采集和单跳或多跳方式的传输,网络中心节点汇集多环境信息由上位机处理,具有现场显示和报警功能。系统从硬件电路低功耗、节点多休眠、传输更迅速3方面实现系统软硬件结合的低功耗设计。结果表明,该系统功耗低、成本低,监测实时稳定,可进一步用作温室作业及其环境控制的重要依据。     

基于WDNN的温室多特征数据融合方法研究

目前物联网监测产品在温室生产中大量应用产生海量数据,但现有用于温室数据融合算法对高维特征及混合特征(数据同时包含稀疏特征和连续特征)处理精度较低且泛化能力较弱,鲜有利用深度学习模型对温室数据进行顶层融合并提供准确的决策信息。本文提出了一种基于宽-深神经网络(Wide-deep neural network,WDNN)的两级温室环境数据融合算法。首先利用温室内多点多特征数据训练WDNN深度学习模型,输出形式为多点单特征,再将该输出数据按照少数服从多数原则进行融合,得到温室环境状态的整体评估结果。试验结果表明,该融合方法对预测集中混合特征的决策准确率达到98. 90%,融合特征类型的增加,可用于监测参数更多、环境更复杂的温室,将WDNN模型用于温室混合数据融合是可行有效的,在保证决策精度的同时丰富了可融合特征类别,进一步提升温室融合系统的智能化程度,对温室智能调控提供有效技术支撑。     

温室内分布式温度监测系统

针对温室多点定位监测的特定需求,本文设计了一种温室内分布式温度监测系统。以STC12C5A60S2单片机温度采集节点,通过1-WIRE完成各温度采集模块温度数据的汇聚并保存对应节点位置信息;1-WIRE总线温度采集模块实现所在点的温度采集;最后将单片机节点、温度采集节点位置信息和温度值发送到网关,再通过网关最终上传到Web服务器。实验表明系统成本低、可靠性高、稳定性好,可以实时监测多点温度,符合设计要求。     

基于CAN总线和WSNs的温室环境监测系统设计

针对智能监测温室环境的需要,提出一种基于CAN总线和无线传感器网络(WSNs)的温室环境监测系统的实施方案。首先,介绍了基于CAN总线和WSNs的监测系统的总体结构;然后,设计了基于nRF9E5,nRF905和MSP430F149的智能节点;最后,给出相应的软件流程。该系统可以很好地实现对温室中影响植物生长的关键环境因子监测,为温室智能化管理提供科学依据。     

基于PIC单片机的智能温室环境控制系统

温室环境控制技术是智能温室的核心技术,我国在这一方面比较落后.为此,设计了一种以PIC单片机为控制核心的温室环境控制系统,实现了对温室内光照度、温度、湿度和CO2浓度重要环境因子的监测、控制调节及实时显示.该系统电路结构简单,智能化程度高,控制力可靠,可以将温室中的环境因子控制在一定范围之内;其通信系统抗干扰能力强,而且可以实现各个通信模块的热拔插,非常便于系统的扩展.     

温室环境下多变量的控制系统设计

针对有效、快速地检测和控制温室环境因素是温室生产的关键这一问题,介绍了温室中温度、湿度、光照和CO2浓度等主要的环境因素,并研究了对这些因素进行有效管理和控制的策略,设计了温室环境下多变量的控制系统。该系统体系结构为工控机和单片机开发系统的主从式结构,能够对温室内外环境因子进行实时监测和智能化调节,为农作物创造最优化的生长条件;系统以PC机为上位机,完成数据打印、数据处理和参数设置等辅助任务;采用MCS-51单片机为下位机,完成全部控制功能,下位机可脱离上位机独立工作。     

基于作物生长模型的温室智能控制系统

在对国内外温室智能控制系统进行调查分析的基础上,针对高档温室自动控制的需要,探索性地将温室作物生长模型引入到温室智能控制系统结构中,开发了基于作物生长模型的温室智能控制系统.该系统基于温室作物生长模型理论,对温室内外环境因子进行实时监测和智能化决策调节,为温室内作物生长创造最优化的生长条件.该系统功能强大,软硬件全中文界面,操作简便,运行可靠.     

设施农业环境因子无线监测及预警系统设计

针对传统温室内环境因子数据采集系统存在的问题,设计了一种能够实时测量、自动传输数据的设施农业环境因子监测以及预警系统.该系统基于无线传感器网络,以ZigBee模块CC2430芯片为核心,实现环境因子数据的采集、汇聚;采用GSM模块MC39i将数据以短信形式发至监控中心,实现了温室大棚内环境因子数据的无线监测以及远程传输;当某一环境因子超出阈值时,系统自动发送预警短信至用户手机或监控中心,提醒用户及时采取预防措施.该系统解决了传统手工测量工作量大、传统有线网络布线难的问题,提高了设施农业的自动化、信息化程度,可预防灾害性天气对农户造成的损失,可方便有效地用于各种温室大棚.     

面向叶类蔬菜病害识别的温室监控视频采集系统

为满足温室叶类蔬菜病害准确识别的视频数据需求,结合温室叶类蔬菜病害发生的特点,采用物联网技术,基于传感器感知的环境信息与摄像机监控视频信息,构建了一种面向叶类蔬菜病害识别的温室监控视频采集系统。该系统将案例检索与模糊推理方法相结合,设计温室监控视频获取方法,将传感器实时采集的数据与知识库中的病害产生环境条件相匹配,以匹配结果作为视频采集的依据,实现了监控视频的智能采集;并利用模糊推理方法,弥补案例检索结果不够全面的问题,确保了数据的准确获取。同时,该系统还提供了实时数据显示、实时视频监控等功能。系统应用结果表明,该系统能够满足温室叶类蔬菜病害识别的视频数据需求。     

ZigBee技术在温室监控系统中的应用

分析了目前温室环境监控系统存在的问题和ZigBee的技术特征,介绍了基于ZigBee技术的温室监控系统的结构,阐述了网络节点的硬件设计,并讨论了应用中存在的问题.温室监控系统实现了对温室环境参数的监控,提高了可靠性、抗干扰性与灵活性.     

温室通风设备状态监测系统设计与试验

根据现代温室监控和管理的需求,基于Android系统开发了温室设备的状态监控模块,采用CAN总线测控系统对温室内外环境数据进行实时采集并对温室环境设备进行控制.基于Android开发的系统软件具有远程监控的功能.根据摄像头提供的实时视频数据,对图帧间差分法和自相关函数法应用于温室风机停转状态的监测以及背景差分法和Can...     

基于物联网的温室农业种植环境监控系统研究

为有效提升我国温室种植环境监控系统工作的智能化与精准化水平,以农业物联网为应用平台,针对监控系统进行设计研究.以温室种植的功能需求为切入点,采用物联网各层级分别构思、整体融合的方法,建立基于物联网的参数监测数学模型,并从软件设计与硬件配置两大维度构建完整的监控系统.试验结果表明:监控系统的网络数据丢包率可控制在0.70...     

温室环境无线数据采集系统的研究

针对传统温室有线数据采集系统存在着成本较高、可靠性和移动性较差等问题，提出了一种由微机与GP32单片机系统为核心的温室无线数据采集系统，通过CC2420无线收发模块实现温室内各种生长环境检测传感器无线化，现场从机采集的数据通过无线信道传送到主机，主机通过RS232与上位机PC进行串行通信，采用Visual Basic 6.0作为软件开发工具设计了实时监控平台，从而实现温室内作物生长环境的无线智能调控。本系统是针对现代温室的生产特点设计的，它可以对温室内的多种环境参数进行有效的监测与控制，从而提高了温室生产的技术水平，减轻了劳动强度，提高了劳动效率。     

连栋棚室环境因子集中监测系统的研究

针对目前棚室环境监控系统实时性和可靠性差,价格昂贵以及操作复杂等缺陷,开发了基于CAN总线的连栋棚室环境因子集中监测系统.系统采用单片机控制、总线挂接式结构,通过CAN总线实现监测单元与显示控制单元之间的通信.经实际应用验证,该系统能实现多栋棚室环境因子的集中在线监测,监测准确,完全满足设施农业的生产要求,此外系统结构简单、操作灵活,成本低廉,具有很好的实用推广价值.     

一种智能大棚监控系统的设计

采用先进的传感器技术和控制技术,设计了一种经济型的智能大棚监控系统。通过自适应算法进行数据分析与处理,并将处理信息反馈给基站来控制外设,以改变棚内作物的生长环境,实现大棚环境的智能调节和预警功能。该系统集监、控、管于一体,实现了对作物生长环境的智能化控制和大棚作物的科学管理,满足作物稳产、高产、高效益的现代农业要求。     

基于物联网的远程温室视觉监控系统设计与实现

在当前智慧农业的大环境下,农作物生长过程的识别与监控问题一直是一项具有挑战性的任务,基于此提出一种基于物联网的远程温室视觉监控系统,系统通过LoRa无线通信技术监测温室内的温湿度、光照强度等环境参数,能够及时监测到农作物的生长状况,并实现自动通风、自动补光等功能。在PC端的Qt上位机实时监测温室内的环境信息并控制环境参数,通过OV9726摄像头对农作物进行监测,所获得的生长状态信息传输到S3C6410集中控制模块进行处理,结合克隆选择算法和朴素贝叶斯分类器对叶片进行识别处理。本系统采用LoRa模块进行自组网来实现环境监测,将Linux操作系统移植到集中控制模块,为视觉系统软硬件平台的搭建做准备工作,所使用的组合算法能够使得农作物叶片识别率达到95.3%,识别时间达到8.4 ms,对于叶片识别精度等方面有着明显的提升,经过实验充分验证本系统所使用的设备与算法的有效性。     

温室物联网测控管理系统开发与数据同步研究

为实现温室环境信息高效监测,开发了物联网测控管理系统的通用平台,主要包括基于Android的智能网关以及基于Google Web Toolkit的远程Web服务器,并制定了系统的数据同步通信协议。根据数据采集单元配置信息和预先设定的界面显示风格,智能网关和Web服务器的应用程序能够自适应地生成温室环境监测界面,动态地解析监测传感器数据并实现数据库存储,以Http post网络传输机制实现数据采集单元配置信息、监测传感器数值等数据在二者间的同步。试验结果表明温室物联网系统在实际应用中具有较高的稳定性,有效地避免了由于传感器和数据采集单元节点变更导致Web服务器和智能网关应用程序的二次开发。     

基于LabVIEW的温室环境监控系统的开发

为了解决传统以硬件为主的温室环境监控系统的操作复杂、交互性差等问题,利用LabVIEW开发了基于虚拟仪器的监控系统。该系统实现了温室内温度、湿度的实时采集、显示和存储;同时,还提供了超限报警、历史数据查询等功能。测试表明,系统能够准确地采集和显示温室的温度、湿度,具有操作简单、交互性好和性价比高等优点。