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根据现代温室监控和管理的需求,基于Android系统开发了温室设备的状态监控模块,采用CAN总线测控系统对温室内外环境数据进行实时采集并对温室环境设备进行控制。基于Android开发的系统软件具有远程监控的功能。根据摄像头提供的实时视频数据,对图帧间差分法和自相关函数法应用于温室风机停转状态的监测以及背景差分法和Canny边缘检测算法应用于温室天窗开度状态的监测进行研究,比较不同算法的实时性和准确性,实现了温室通风设备风机和天窗状态的异常监测。试验表明,系统数据传输稳定、环境调控可靠、视频图像清晰流畅,能够实时可靠地监测设备的运行状态,且操作简单、界面友好,保证了温室通风设备自动控制的安全性,能够满足远程智能监控现代温室的需求。 相似文献
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基于远程监控的农业气象自动采集系统设计 总被引：4，自引：1，他引：3
针对传统农业气象观测和当前传感器技术系统、方法存在的不足,设计了一套基于远程监控的农业气象自动采集系统,其硬件设备由农田小气候信息采集前端、视频图像信息采集前端、数据采集装置、数据传输装置和供电设备组成。该系统实现了农田小气候和视频图像信息参数采集与传输的高度集成,自动采集降水量、气温、空气湿度、风速、风向、光合有效辐射、土壤温度、土壤湿度和农作物视频图像信息,并通过远程客户端软件实现各要素信息的实时动态显示和远程监控。通过在郑州市、鹤壁市、温江市和荆州市开展的采集试验和系统试运行表明,系统显示出较好的稳定性,农田小气候和视频图像要素数据的采集、传输、动态实时显示与远程监控等各项功能均可满足各级用户需求。 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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为实现温室环境信息高效监测,开发了物联网测控管理系统的通用平台,主要包括基于Android的智能网关以及基于Google Web Toolkit的远程Web服务器,并制定了系统的数据同步通信协议。根据数据采集单元配置信息和预先设定的界面显示风格,智能网关和Web服务器的应用程序能够自适应地生成温室环境监测界面,动态地解析监测传感器数据并实现数据库存储,以Http post网络传输机制实现数据采集单元配置信息、监测传感器数值等数据在二者间的同步。试验结果表明温室物联网系统在实际应用中具有较高的稳定性,有效地避免了由于传感器和数据采集单元节点变更导致Web服务器和智能网关应用程序的二次开发。 相似文献
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基于模糊推理的坝上地区温室杂草识别专家系统的开发 总被引：1，自引：0，他引：1
适用于我国坝上地区实际特点的温室杂草识别专家系统目前尚未解决杂草识别过程中的模糊性问题。为此,针对坝上温室杂草识别专家系统知识描述的不确定性,对其中的不确定因素采用模糊逻辑与产生式规则相结合的方法,引入多维模糊推理算法,结合杂草的形态特征进行识别,开发了基于模糊推理的坝上地区温室杂草识别的专家系统。 相似文献
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基于时间自动机的温室环境监控物联网系统建模 总被引：1，自引：0，他引：1
由于温室环境的复杂性,系统设计的不合理会直接导致数据的不确定和系统的不稳定。基于体系结构的物联网层次模型对物联网的实施具有指导意义,但是体系结构模型没有提供系统建模工具和模型验证的方法。基于时间自动机理论的建模与模型验证方法是一种对物联网系统建模的有效手段,能在系统设计时提高系统的稳定性,保证系统设计的正确性。通过对智能温室监控物联网系统的分析,从系统实施的角度重新对温室环境监控物联网系统进行了层次划分,利用时间自动机理论对系统中的相应组件进行建模,在对各个子系统分别建模的基础上形成了时间自动机网络模型。最后利用时间自动机建模工具UPPAAL,对已经建立的形式化模型进行了系统逻辑正确性验证与系统执行时序验证。结果表明,利用时间自动机理论及其建模工具UPPAAL可以对智能温室监控物联网系统进行建模及模型验证,可以在系统设计时对系统进行准确的模型分析,避免系统设计错误,降低系统设计缺陷,在系统投入运行中规避设计风险,从而提升系统的稳定性与可靠性,确保系统设计的正确性。 相似文献
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为了实时获取农田图像和视频信息,提出了基于无线图像传感器网络的农田远程监测系统。针对当前图像传感器节点存在的不足,基于CMOS图像传感器和S3C6410嵌入式处理器设计了低成本、高分辨率的无线图像传感器节点,并研究了基于驱动层和应用层协作的分辨率实时调整算法,使得节点具备10种不同的分辨率,最高分辨率可达500万像素,而且分辨率可根据用户需求实时调整,以满足用户对不同图像精度的需求。采用Wi Fi技术构建无线图像传感器网络,并通过4G网络远程传输图像和视频到服务器。在服务器端开发了基于Web的可视化农田信息管理软件,实现对采集的数据进行有效存储、管理和应用,并为用户提供网络服务。部署了该系统并进行了长时间的运行测试试验,试验结果表明:系统可稳定地运行,能够根据远程指令采集并传输不同分辨率的图像,采集并传输1幅126 KB左右的图像平均耗时为5.36 s,网络平均丢包率为1.67%,客户端开启视频监控平均时延为3.48 s,视频播放流畅。 相似文献
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为从海量监控视频中快速、准确识别影响奶牛繁殖与健康的行为,以小育成牛舍与泌乳牛舍中400头奶牛为研究对象,分析了奶牛在活动区与奶厅匝道的运动行为,提出了一种基于图像熵的奶牛目标对象识别方法,通过最小包围盒面积计算与目标对象轮廓图,实时捕获奶牛爬跨行为与蹄部、背部特征,融合被识别奶牛连续7 d的运动量,判断影响奶牛健康繁殖的异常行为。试验结果表明,利用本文方法对监控视频内奶牛目标对象、运动行为进行实时监测,有效监控识别奶牛发情、蹄病行为准确率超过80%,发情漏检率最低为3.28%,蹄病漏检率最低为5.32%,提高了规模化养殖管理效率。 相似文献
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为降低蔬菜大棚监测系统的成本,开发基于GPRS无线通信技术的智能监测控制系统。介绍系统的总体结构及软件、硬件设计思路,并对系统的性能进行测试。试验结果表明：系统可以很好的满足数据采集和传输实时性要求,具有可靠性高、可扩展性强、操作方便等特点。 相似文献
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吴华瑞 《智慧农业(中英文)》2019,1(4):42-49
传统深度学习模型在用于蔬菜病害图像识别时,存在由于网络梯度退化导致的识别性能下降问题。为此,本文研究了一种基于深度残差网络模型的番茄叶片病害识别方法。该方法首先利用贝叶斯优化算法自主学习网络中难以确定的超参数,降低了深度学习网络的训练难度。在此基础上,通过在传统深度神经网络中添加残差单元,解决了由于梯度爆炸/消失造成的过深层次病害识别网络模型性能下降的问题,能够实现番茄叶片图像的高维特征提取,根据该特征可进行有效病害鉴定。试验结果表明,本研究中基于超参数自学习构建的深度残差网络模型在番茄病害公开数据集上取得了良好的识别性能,对白粉病、早疫病、晚疫病和叶霉病等4种番茄叶片常见病害的识别准确率达到95%以上。本研究可为快速准确识别番茄叶片病害提供参考。 相似文献
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为进一步改善果蔬大棚的种植效率,以ZigBee通信传输技术为切入点,针对大棚土壤墒情管理系统展开研究。在果蔬大棚运行管理机理的基础上,以准确获取并有效辨识出果蔬大棚不同区块的土壤墒情状况为目标,建立ZigBee数据通信模型,进行数据采集处理与精准传输过程分析以及土壤墒情管理系统体系化设计,搭建平台进行土壤墒情管理系统作业状况监测。试验结果表明:基于ZigBee技术的土壤监测试验平台,土壤含水率监测值与实际仪器测得值之间的相对误差控制在5%以内,一致性较好;ZigBee技术应用后,系统的监测数据准确度可提高8.50%,土壤墒情的监测效率整体提高8.10%,满足土壤墒情监测要求,有利于农业大棚种植培养向精准化、智能化方向深度推进。 相似文献