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随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况；（3）基于频谱变化和通信服务质量（QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN节点数为定值的前提下，基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。 相似文献
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构建基于云计算技术的农业信息化管理平台,可以提高农业信息化管理水平,解决农业资源管理中的资源分配不均衡、共享程度低等问题。该管理平台由基础设施层、数据层、应用服务层、管理层和用户访问层构成。基础设施层通过主机服务器和虚拟机构建网络农业资源数据中心。数据层利用云计算技术集中管理基础设施层农业数据,并将其存储于数据库中。应用服务层的农业信息化管理端通过云计算技术实现数据库农业资源调度,并通过离散Kalman滤波算法实时更新处理农业数据。管理层通过农业权限、质量、安全等信息的管理全面协调平台管理的各个阶段,并可通过用户访问层为用户提供访问界面。测试结果表明:该平台数据采集、融合效果好,资源分配均匀合理,而且不同任务数量下均具备较好的负载均衡度,可实现较好的农业信息化管理。 相似文献
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物联网技术在农业园区的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
一、农业物联网的概念与作用物联网是就是把互联网、移动通讯网等通讯网络的资源延伸到物质世界,通过传感器等设备对物质世界的一些信息进行感知、采集,然后再通过网络传输到计算中心进行智能化处理和控制,实现人与物、 相似文献
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推动农业现代化是我国社会发展的必然选择,而设施农业则是现代化农业的重要形态。在设施农业建设中引入物联网技术,可以利用各类传感装置,实时获取农业生产环境信息,为设施农作物生产提供依据,切实优化农作物成长环境,为实现高质、高量目标提供技术支撑。在认知物联网与设施农业内涵的基础上,思考物联网技术与设施农业兼容思路,构建完善、高效的农业物联网。 相似文献
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针对现有检测算法难以检测自然场景下小而密集的柑橘问题,提出一种DS-YOLO(Deformable Convolution SimAM YOLO)密集柑橘检测算法。引入可形变卷积网络(Deformable Convolution)代替原YOLOv4中的特征提取网络部分卷积层,使特征提取网络能自适应提取遮挡、重叠等导致柑橘形状信息缺失的位置特征,在特征融合模块中,增加新的检测尺度并融合SimAM注意力机制,增强模型对于小而密集柑橘特征的提取能力。试验结果表明：DS-YOLO算法相较于原YOLOv4准确率提高8.75%,召回率提高7.9%,F1分数提高5%,能够较准确检测自然环境下的密集柑橘目标,为密集水果产量预测和采摘机器人提供了有效的技术支持。 相似文献
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【目的】解决麦穗检测中麦穗之间相互遮挡、麦穗在图像中难以检测和不同环境造成目标模糊等情况导致麦穗检测精度低的问题。【方法】笔者提出一种基于改进YOLOv5s的算法,通过将数据集同时进行离线增强和在线增强,再将YOLOv5s的骨干网络进行改进,增添具有注意力机制的transformer模块,强化主干网络的全局特征信息提取能力,neck结构由原来的PAFPN改为具有双向加强融合的BiFPN特征融合网络,进行多尺度的特征融合。最后,在head部分使用EIoU-NMS来替代NMS,提高对遮挡麦穗的识别度。【结果】相比于其他改进单一结构的YOLOv5s模型,此综合性改进模型具有更好的检测效果,使mAP@0.5:0.95提高了1.4%,改进的算法比原始YOLOv5s算法的mAP@0.5提高了1.8%。【结论】使用离线增强和在线增强的方式可以使模型的精度有所提升;该模型的改进有效增强了麦穗识别过程中特征融合的效率,提高了麦穗检测的效果,能够为后续相关模型的改进升级提供参考。 相似文献
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针对高通量自动化获取的植物表型性状图像的智能检测问题,采用迁移学习和改进掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)设计植物表型智能检测分割算法。首先对残差网络进行优化,并利用特征金字塔网络(FPN)对输入图像进行特征提取;然后调整候选区域提取网络(RPN)中锚框的长宽比例和阈值,并在RoIAlign中通过双线性插值法保留了特征图的空间信息;最后改进Mask检测头,并增加特征融合机制以获得高质量的掩膜。在西瓜突变体生长情况的性状表型数据集上进行训练和检测,得到结果表明：改进后的Mask R-CNN表现出更优的检测性能,与传统Mask R-CNN相比,检测精度提高22%,掩膜准确率提高2.7%,检测时间减少42 ms,为提升农业精准化水平和推动智慧农业发展提供了技术支撑。 相似文献
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物联网技术的进步将为智慧化农业、信息技术化农业的发展提供较为重要的基础作用,并逐步开拓发展成为现代工业化的技术农业。以某大棚农业种植为研究对象,分析了农业物联网智能信息管理系统需求,为农业物联网智能信息管理系统开发和设计提供支持。 相似文献
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为提高农业灌溉效率,保障农作物正常生长,设计了稳定可行、易于安装的、以物联网技术为基础的农田灌溉系统。系统以MSP430F149低功耗单片机与射频模块为基础,使用基于无线技术ZigBee的CC2530芯片作为网络连接点,采用RHD-100土壤水分传感器采集农业土壤含水率信息;通过无线技术ZigBee与无线通信GPRS无缝连接,将土壤水分数据通过JN5121通信模块传输到无线网络,实现了土壤水分数据信息传输和智能灌溉。将系统运用于不同农田环境进行测试,结果发现:系统数据传输稳定可靠,运行平稳,可进行推广运用。 相似文献
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云计算在农业信息化中的应用及发展前景 总被引：1，自引：0，他引：1
该文针对云计算技术对于农业物联网和无线宽带网农业应用的支持作用做了探讨,并展望了云计算在农业信息化中的应用和发展前景,云存储应用于农业信息资源共享领域、云服务应用于农业科技信息服务都具有重要的价值和意义。同时指出了发展云计算过程中存在的问题和误区,要科学规划,根据实际需要进行决策。 相似文献
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智慧农业是充分运用人的智慧发展农业的新形态,它是农业发展的新阶段、新模式和新业态。农业信息技术的发展是智慧农业发展的必然要求,以农业大数据、云计算、物联网、人工智能、农业等离子体等新一代技术可以赋能智慧农业,为智慧农业的健康发展提供了新技术、新手段和新方案。农业信息化标准化是引导农业科技进步与创新的前提,是智慧农业发展的迫切需要;农业物联网与农业专用芯片是智慧农业发展的核心技术及装备;农业大数据与云计算是海量复杂农业信息处理的有力技术支撑;农业信息安全与区块链是保障农业信息安全、农产品质量认证与农业安全的关键;农业人工智能是提高农业劳动生产力、降低资源消耗、智能高效生产的必然选择;农业等离子体技术是发展健康农业、提升农产品品质切实有效的新手段。智慧农业核心关键技术原始创新自主可控,必将引领智慧农业健康发展。 相似文献
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北京极星农业科技园是集农业物联网、农业大数据、精准农业和智慧农业四个部分于一体,形成一个较为完整的数据采集、分类、应用、挖掘体系,是现代化农业的典型。该园区在生产过程中,将信息作为农业生产要素,用现代信息技术对农业对象、环境和全过程进行可视化表达、数字化设计、信息化管理。通过应用信息技术提升生产智能化、精细化水平,提高生产效率,实现全程可追溯管理,对实现全区信息化农业生产管理具有重要的指导意义。本文通过农业信息化技术在该园区设施蔬菜的典型应用,以期推广到更多的生产园区,起到创新、示范、推广、带动的作用。 相似文献
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本文利用虚拟现实/混合现实/增强现实/数字孪生等主流多媒体交互技术融入农业生产、生态、生活场景中,从北京都市型现代农业发展进程中的设施农业调控、会展农业体验、休闲农业观光、现代农业展示的各方面入手,通过获取农业物联网数据、农业园区场景数据、农作物生长点云数据等多种信息化数据,构建基于物联网实时数据的交互式虚拟休闲农业园区平台,基于平台软件,根据不同的实际需求、环境条件,配置研发满足政府、专家、市民、农民、学生等受众对于智慧化农事活动体验、农业科普知识传播、农业园区展示规划、农业景观重构展现等要求的体验设备,为设施农园、休闲农庄、农业机构等提供完整的多媒体农业信息化交互体验解决方案,达到节本增效、增收致富、知识普及、休闲观光、提升信息化水平的目的。 相似文献