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基于物联网的智能温室远程监控系统设计 总被引：1，自引：0，他引：1
《中国农机化学报》2016,(6)
根据智能温室环境控制需要处理多种类型数据信息的要求,提出一种zigbee无线传感网络、WIFI无线通讯及工业以太网相混合的物联网系统方案。文章重点讨论方案中以Android为操作系统的移动终端的远程监控策略及具体实现方法。该方案经过实际验证能很好的满足智能温室的控制要求。 相似文献
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针对传统温室控制在远程控制中存在的局限性,构建了一种基于以太网的新型检测平台-LXI (LAN Extension for Instrumentation, 局域网的仪器扩展),它能远程获取温室的环境信息.该系统由上位管理机、网络芯片STE100和智能节点组成,采用LXI网络拓扑结构的总线方式, 以ARM966ES微处理器 STR912为控制器.该系统软件主要是实现 uCLinux 内核的移植和Web远端信息的访问, 客户端用户只需要通过 Internet 远程连接即可访问温室的环境信息. 相似文献
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基于移动端的温室环境监控系统设计 总被引：3，自引：0，他引：3
针对温室中的光照强度、土壤湿度、空气温湿度等环境参数的监控问题,设计了一种基于移动终端和WiFi无线通信的温室大棚在线环境监控系统。系统采用单片机和传感器完成光照强度等数据的采集,然后通过无线WiFi模块将温室现场的环境参数传输给移动客户端,并在手机APP监控界面上显示实时数据。试验表明:该系统具有操作界面简洁、扩展性强等特点,可以对温室环境参数进行有效的监控。 相似文献
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大数据背景下的智能化农业设施系统设计 总被引：2，自引：0，他引：2
《中国农机化学报》2016,(11)
针对目前农业设施管理和环境监测能力不足、农业生产相关数据积累不够、农业生产智能化程度不高等问题,以农业温室大棚为对象,应用物联网技术,设计一个能够实时采集温室大棚的温度、湿度、土壤温湿度、光照等环境信息,并通过WIFI技术接入互联网云端控制平台或移动客户端进行数据通信,实现环境数据的实时采集、显示、存储和共享,并对采集到的数据进行分析与判断、自动调控喷灌电机和加热设备的智能化温室大棚系统。实验表明,系统具有安装简单、界面友好、实用性强、易扩展等特点,Android客户端及微信公众号实现系统的远程移动管理,良好的数据接口有助于大数据采集与分析,能够适应智能农业的大数据应用需求。 相似文献
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简述了一种结合Internet网络和嵌入式技术的远程温室监控系统。系统采用移动终端作为监控端,通过全球移动通信系统GPRS控制温室内的喷灌设备、通风设备和照明设备;移动终端可以通过Internet网络登录Cortex-A8信息处理器上构建的Web服务器BOA和网络视频服务器MJPG-streamer,实现实时视频监测温室现场。信息采集模块构建无线传感器网络,采集温室内的温度、湿度、光照强度、CO2浓度等参数信息,并将数据发送到Cortex-A8信息处理器,最终以HTML网页的形式显示在Android手机端。实验表明,系统真正实现了多温室远程移动监控,解决了传统温室监控系统受办公地点限制、需要人工现场操作及不够智能化的问题。 相似文献
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手持式移动终端平台在农业信息采集与监控领域得到广泛应用。为了降低通信成本和提高通信可靠性,本文基于Internet的C/S架构,设计了移动终端平台与数据采集汇聚节点的多径通信系统,并实现了温室监控数据的远近程通信。远程通信时,移动终端平台通过3G或4G电信网络登录到Internet网络,与汇聚节点服务器实现数据通信;近程通信时,移动终端平台通过局域网Wi Fi的AP模式与汇聚节点直接通信。温室环境参数监测测试结果表明,移动终端能够可靠的的获取温室汇聚节点的数据,并根据网络连接状态和Wi Fi信号强弱实现远近程两种通信模式自由切换。 相似文献
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基于Android系统的蔬菜智能耕作装置设计与试验 总被引：2，自引：0，他引：2
为了提高蔬菜生产智能化水平,针对蔬菜生产集约化程度不高、自动化水平低及耕作耗时耗力等问题,集机械设计、压力传感、无线传输、互联网通信及Android手机终端控制等技术,设计了蔬菜智能耕作装置。该装置包括耕作机械部件与以STM32单片机为核心的控制系统,并基于Android系统开发了移动客户端软件,可实现耕作信息远程查看及操控功能。根据Android客户端的耕作指令,选择不同功能的末端执行器以完成相应的动作:通过电容式土壤水分检测功能,实现土壤水分信息监测;通过播种部件以及龙门架定位,完成定位定量播种;通过液态物料投放部件以及设置在液路管道接口处的PVDF压力传感器,实现液态物料投放堵塞及流量监测,完成液态物料精量投放;通过CCD摄像头获取作物图像信息,并基于BP神经网络开发了杂草识别算法,实现杂草识别。试验结果表明:该智能耕作装置可实现定位定量播种功能,株距平均合格率可达95.13%,平均误播率为4.86%;液态物料投放功能较为稳定,且均匀性较好,最大投放误差不超过5.4 g。 相似文献
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对电动汽车车联网关键技术进行研究,提出了一种基于监控平台的电动汽车智能终端系统。该系统由嵌入式单片机、监控平台、智能手机客户端组成,单片机从CAN总线获取车况数据、GPS获取定位信息,通过4G模块实现终端与监控平台之间的数据交互,用户通过移动设备连接互联网,从监控平台获取数据,实时监控车辆状况。 相似文献
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作物生长图像远程采集系统的设计与实现 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统固定桁架式作物图像获取系统采用有线方式进行通讯,布线复杂、适用范围有限等缺点,开发了一套通过4G无线网络相机及其所带RS485串行接口实现远程作物生长图像采集的系统。该系统采用4G网络相机作为图像采集设备,通过云台、水平和竖直滑块导轨等,控制作物图像采集设备的空间转动、水平移动和竖直移动,并采用服务器和VC++等开发了网络专家端口和作物生长数据中心两个客户端,分别用于实时获取单株作物精细图像信息和监测区域内整体作物的长势信息,并将获取的图像保存在各自的数据库中。该系统可全面获取作物的生长状况,为科学决策及未来研究提供图像数据。 相似文献
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物联网温室环境调控系统 总被引：3，自引：0，他引：3
针对温室环境远程调控过程中自动控制参数无法修改或缺少远程手动控制模式的问题,设计了温室环境远程测控系统。系统可分为温室现场测控层、服务器层和用户应用层。现场测控层基于无线传感器网络获取温室内外环境信息,并配备了网络摄像头实时监测;服务器层以ARM为硬件平台,采用Linux C语言完成无线通信模块软件设计和服务器的设计;用户应用层基于Web和Andorid技术,构建提供温室内外即时环境信息查询和自动控制方法选择、控制目标调整、在线视频查看温室内部情况等功能远程终端。试验结果表明,本系统自动测控周期最短为5s,数据传输误码率和丢包率较低,能够满足实时、可靠监测的需求,视频图像流畅清晰,操作简单,界面友好,提高了温室环境测控系统的适用性。 相似文献
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作物数字图像远程实时获取方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
作物图像获取方法是应用计算机视觉技术监测作物长势的首要问题。为此,对作物数字图像远程实时获取方法进行了研究。研究的作物数字图像远程实时获取系统由图像获取设备、下位机、数据传输系统、Web服务器和客户端等部分组成,包括用户管理与系统维护、数据库管理、图像获取与设备控制和数据处理与发布4个功能模块。系统利用带无线传输功能的数码相机和高清晰网络工业相机作为作物数字图像获取设备,并给出了图像获取设备的5种安装形式:移动车载、固定形式、滑动导轨、云台和综合形式;系统在图像获取设备到下位机之间采用有线或微波无线的传输方式,从下位机到Web服务器再到客户端采用Internet网络连接,通过增加带宽可以显著提高图像信息的传输速率;系统利用直接存取法建立作物图像数据库,并利用Web信息系统实现了作物图像信息的实时发布。 相似文献
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针对我国茶叶生产线存在的信息化与智能化水平低、成品茶质量不稳定、生产效率较低等问题,提出了一种茶叶生产线无线智能测控方法,设计了基于Android平台的茶叶生产线的无线智能测控系统。该系统由Android移动客户端、服务器、PLC处理器、各型传感器及生产线成套设备组成,用户通过Android移动客户端登录系统可以实时获取茶叶生产线的生产加工参数,对茶叶生产线的工作参数进行设置调控,实现对茶叶生产线的无线智能化控制。试验表明,该系统可以有效提高茶叶生产线的生产效率,保证成品茶质量的一致性,提高茶叶生产线信息化和智能化水平。 相似文献
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CO 2是植物进行光合作用的重要原料,合理增施可提高作物的光合速率。为实现温室CO 2气肥的精细管理,设计了基于无线传感器网络(WSN)的温室CO 2气肥调控系统。该系统由监控节点、智能网关和远程管理软件组成,其中监控节点能够自动实时监测温室环境信息(CO 2浓度、光照强度、空气温湿度和土壤温湿度),并控制CO 2增施气阀的开关;智能网关不仅能实现监控节点与远程管理软件之间的通信,还可在本地实现对温室环境信息的显示与存储,以及CO 2增施调控等操作;远程管理软件除了具备基本的数据接收、存储和查询功能外,还可通过建立的光合速率预测模型对CO 2气肥实现远程自动调控。本文以番茄为研究对象,采用开发的系统实时获取环境信息,使用LI-6400XT光合速率仪获取单叶净光合速率,建立了基于支持向量机(SVM)的番茄光合速率预测模型。为了提高预测模型的通用性,实验将苗后期番茄在4个CO 2浓度梯度进行培育,其中C1、C2、C3分别进行700、 1 000 、1 300 μmol/mol浓度的CO 2增施,CK为对照组(CO 2浓度约为450 μmol/mol)。数据分析采用SVM算法,以多种环境信息作为输入变量,以单叶净光合速率作为输出变量,得到光合速率预测模型。经过测试与验证,CO 2浓度调控系统能够稳定可靠地采集温室环境信息,适合应用在温室环境中;光合速率模型预测值和实测值相关系数为0.981 5,均方根误差为1.092 5 μmol/(m 2 ·s),具有较好的预测效果,为温室番茄CO 2定量增施调控提供了依据。 相似文献
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