基于Android平台的智能植物生长柜测控系统设计

为实现对生长柜中环境信息远程采集和数据显示,同时实现摄像头对植物的监控和对多控制节点的远程控制,设计了一种基于Android平台的物联网测控系统。该系统各传感器的数据采集、摄像头图像采集以及调节生长柜中环境的执行机构是由FS_WSN4412平台进行控制,利用Android编程技术对FS_WSN4412平台软件的功能和界面进行了设计,通过Wifi模块上传数据至服务器。物联网服务器采用Tomcat搭建,利用JSP+servlet+MVC技术完成网页的设计。结果表明,该系统实现了对物联网智能植物生长柜的环境参数的现场和远程监控。     

基于神经网络与贝叶斯信息融合的小白菜成熟度检测方法

为了掌握智能植物生长柜中小白菜的成熟情况,便于对柜内环境参数实现智能控制,提出了利用小白菜的外部形态特征,特别是提取根系形态特征并将其与地上部分形态特征相结合来检测小白菜成熟度的方法。通过Matlab图像处理工具箱对采集的小白菜图像进行阈值分割和特征提取,然后将小白菜上、下两部分的形态特征数据作为训练样本,分别建立对应的神经网络成熟度检测模型,并将神经网络检测值利用贝叶斯理论来对其进行信息融合,从而进一步提高神经网络模型检测的准确性。