温室动态星型无线传感器网络通信方法研究

针对温室测控系统信息传输技术存在的一些问题,根据温室结构特征提出一种动态星型无线传感器网络的框架,从低成本低功耗角度出发,移动的汇聚节点采用定时跳频方法与子节点形成子网,以尽量缩短点对点之间的通信距离。利用帧扩展的方法实现了以低功耗芯片nRF2401A构成复杂的通信网络,并给出了传感器节点、控制节点和汇聚节点的通信算法。在汇聚节点不同的工作状态下,对网络子节点进行能耗分析,结果表明,动态星型无线传感器网络的通信方法具有很好的节能效果,对温室中数据的传输是有效的。     

自适应Tree-Mesh结构的大棚无线监测网络设计

针对大棚基地作物状态及环境信息的无线采集的需求,设计了改进的分簇Tree-Mesh混合拓扑结构无线传感器网络,并利用ZigBee实现了组网和多跳通信,以CC2530为核心设计了多传感器无线节点硬件系统,基于Z-Stack协议栈设计了有限状态机节点程序。同时,针对无线节点低功耗和网络信息低冗余的要求,设计了基于接收信号强度指示的最佳发射功率自适应机制,和基于感知数据差值的最小传输数据冗余自适应机制。试验结果表明,节点单跳和多跳通信速率典型值分别为20与0.3kb/s,采用干电池供电和直流供电的节点通信距离分别可达30和90m。仿真结果证明采用低功耗自适应机制的节点功耗降低了38.44%,可用作大棚基地的环境监测。     

基于低功耗传输方法的设施花卉环境监测系统

为了降低现有设施环境监测系统中传感节点的能耗,延长无线传感网络的生存周期,该文提出了节点动态组包主动传输和多种环境变量加权控制传输2种低功耗机制,减少了大量重复冗余数据的传输,并实现了基于Zigbee的设施花卉环境监测及其低功耗传输系统。节点以CC2430芯片为核心,并根据影响花卉生长的环境参数,同时装载SHT10温湿度传感器、BH1750FVI光照传感器以及COZIR二氧化碳传感器,因此节点可同时采集传输多种环境参数,降低了硬件成本。在南农大园艺试验基地进行组网测试,试验结果表明,系统比传统周期传输节点(周期1min)的能耗减少85.97%,测量精度在98.5%以上,网络平均丢包率为0.84%,满足了对设施花卉环境的有效监测及低功耗传输的要求。     

基于低功耗广域网的海岛水产养殖环境监测系统研制

针对海岛环境中水产养殖区域分散、工作环境恶劣、人工巡检不便等问题,设计了基于低功耗广域物联网的海岛养殖环境监测系统。系统包括集成Arduino和传感器的终端采集节点,通过LoRa技术实现数据汇总和远距离传输的汇聚网关,利用Python与PostgreSQL开发用于数据接收、存储、处理、访问和控制的后台监测系统。通过对网络拓扑复杂度、能耗等方面的评估,表明在海岛环境下部署水产养殖环境监测系统,相比传统Zigbee多跳无线传感网,采用LoRaWAN,其单跳节点覆盖范围更大,而网络复杂度、能耗等更优。测试表明该系统能以较低功耗实现整片区域内远距离数据采集,有效传输养殖区水体环境数据。网络生存期与传输可靠性测试表明,当传感器节点采用3.7 V/4 200 mAh锂电池,上传周期为30 min时,监测网络的有效生存期理论上可达2.4 a;在800 m通信范围内,发射功率为20 mW时,节点丢包率小于3.6%,具有较高的通信可靠性。该研究可为水产养殖生产和物联网应用研究提供有效参考。     

基于农田无线传感网络的分簇路由算法

由于无线传感网络节点的能量有限,如何有效地利用有限资源以及实现数据的有效传输,成为研究热点问题.针对农田区域广以及种植作物杂等环境特征,为延长农田无线传感器网络的生命周期,提高传感网的数据包投递率,构建了适用于农田信息采集的无线传感器网络架构,提出了一种混合式的分簇路由算法HCRA(hybrid clustering routing algorithm),研究了簇的形成、簇头竞选以及簇间路由过程,并对HCRA算法与低功耗自适应集簇分层型算法LEACH(low-energy adaptive clustering hierarchy),以及使用固定簇半径的混合节能分簇算法HEED(hybrid energy-efficient distributed clustering)进行了仿真试验.结果表明:在1 000次迭代周期下,采用HCRA算法的网络生存时间要比LEACH算法长约28％,比HEED算法长约12％;采用HCRA算法的数据包投递率要比LEACH算法高约34个百分点,比HEED算法高约16个百分点.该研究可为农田环境信息采集自动化监测系统提供参考.     

基于ZigBee技术的粮库监测系统设计

针对大型粮库设施粮食存储环境相关参数监测点分散的现状,设计出了一种层次型网络拓扑结构的无线传感器网络中央监测系统。以承载ZigBee技术的CC2430芯片为无线节点的检测与信息处理核心,结合温度、湿度传感器模块,构成无线传感器网络终端检测子节点,对现场环境实时检测,并通过路由节点将数据上传;路由节点模块设计,采用无线或RS-485标准的方式与中心节点进行信息通讯,使现场循环检测数据能实时传送给中央监控计算机,实现深入粮仓内部的多点检测、实时监测。结果表明,系统功能扩展方便、布网灵活、施工成本低,为大型粮库设施现代化管理奠定了基础。     

基于增强型Tiny-YOLOV3模型的野鸡识别方法

智慧农业病虫害检测技术发展迅猛,而对农作物具有危害的鸟类检测技术尚处于起步阶段,近年来由于生态改善,野鸡繁殖数量激增,其喜食小麦、玉米、红薯等农作物的种子与幼苗,对农业造成一定危害。该研究提出了一种适宜于嵌入式系统部署的人工智能野鸡识别方法。由于在野外环境下移动平台上部署,需采用轻量级网络,同时保证检测精度与实时性,因此,根据Tiny-YOLOV3轻量级目标检测网络基本结构,提出了一种针对野外复杂环境中出现野鸡的实时检测网络-增强型轻量级目标检测网络(EnhancedTiny-YOLO,ET-YOLO),该网络特征提取部分加深Tiny-YOLOV3特征提取网络深度,增加检测尺度以提高原网络目标检测精度,网络检测层使用基于CenterNet结构的检测方式以进一步提高检测精度与检测速度。使用野外实地采集各种环境下出现的野鸡图像作为数据集,包括不同距离、角度、环境出现的野鸡共计6000幅高清图像制作数据集。试验结果表明,ET-YOLO在视频中复杂环境下出现的野鸡平均检测精度达86.5%,平均检测速度62帧/s,相对改进前Tiny-YOLOV3平均检测精度提高15个百分点,平均检测速度相对改进前Tiny-YOLOV3提高2帧/s,相对YOLOV3、Faster-RCNN与SSD_MobileNetV2主流代表性目标检测算法,平均检测精度分别提高1.5、1.1与18个百分点,平均检测速度分别提高38、47与1帧/s。可高效实时地对复杂环境下出现的野鸡进行识别,并且检测模型大小为56 MB,适宜于在农业机器人,智能农机所搭载的嵌入式系统上部署。     

采用改进RetinaNet的笼养肉鸽繁育期个体检测模型

实现繁育期精准个体检测是提高集约养殖环境下肉鸽繁育效率和精准管控效果的有效手段，其中小目标鸽蛋及粘连乳鸽的精准检测是关键。该研究提出了一种基于改进RetinaNet的目标检测模型，以RetinaNet网络为基础框架，将ResNet50特征提取网络与特征金字塔网络（Feature Pyramid Networks，FPN）结合，增加特征金字塔网络中特征检测尺度，提升对图像中遮挡鸽蛋与粘连乳鸽的检测精度；在分类和回归子网络前引入卷积注意力模块（Convolutional Block Attention Module，CBAM），提升对小目标检测的精度。试验结果表明，该研究提出的模型对于笼养肉鸽个体检测的平均精度均值（mean Average Precision，mAP）达到80.89%，相比SSD、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s、YOLOv5m和原始RetinaNet模型提高了18.66、29.15、19.92、21.69、18.99与15.45个百分点；对成鸽、乳鸽与鸽蛋检测的平均精度（Average Precision，AP）分别为95.88%，79.51%和67.29%，相对原始RetinaNet模型提高了2.16、21.74和22.48个百分点，在保证成鸽精准检测的基础上，显著提升了对复杂环境下存在局部遮挡的小目标鸽蛋以及粘连乳鸽的检测精度，为实现集约化养殖环境下肉鸽繁育周期个体检测和精准管控提供有效支持。     

规模化兔场生产监管系统的设计与实现

针对规模化兔场易产生的环境恶化快、配种繁殖乱、近交衰退、管理效率低等问题,该文基于无线传感器网络、网络通信等物联网技术,设计了规模化兔场生产监管系统。在实现生产过程管理的同时,重点实现了规模化兔场的远程环境监测与亲缘关系分析功能。设计研制了低功耗兔舍环境监测节点,利用多传感器采集兔舍内氨气浓度、空气温湿度等环境数据,通过节点间自组网的形式构建了兔舍环境监测无线传感器网络,实现了兔舍养殖环境参数的远程传输与在线监测;基于近交系数与亲缘系数的公式模型,对种兔的遗传信息进行存储、计算与分析,实现了种兔亲缘关系的自动分析,最大限度的降低兔体质量受近交影响的风险。该系统已在广东骏威农业有限公司应用,结果表明与人工监管兔舍相比,系统监管兔舍仔兔存活率提高了5.15%,种兔死亡率下降了3.33%,均达到差异显著水平(P0.05),企业生产效率和经济效益也得到全面改善。     

基于特征递归融合YOLOv4网络模型的春见柑橘检测与计数

春见柑橘个体小、单株果树柑橘密集、柑橘之间的形态与颜色相似度高且易被树叶严重遮挡,这些特点给春见柑橘检测与计数带来了较大困难。该研究以实际春见果园环境中的春见柑橘作为检测与计数对象,提出了一种以春见柑橘为检测目标的基于特征递归融合YOLOv4网络模型（YOLOv4 network model with recursive fusion of features,FR-YOLOv4）。针对春见柑橘尺寸小的特点,FR-YOLOv4网络模型的主干特征提取网络采用了感受野更小的CSPResNest50网络,降低了小尺寸目标的特征图传不到目标检测器中的可能性;针对春见柑橘被遮挡和密集分布的情况,采用了递归特征金字塔（Recursive Feature Pyramid,RFP）网络来进行特征递归融合,提高了对果园环境下春见柑橘的检测精度。试验结果表明：FR-YOLOv4网络模型对于果园环境中春见柑橘的平均检测精度为94.6%,视频检测帧率为51帧/s。FR-YOLOv4网络模型相比于YOLOv4、单次多框检测器（Single Shot Multi-Box Detector,SSD）、CenterNet和更快速卷积神经网络（Faster- Region-Convolutional Neural Networks,Faster R-CNN）的平均检测精度分别提高了8.9、29.3、14.1和16.2个百分点,视频检测帧率分别比SSD、Faster R-CNN提高了17帧/s和33帧/s。FR-YOLOv4网络模型对于实际果园环境中春见柑橘的检测精度高,具备检测实时性,适用于春见果园中春见柑橘检测与计数。     

基于UWB与物联网的移动式温室环境监测系统设计与实现

为低成本实现对温室不同区域环境的全面感知，该研究设计了移动式温室环境监测系统，其采用超宽带（Ultra Wide Band，UWB）网状拓扑结构进行分布式组网，节点设备以一主多从的形式对移动工作台实时定位。利用优化后的双向双边测距算法计算各基站与标签之间的距离，通过距离的归一化残差分布判断是否存在非视距（Non Line of Sight, NLOS）误差，利用改进后的增量卡尔曼滤波算法消除NLOS误差，通过Chan算法解算标签准确位置。移动工作台以Arduino控制器为核心，搭载温度、湿度、二氧化碳和光照度传感器，实现对温室环境的实时监测和对移动工作台的远程控制。测试结果表明，系统静态定位最大横向偏差为7.92 cm，最大纵向偏差为7.98 cm，横向和纵向偏差的平均值均<5 cm；移动工作台以0.4 m/s的平均速度行驶，动态定位最大横向偏差为8.7 cm，平均横向偏差为4.7 cm；采集参数上传平均丢包率为2.78%；温度、湿度、光照度和二氧化碳浓度监测相对误差分别低于0.63%、0.34%、0.70%和0.67%，满足温室环境信息移动监测要求。该研究对温室环境调控和温室内作业机具精准定位技术的发展具有一定的理论意义和参考价值。     

山地橘园无线环境监测系统优化设计及提高监测有效性

针对山地橘园生长环境时空变异大,气候复杂多变的情况,对山地橘园无线监测系统进行了优化设计及试验,以实现橘园生长环境信息的有效监测。设计了适合山地橘园环境工作的信息帧结构,引入了双向指令控制机制,节点拓扑发现,路由监测以及节点信息多样化采集优化机制,以增强山地环境下橘园信息采集的鲁棒性和可控性。对橘园无线信道衰减情况进行了测试,引入阻挡和雨衰因子建立无线信道衰减模型,并用于指导橘园无线监测网络部署试验。无线信道衰减分析与网络部署试验结果表明,在复杂气候条件下,系统天线部署高度在1.5 m,单跳通信距离在30 m内,可较好地完成山地橘园环境信息采集和传输任务。744 h的连续监测运行试验数据表明,优化设计后的无线监测系统信息传输成功率得到了提高,30 m距离内的传输成功率在99.12%以上,监测系统工作稳定,运行良好,适于野外条件下山地橘园生长环境无人远程实时监测工作。     

全国土壤水分及作物长势地面监测体系的初步构想

土壤水分和作物长势监测是农情监测系统中不可缺少的重要组成部分。土壤水分含量直接影响着作物生长,作物长势的好坏与作物产量有着密不可分的关系。该文从应用角度出发,通过分析自然环境及作物布局等区域特征,进行监测样点布设,明确了监测内容及评价指标,并构建网络信息化平台,建立大尺度的地面土壤水分及作物长势监测系统,实现数据网络化管理,同时结合遥感信息进行综合应用,及时为政府提供决策支持。     

基于物联网的保育猪舍环境监控系统

保育猪舍内部小气候环境对确保仔猪的正常生长关系重大,该文基于物联网技术开发了保育舍环境可视化调控系统。采用Zigbee无线技术将舍内各保育床及周围设备组成无线网络系统,以ARM-LINUX嵌入式服务器为现场控制中心。系统依据分布于各保育床内的传感器获得的环境参数,精确调节各保育床内的小气候环境。通过WIFI无线技术将服务器与INTERNET无缝连接,使用户端延伸并扩展到猪舍及室内设备,实现环境与设备之间,环境与人之间进行信息交换。采用B/S(浏览器/服务器)模式,实现通过浏览器远程实时监控猪舍。试验结果表明,该系统性能稳定,信息无线采集、环境自动调控及远程可视化调控均达到实际需求,适合保育猪舍环境智能化精准管理,可应用于自动化、智能化的牲畜养殖中。     

远程农业监测信息系统设计与实现

针对农业信息远程监测服务需求和物联网农业应用背景,设计开发了农业信息远程监测和服务系统。系统将无线数据采集、远程数据传输和网络服务相结合,实现了远程、多目标、多参数的农业信息实时采集、显示、存储、查询和统计等功能。系统通用性和扩展性较强,在数字农业、农作物防灾减灾等领域具有良好的应用前景。     

基于3S技术联合的农田墒情远程监测系统开发

农田墒情信息是现代农业实施精准施肥、精确灌溉的重要科学依据。为了实现快速准确地采集墒情信息,研究开发了基于3S（GPS/GIS/GPRS）技术联合的农田墒情远程监测系统。该系统主要由农田信息监测网络节点和远程服务器组成,在小范围内由传感器节点基于ZigBee通讯协议组成无线传感器网络,在大尺度上通过网关节点集成GPS网络,利用GSM/GPRS网络实现与Internet的信息交互,完成了墒情数据的自动采集、无线传输和准确定位。设计了太阳能自供电的长寿命无线传感器节点和网关节点,开发了服务器端农田墒情信息管理系统软件,实现了Web方式下的参数远程设置和信息实时监测。该系统的设计开发为农田墒情信息监测和分析决策提供了有效的工具。     

基于ZigBee网络的温室环境远程监控系统设计与应用

针对温室环境数据信息监控特点,本文进行了基于ZigBee协议的传感器节点技术的开发,并在此基础上组成现场监控无线传感器网络,通过网络汇聚节点与无线移动网络（GPRS/CDMA）和INTERNET的无缝连接,实现数据远程传输至指定数据库服务器。无线传感器网络组建采用星型拓扑结构,通过软件设置在需求时唤醒ZigBee网络节点,使监控设备具有组网灵活、拆移便捷等优点。通过在实际生产过程中应用表明,该系统工作性能稳定,在数据采集和传输等方面均达到了设计要求,尤其是有效简化了现场设备安装与拆移等过程,使之更适合各类农业现场数据监控的需要。     

20万羽蛋鸡规模化生产管理网络信息系统的设计

针对我国规模化蛋鸡生产的总体水平现状以及对禽蛋需求的增加,设计基于数据库、专家系统和自动化监控技术的规模化蛋鸡场生产管理系统,探索建设养鸡生产网络信息系统的技术和方法。在已有系统基础上,将科学计算、数据分析、绘图处理、人工智能和自动化监控技术集成于一体,为提高我国规模化蛋鸡企业生产水平、科学饲养与鸡病防治,提供早期预测和专家咨询,为管理人员提供蛋鸡生产动态管理及科学决策提供依据。     

基于UAV-WSN MAC的海水稻生长环境信息感知

针对传统无线传感网络(wireless sensor network,WSN)在数据采集和传输上能耗、传输时延和吞吐量等难以满足海水稻生长环境监测要求，该研究提出一种WSN网络介质访问层海水稻生长环境信息感知策略(medium access layer saline-alkali tolerant rice environmental data perception strategy,MAC-SREP)，主要思想是将多无人机协同搜索区域模式映射为单无人机(unmanned arial vehicle,UAV)搜索模式，在此基础上，利用簇头节点的通信距离和UAV对地面的通信覆盖半径修正Voronoi图，再利用修正Voronoi图进行分簇，优化UAV的飞行路径；然后利用MAC层机制对UAV的数据包类型进行优先级调度和时隙分配，以保证网络资源的有效分配。仿真试验结果表明，MAC-SREP在多无人机-无线传感网络(multiple UAVs-WSN,mUAVs-WSN)的网络生命周期和网络吞吐量比单无人机-无线传感网络(single UAV-WSN,sUAV-WSN)分别提高25%和15%，端...     

基于GPRS的移动式农田信息智能服务系统通信协议

移动式智能服务信息系统中,远程无线网络通信协议至关重要,担负着远程主机和移动终端之间进行信息交换和实现信息同步的功能。由于农田信息复杂多样,无法设计出通用的网络传输协议,必须根据实际应用中具体的需求而制定,因此该文提出了基于TCP/IP远程农田网络通信协议。利用此协议,移动式智能服务信息系统实现了远程主机对移动终端PDA的有效管理,实现了远程主机与无线移动终端之间的信息无缝连接,为实现对农田土壤水分、温度等数据的监控奠定基础。