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基于嵌入式机器视觉的水稻秧盘育秧图像无线传输系统 总被引:2,自引:0,他引:2
杂交稻机械化秧盘精密播种育秧过程中需要人工实时监测,以保证秧盘播种性能,为解决传统人工长时间户外、低效的监测方式,设计了基于嵌入式机器视觉的水稻秧盘育秧图像无线传输系统。系统由嵌入式开发平台、无线Wi Fi网关、高清网络摄像头、红外传感模块、远程服务器等组成。嵌入式开发平台采用Tiny4412开发板,并在其上移植Linux系统、摄像头驱动、GPIO口驱动;采用Qt开发工具,完成图像采集、实时显示,并设计出友好的人机交互界面;利用Jpeglib静态库对图像进行数据压缩;利用无线Wi Fi局域网、嵌入式系统和远程服务器按照规定的协议通过Socket通信进行数据传输。远程服务器基于Netty框架对采集到的图像数据进行校验、实时显示和保存。试验结果表明,不同分辨率图像的无线传输速率均满足育秧流水线实时作业要求,JPEG格式的图像经过数据压缩,其传输速率大大提高;嵌入式采集终端能够稳定采集播种秧盘图像,并成功地上传到服务器,网络平均丢包率为0.23%,误码率为0.23%。 相似文献
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基于WSN和GSM的智能灌溉控制系统设计与实现 总被引:2,自引:0,他引:2
针对干旱区滴灌系统中智能灌溉和远程自动化的需求,基于无线传感器网络(WSN)和全球移动通信系统(GSM),设计并研发了一套可自动控制现场设备的智能灌溉控制系统。系统中的WSN将低功耗的现场控制单元和数据采集单元与节能型路由协议结合,延长了WSN农田信息采集的生命周期;基于GSM中的SMS(Short Messaging Service)技术,将需求命令下发到上位机控制平台;系统通过处理灌溉区的相关环境数据并进行分析,进行一定的自学习及再学习,可实现对现场设备自动控制。在新疆喀什市麦盖提县规模化节水灌溉增效示范基地的应用试验结果表明:该系统能适应恶劣的自然环境,操作简易,具有较好的鲁棒性,可进行广泛的推广应用。 相似文献
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为了提高果树采摘机器人的智能化和自动化水平,提高机器人的实时通信和在线控制能力,实现机器人作业过程的远程控制,在采摘机器人通信系统中引入了OFDM-MIMO模型,并将移动4G技术应用到了机器人的设计中,突破了机器人控制距离限制,实现了机器人的跨区域无线通信。机器人采用视觉传感器和4G网络采集并传输图像,图像数据可以在远程浏览器端实时显示,便于掌握机器人作业信息。当机器人碰撞传感器发出信号时,可以利用OFDM-MIMO信道模型进行图像的高效传输,并将视觉传感器采集的图像信息传送给远程控制端,在采摘出现失误时可以及时地调整机器人的状态,实现果实采摘的在线控制。同时,设计了机器人的实验样机,并对机器人的果实定位能力和通信能力进行了实验和仿真。实验和仿真结果表明:该种机器人可以有效地识别普通果实和套袋果实,并且通信实验测试和仿真测试的结果吻合,从而验证了结果的可靠性及OFDMMIMO模型在采摘机器人通信系统中的可行性。 相似文献
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设计了一种基于远程无线通信技术的灌区动态调水系统,由安装于各级渠道上的自动计量闸门集群和运行于调度中心的远程调水控制系统组成。利用明渠测流理论和传感测量技术,实现了闸门的计量功能;对称双轮双向卷拉驱动机构和中空蜂窝闸板结构设计,提高了闸门启闭运动的可靠性和闸门运行能效;开发了基于ARM的闸门终端控制器,实现了闸门终端的智能控制和无线远程通讯,多种闸门工作模式可满足不同的应用需求;设计了太阳能供电与电源管理系统,解决了闸门野外工作的供电问题;开发了远程动态调水控制的应用软件包,实现了对闸门的远程监控与联动调水。实验表明,闸门终端环境适应性强,性能稳定,动态水位误差小于5 mm,闸门定位误差小于1 mm,自由流的测流误差小于4.6%,淹没流测流误差小于8.3%,可满足各类自动调水工程应用。 相似文献
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无源无线轮胎压力监测系统研究 总被引:2,自引:0,他引:2
轮胎压力监测系统(TPMS)不仅能作为一种预警系统,有效预防轮胎爆胎事故,而且可以降低汽车油耗,保障整车的性能与寿命,能够产生巨大的经济效益和良好的绿色环保作用。首先报告了三种类型的无源TPMS及其优缺点,着重调查了SAW技术(Surface Acoustic Wave)的谐振型和延迟线型TPMS的研究现状,指出了无源无线TPMS实用化有待解决的问题,最后展望了TPMS未来发展的主流趋势。 相似文献
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针对动态室内环境的变化及时变的接收信号强度(Received signal strength,RSS)对定位精度的影响,提出了一类基于核自适应滤波算法的农业无线传感器网络室内定位方法。核自适应滤波算法具体包括量化核最小均方(Quantized kernel least mean square,QKLMS)算法及固定预算(Fixed-budget,FB)核递推最小二乘(Kernel recursive least-squares,KRLS)算法。QKLMS算法基于一种简单在线矢量量化方法替代稀疏化,抑制核自适应滤波中径向基函数结构的增长。FB-KRLS算法是一种固定内存预算的在线学习方法,与以往的"滑窗"技术不同,每次时间更新时并不"修剪"最旧的数据,而是旨在"修剪"最无用的数据,从而抑制核矩阵的不断增长。通过构建RSS指纹信息与物理位置之间的非线性映射关系,核自适应滤波算法实现WSN的室内定位,将所提出的算法应用于仿真与物理环境下的不同实例中,在同等条件下,还与其他核学习算法、极限学习机(Extreme learning machine,ELM)等定位算法进行比较。仿真实验中2种算法在3种情形下的平均定位误差分别为0.746、0.443 m,物理实验中2种算法在2种情形下的平均定位误差分别为0.547、0.282 m。实验结果表明,所提出的核自适应滤波算法均能提高定位精度,其在线学习能力使得所提出的定位算法能自适应环境动态的变化。 相似文献
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PLC监控系统在自来水厂的应用 总被引:3,自引:3,他引:3
针对自来水厂水处理的特点和工程实例,介绍了贵州铜仁自来水厂采用FX2N-128MR可编程控制器作为下位控制机实现自来水生产工艺中排泥除沙自动控制系统。分析了系统的工作原理,硬件组成,网络结构及软件设计等。结论认为:系统中PLC与PC微机的串行通信方法稳定可靠,效果良好,实现了自来水处理系统的自动化,提高了水质。 相似文献
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