CN104732328A - 农业物联网平台系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种农业物联网平台系统，包括依次连接的农业数据资源集成模块、系统专业支撑模块和终端示范平台，农业数据资源集成模块包括云数据中心、云计算中心、云服务中心、农业信息获取中心和若干农业数据资源数据库；系统专业支撑模块包括精细生产决策控制模块和加工仓储物流实时监控模块，精细生产决策控制模块接收云服务中心的调度请求后进行动态需求建模，包括病虫害远程诊断模型和禽畜喂养诊断模型，加工仓储物流实时监控模块接收云服务中心的调度请求后进行农产品加工、仓储和物流信息的实时监控。本发明能够实现农业生产过程中的实时监控，提高农业生产经营精细化管理水平。

Description

农业物联网平台系统

技术领域

本发明涉及农业信息技术领域，特别是一种农业物联网平台系统。

背景技术

我国是农业大国，发展农业物联网对建设现代农业、提高农业综合生产能力、保障农产品有效供给和品质安全、引发农业发展方式的革命性变革、构建新型农村经济体制和增加农民收入，具有重要意义。目前我国农业物联网发展面临的困难与瓶颈问题是：农业生产环境多变、信息要素难以大面积、低成本、快速准确的获取，农业生产过程分散，异质、异构、海量、分布式大数据处理技术缺失；农业生产主体复杂，需求千变万化主动捕捉困难。而且，现有的方案更多关注的是物联网的安全问题，比较少关注对应用服务的监控，且对农业物联网的针对性不强，物联网设备信息的管理比较低效且不方便，平台无法实现远程的管理和监控，功能相对比较零散，缺少一个整合的方案。由于农业物联网区域工程的实施必须遵守全要素、全过程和全系统的“三全”发展理念，全要素、全过程和全系统实施农业物联网工程是大用户、大数据、大系统的典型应用，所以必须面对以上瓶颈问题，建立全新的一体化的农业物联网平台系统。

发明内容

本发明针对现有的农业物联网技术存在的问题，提供一种新型的农业物联网平台系统，根据农业数据资源的特点建立云数据中心，利用云服务技术实现大规模农业物联网服务应用的统一部署和管理调度。该农业物联网平台系统能够实现农业生产过程中的实时监测和远程控制，提高农业生产经营精细化管理水平，具有可合理使用农业资源、降低生产成本、改善生态环境、增加农业效益等优点。

本发明的技术方案如下：

一种农业物联网平台系统，其特征在于，包括依次连接的农业数据资源集成模块、系统专业支撑模块和终端示范平台，

所述农业数据资源集成模块包括相互连接的云数据中心、云计算中心和云服务中心，还包括农业信息获取中心以及若干个与云数据中心相连接的农业数据资源数据库，所述农业信息获取中心从相应的农业数据资源检测设备采集获取多源异构数据，并将采集获取的多源异构数据存储至相应的农业数据资源数据库，所述云数据中心基于农业行业维度、农业品种维度和农业生产过程维度建立并通过对多源异构数据进行异构映射和数据融合处理形成统一格式的农业数据，所述云计算中心通过云计算技术对农业数据进行虚拟化存储和数据挖掘，所述云服务中心根据云计算中心的计算结果统一部署异构分散的农业物联网服务以及采用动态描述逻辑进行农业数据资源的分析调度和硬件资源调度并向系统专业支撑模块发送调度请求；

所述系统专业支撑模块包括均与云服务中心相连的精细生产决策控制模块和加工仓储物流实时监控模块；所述精细生产决策控制模块在接收云服务中心的调度请求后进行动态需求建模，包括利用病虫害识别技术和远程图像传输技术建立的病虫害远程诊断模型以及利用数字视频采集处理技术和远程诊断技术建立的禽畜喂养诊断模型；所述加工仓储物流实时监控模块在接收云服务中心的调度请求后进行农产品加工、仓储和物流信息的实时监控；

所述终端示范平台为包括大田作物信息、设施大棚信息和渔业信息的物联网示范平台，所述终端示范平台输入参数从而调用系统专业支撑模块的精细生产决策控制模块或加工仓储物流实时监控模块，所述精细生产决策控制模块根据终端示范平台的输入参数调用相应的模型进行计算并结合农业专业知识将模型计算结果返回至终端示范平台显示，所述加工仓储物流实时监控模块将实时监控结果返回至终端示范平台显示。

所述农业数据资源数据库包括测土施肥数据库、农业气象数据库、大田空间数据库、水系空间数据库、农业地理资源数据库、农业植保数据库和历史数据存储数据库。

所述云数据中心还对多源异构数据进行自动聚合处理和数据清洗挖掘处理，形成统一格式的农业数据，并形成农业物联网数字地图。

所述精细生产决策控制模块包括病虫害远程诊断与预警模块、禽畜喂养与诊断模块以及水产养殖模块，所述病虫害远程诊断与预警模块利用病虫害识别技术和远程图像传输技术建立病虫害远程诊断模型，进行病虫害处理和监测预警；所述禽畜喂养与诊断模块利用数字视频采集处理技术和远程诊断技术建立禽畜喂养诊断模型，制定禽畜喂养方案并进行远程疫情诊断；所述水产养殖模块利用数字视频采集处理技术和远程诊断技术建立水产养殖诊断模型，制定水产养殖方案并进行远程诊断。

所述系统专业支撑模块还包括农资农产品质量追溯模块，所述农资农产品质量追溯模块利用数字加密条码技术建立质量安全追溯模型，所述农资农产品质量追溯模块根据终端示范平台的输入参数调用所述质量安全追溯模型，并将模型计算结果返回至终端示范平台显示。

所述质量安全追溯模型包括菜果质量安全追溯模型、粮油质量安全追溯模型和化肥溯源防伪模型，所述农资农产品质量追溯模块还包括农资农产品质量监管模块，所述农资农产品质量监管模块利用数字加密条码技术进行GIS质量安全认证监管，所述农资农产品质量监管模块与终端示范平台相连。

所述加工仓储物流实时监控模块包括农产品加工检测模块和农资仓储智能监控模块，所述农产品加工检测模块和农资仓储智能监控模块均与终端示范平台相连，所述农产品加工检测模块利用移动摄像技术和远程传输技术实现对农产品加工过程中的实时监测，并利用HACCP技术对农产品加工工艺中的危害进行分析和确定影响农产品品质的关键控制点；农资仓储智能监控模块采用二维码技术对农资进行入库赋码关联和出库条码采集实现农资仓储信息的实时监控。

所述加工仓储物流实时监控模块还包括物流调度模块和物流监控模块，所述物流调度模块和物流监控模块均与终端示范平台相连，所述物流调度模块基于GIS技术和IDSS技术进行农资与农产品的物流调度，所述物流监控模块基于GPS技术和无线通信技术进行冷链物流信息的实时监控。

所述终端示范平台包括大田作物物联网示范平台、设施大棚物联网示范平台、渔业物联网示范平台和畜牧兽医物联网示范平台，所述终端示范平台中的各组件均与系统专业支撑模块中的各模块相连，所述大田作物物联网示范平台包括大田作物病虫草害识别平台、粮食加工环境监控平台和粮油安全追溯平台，所述设施大棚物联网示范平台包括大棚环境感知平台、瓜菜病虫草害识别平台和菜果质量安全追溯平台，所述渔业物联网示范平台包括水产养殖远测监控平台和水产养殖病害防治平台，所述畜牧兽医物联网示范平台包括畜禽环境监控平台、畜禽疫病远程诊断平台和畜禽场生产信息管理平台。

所述农业信息获取中心设置有农业物联网传感器通信接口，通过所述农业物联网传感器通信接口接收从相应的农业数据资源检测设备采集获取多源异构数据。

本发明的技术效果如下：

本发明提供的农业物联网平台系统，包括依次连接的农业数据资源集成模块、系统专业支撑模块和终端示范平台，农业数据资源集成模块包括云数据中心、云计算中心和云服务中心、农业信息获取中心和若干个农业数据资源数据库，通过农业信息获取中心从相应的农业数据资源检测设备采集获取多源异构数据，实现农业信息的快速获取，并将采集获取的多源异构数据存储至相应的农业数据资源数据库，多源异构数据的表现形式通常为各种不同格式的数据，如文字、视频、网页等，基于农业行业维度、农业品种维度和农业生产过程维度建立云数据中心，云数据中心对不同格式的多源异构数据进行异构映射和数据融合处理形成统一格式的农业数据，为系统专业支撑模块提供共享数据支持，在云计算中心进行云计算后通过云服务中心根据云计算中心的计算结果统一部署异构分散的农业物联网服务以及采用动态描述逻辑进行农业数据资源的分析调度和硬件资源调度并向系统专业支撑模块发送调度请求，为系统专业支撑模块提供中间件与应用系统支持。系统专业支撑模块中的精细生产决策控制模块在接收云服务中心的调度请求后进行动态需求建模，包括利用病虫害识别技术和远程图像传输技术建立的病虫害远程诊断模型以及利用数字视频采集处理技术和远程诊断技术建立的禽畜喂养诊断模型，能够合理使用农业资源，实现农业生产经营精细化管理；系统专业支撑模块中的加工仓储物流实时监控模块在接收云服务中心的调度请求后进行农产品加工、仓储和物流信息的实时监控，实现了农业生产过程中的实时监测和远程控制。本发明农业物联网平台系统中的农业数据资源集成模块作为“全要素”农业数据资源集成中心，与“全系统”系统专业支撑模块以及“全过程”终端示范平台配合工作，针对农业物联网进行整合，在农业物联网工程的“三全”发展理念下，实现农业生产过程中的实时监测和远程控制，提高农业生产经营精细化管理水平，解决了现有技术存在的农业物联网设备信息的管理比较低效且平台无法实现远程的管理和监控以及功能相对比较零散的问题，具有可合理使用农业资源、降低生产成本、改善生态环境、增加农业效益等优点。

附图说明

图1为本发明农业物联网平台系统的结构示意图。

图2为本发明农业物联网平台系统的优选结构示意图。

图3为农资仓储智能监控模块的工作流程图。

图4为农资商品质量追溯模块的工作流程图。

图中各标号列示如下：

1-输送线；2-自动贴标机；3-无线访问节点；4-天线；5-RFID阅读器；6-车载移动终端；7-装卸人员；8-堆垛人员。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进行说明。

本发明涉及一种农业物联网平台系统，其结构如图1所示，包括依次连接的农业数据资源集成模块、系统专业支撑模块和终端示范平台，其中，农业数据资源集成模块包括相互连接的云数据中心、云计算中心和云服务中心，还包括农业信息获取中心以及若干个与云数据中心相连接的农业数据资源数据库，农业信息获取中心从相应的农业数据资源检测设备采集获取多源异构数据，并将采集获取的多源异构数据存储至相应的农业数据资源数据库，基于农业行业维度、农业品种维度和农业生产过程维度建立的云数据中心通过对多源异构数据进行异构映射和数据融合处理形成统一格式的农业数据，云计算中心通过云计算技术对农业数据进行虚拟化存储和数据挖掘，并由云服务中心根据云计算中心的计算结果统一部署异构分散的农业物联网服务以及采用动态描述逻辑进行农业数据资源的分析调度和硬件资源调度并向系统专业支撑模块发送调度请求。系统专业支撑模块包括均与云服务中心相连的精细生产决策控制模块和加工仓储物流实时监控模块；精细生产决策控制模块在接收云服务中心的调度请求后进行动态需求建模，包括利用病虫害识别技术和远程图像传输技术建立的病虫害远程诊断模型以及利用数字视频采集处理技术和远程诊断技术建立的禽畜喂养诊断模型；加工仓储物流实时监控模块在接收云服务中心的调度请求后进行农产品加工、仓储和物流信息的实时监控。终端示范平台为包括大田作物信息、设施大棚信息和渔业信息的物联网示范平台，终端示范平台输入参数从而调用系统专业支撑模块的精细生产决策控制模块或加工仓储物流实时监控模块：在调用精细生产决策控制模块时，精细生产决策控制模块根据终端示范平台的输入参数调用相应的模型进行计算并结合农业专业知识将模型计算结果返回至终端示范平台显示，在调用加工仓储物流实时监控模块时，加工仓储物流实时监控模块将实时监控结果返回至终端示范平台显示。

图2为本发明农业物联网平台系统的优选结构示意图。该结构中的农业信息获取中心从相应的农业数据资源检测设备采集获取多源异构数据，农业信息获取中心可理解为是感知层，通过集成适用于农情的各类传感器产品，实现对大田、大棚、畜牧兽医、渔业等水土气环境以及动植物本体等海量信息的快速获取。具体可以是通过手机等移动互联设备，农业环境与本体传感器，农业遥感、空间GIS与GPS等，大规模获取农业生产管理需要的宏观、微观信息，包括苗情、墒情、病虫草害，温光湿、水土气等要素。农业信息获取中心设置有农业物联网传感器通信接口，通过农业物联网传感器通信接口接收连接相应的农业数据资源检测设备具体可连接设施大棚环境检测系统、水产养殖环境检测系统、工厂化养殖环境检测系统、农业水重金属检测系统以及植物本体信息快速检测系统等等，实现农业信息快速有效获取。获取的多源异构数据的表现形式通常为各种不同格式的数据，如文字、视频、网页等，农业信息获取中心将采集获取的多源异构数据存储至相应的农业数据资源数据库，若干个农业数据资源数据库可以是测土施肥数据库、农业气象数据库、大田空间数据库、水系空间数据库、农业地理资源数据库、农业植保数据库、农业专业合作组织与涉农企业数据等等库，用来存储农业信息获取中心发送过来的多源异构数据，也可以包括存放历史数据的历史数据存储数据库，如存储中科院、气象局、农业院校等农业历史数据。

农业数据资源集成模块中除农业信息获取中心外的其它组件共同构成资源层，基于云计算技术，完成感知层海量数据的存储、管理、挖掘、分析与共享。该农业数据资源集成模块可共享超过1PB的存储环境以及超过2000个CPU核，万亿次高性能计算环境。云数据中心集成农业信息获取中心传输的农业数据资源，针对异质、异构、时变、冗余、海量等数据特点，采用W3C国际数据标准以及我国农业数据标准，基于农业行业维度、农业品种维度和农业生产过程维度进行系统架构，对多源异构数据进行自动聚合处理、异构映射、数据融合、数据清洗挖掘处理等数据处理过程，形成统一格式的农业数据，并形成农业物联网数字地图，为系统专业支撑模块提供共享数据支持。在进行系统架构时，可设置X轴是农业行业维度，各个纵向剖面分别代表种植业、畜牧兽医、渔业以及农机、农资等各农业行业全过程的农业物联网平台系统；Y轴是农业品种维度，各个横向剖面分别代表小麦、鱼、猪等具体品种全过程的农业物联网平台系统；Z轴是农业生产过程维度，各个水平面分别代表农业生产、加工、仓储、物流、交易、消费等各生产过程全系统的农业物联网平台系统。云数据中心建设的内容可包括：农业地理资源数据建设，包括卫星遥感数据、航空遥感数据、近地面视频监控数据、多媒体数据和其它影像数据；农业气象数据建设，包括生物资源数据、农业土壤数据、农业气象数据、农业水文数据等；测土施肥数据建设，包括农田地块信息、农业耕作方式数据、农业投入数据、作物养分需求数据、农田作业处方数据、农业投入产出数据等；植保数据工程建设，包括农业病虫害数据、农业风灾数据、农业水灾数据、农业旱灾数据、作物品种数据、作物生育期数据、作物特性数据、植株高度数据、植株密度数据、作物产量数据等；农业专业合作组织与涉农企业数据建设，建立农业企业合作社与涉农企业的名称、地址、经纬度、经营农产品类型等数据。农业数据资源集成模块实质为“全要素”农业数据资源集成中心。

云计算中心通过云计算技术对农业数据进行虚拟化存储和数据挖掘，具体是按照种植、农机、农资等行业应用需求，以云计算技术为支撑，统一部署系列虚拟机，对海量的、异构的农业数据进行安全、高效的虚拟化存储、处理、整合和分析，深度挖掘数据潜在的价值，形成对农业信息化服务有用的信息和知识，为海量用户提供快捷、个性化农业数据服务，并实现现有存储与计算资源共享，为系统专业支撑模块提供硬件资源支撑。云数据中心和云计算中心进行存储和计算的硬件结构可包括用户管理主服务器和用户管理从服务器的用户管理系统，包括若干个计算节点服务器的高性能弹性计算系统，包括若干个文件节点服务器的大规模分布式文件存储系统等。

云服务中心根据云计算中心的计算结果统一部署异构分散的农业物联网服务以及采用动态描述逻辑进行农业数据资源的分析调度和硬件资源调度并向系统专业支撑模块发送调度请求。具体地，云服务中心以云计算中心为支撑，有机集成种植、畜牧兽医、渔业以及涉农企业以及中科院、农科院等单位各种应用系统，实现不同单位、不同应用系统的协同服务与集成服务，实现大规模服务系统的统一部署、注册管理和有效调度，统一描述和部署异构分散的大规模农业物联网服务，确保大规模服务队网络、计算、存储的安全性、高可靠性、可扩展性要求，满足千万级农业用户数以万计的并发请求。部署农业物联网垂直搜索引擎、语音交互机器人等服务以及精细生产决策控制、加工仓储物流实时监控、农资农产品质量追溯、监测与会商指挥等全系统专业服务，为系统专业支撑模块提供中间件与应用系统支持。

其中，云服务中心的大规模硬件资源调度是以服务方式提供基础资源，比如：计算、存储、网络等，是其它层次服务的基础，给用户提供的是不包括复杂软件栈的基础设施服务。通过虚拟化技术以及相应的管理控制模块来提供硬件资源。实时监控每台计算节点的服务情况，通过统计预测等数学方法，准确地增加或关闭计算节点满足应用请求在峰值或低谷对资源需求，通过该动态自适应的平台规模伸缩机制，减少数据分析成本和能源开销。为不同级别的用户提供相应级别服务质量(QOS)数据分析和信息检索的响应速度和处理规模，对大规模服务门户进行实时监控，可能会产生较大传输延迟和占用较大网络带宽，设计一种树型数据结构，更新那些使用频繁资源，来最小化监控开销。云服务中心的大规模数据资源访问与调度是通过提供支持MapReduce计算模型的Hadoop集群(分布式处理的软件架构)，执行MapReduce并行数据检索和分析任务。建立常见MapReduce任务类型的执行预测模型，研究MapReduce任务的优化分解、虚拟机任务分配和动态资源调整，提高信息检索效率，大幅提高数据分析处理规模和响应速度。云服务中心的大规模服务资源调度可采用基于农业领域本体的OWL-S(Web服务本体语言)来描述异构服务接口语义。OWL-S用来描述系统服务的功能、属性与接口、调用端口等描述；其中所涉及的农业概念及其语义由农业领域本体描述。采用动态描述逻辑(DDL)作为农业服务工作流本体建模语言，描述农业服务业务过程的服务组合问题。由于每个服务的功能、属性、参数等都使用农业本体进行描述，因此服务之间的语义相似度可以通过服务涉及农业本体概念间的语义相似度的组合而计算得到。本概念间的相似度已经有很多成熟的算法。同时，可以根据访问两个访问用户的特征得到两个服务间的相似程度。通过这两个相似度量的加权(加权参数可通过样本的学习获得)作为服务间的最终相似度量。在已知服务间相似度基础上，可使用层次聚类算法自动构建农业智能系统服务的本体概念图，从而支持服务的快速发现。用户提交服务请求后，由系统专业支撑模块进行动态需求建模，云服务中心将用户查询扩充为查询本体概念图。查询概念图与服务本体概念图模型进行概念匹配。匹配的结果可能是多项服务的组合，而且很多服务都潜在符合查询(语义相似度在一定阈值内)。因此，需要挑选最优的服务组合以适应服务资源、应用需求的动态变化，使服务组合以合理、经济的方式运行。

图2所示实施例中的系统专业支撑模块包括均与云服务中心相连的精细生产决策控制模块、加工仓储物流实时监控模块和农资农产品质量追溯模块。其中，精细生产决策控制模块包括病虫害远程诊断与预警模块、禽畜喂养与诊断模块以及水产养殖模块，加工仓储物流实时监控模块包括农产品加工检测模块、农资仓储智能监控模块、物流调度模块和物流监控模块，农资农产品质量追溯模块包括菜果质量安全追溯模块、粮油质量安全追溯模块、化肥溯源防伪模块和农资农产品质量监管模块。系统专业支撑模块中的各子级的模块组件均与云服务中心相连。

系统专业支撑模块中的精细生产决策控制模块在接收云服务中心的调度请求后进行动态需求建模，为本发明所述农业物联网平台系统的精细化管理提供基础。其中，病虫害远程诊断与预警模块利用病虫害识别技术和远程图像传输技术建立病虫害远程诊断模型，进行病虫害处理和监测预警，具体地，该模块可理解为是基于图像的病虫害远程诊断与预警模块将现有的病虫害识别诊断技术和网络技术相结合，充分利用现有的3G网络，Internet网络资源进行数据的传输，突破了地域的障碍，将原有的人工的操作交由计算机进行统一的数据分析和病害处理，提高了系统的效率，加强了系统的实时性。该病虫害远程诊断与预警模块可采用开放式体系结构，可共享网上的信息资源，降低单机系统成本，便于先进技术的普及和推广，能大大的加强技术部门与实际用户间的技术交流。

禽畜喂养与诊断模块利用数字视频采集处理技术和远程诊断技术建立禽畜喂养诊断模型，制定禽畜喂养方案并进行远程疫情诊断；水产养殖模块利用数字视频采集处理技术和远程诊断技术建立水产养殖诊断模型，制定水产养殖方案并进行远程诊断。这两个模块均可采用高清晰度数字视频压缩技术以互联网(Internet)和局域网(Intranet)为平台，实现数字远程猪(牛)、鸡、水产疾病的会诊。优选分为视频采集与处理、专家远程诊断会商二大子系统：视频采集与处理子系统：基于猪(牛)、鸡、水产养殖视频监控数据，采用视频压缩技术，实现数据流畅传输，为远程诊断中心提供可靠画面；专家远程诊断会商子系统：养殖场出现紧急疫情后，诊断中心用户登录系统，诊断中心大屏幕实时远程监控现场视频画面，专家诊断从现场传回的画面进行会诊，同时调出该养殖场内发生疫情的养殖点动物基础档案决策分析系统及时给出会诊方案，并通过远程视频管理与决策支持子系统反馈给养殖场用户，生成相应模型。

精细生产决策控制模块还可以设置其它模块，如大田测土配方与施肥模块，该模块可以通过卫星遥感、农业传感器、测土数据等多尺度异构数据的融合，建立农田土壤肥力的反演模型，生成土壤肥力分布图，解决大规模低成本土壤肥力获取问题。在农业信息系统、作物模拟模型和农业专家系统的基础上，利用优化施肥方案决策支持技术并结合当地实际情况及相应的阶段发育指标等建立施肥模型(该施肥模型也可理解为是优化施肥模型)。在生成土壤肥力分布图的基础上，根据领域专家知识和施肥模型，形成适合不同生产区域及不同作物品种的精准施肥处方，实现精准施肥。

系统专业支撑模块中的加工仓储物流实时监控模块在接收云服务中心的调度请求后进行农产品加工、仓储和物流信息的实时监控。其中，农产品加工检测模块利用移动摄像技术和远程传输技术实现对农产品加工过程中的实时监测，并利用HACCP技术对农产品加工工艺中的危害进行分析和确定影响农产品品质的关键控制点。具体实施例可以是采用智能控制系统，通过监视系统应用移动摄像技术和远程传输技术，实现对大米加工过程中人工、半自动和自动化操作参数的实时监测。大米加工过程中，不可避免的要接触到各种外源物质，例如水源、各种包装材料等，通过结合RFID电子标签，进行可识别的实时数据管理存储，完整记录农产品在加工过程中接触过的外源物质。实现加工过程的网络化、数字化、统一化和标准化的同时，保证农产品成品的安全性。具体大米的分级加工技术通常是指按大米籽粒、容重、结构力学的差异等将一批大米分为若干个等级，再根据各等级的性质采用不同工艺及工艺参数加工。大米的分级、抛光、色选及配合性加工对提高大米品质满足市场需求有重要作用，针对不同类别的大米，确定出决定其品质等级划分的主要指标，通过对该指标的采集检测，建立数据库，达到对不合格的淘汰、对品质较好的作为精深加工原料提高其产品附加值的目的。利用HACCP技术对农产品加工工艺中危害进行分析，确定其中的关键控制点和关键限值。HACCP重视食品企业经营活动的各个环节的分析和控制，使之与食品安全相关联。从原料采购、运输到原料产品的储藏，到生产加工与返工和再加工、包装、仓库储放，到最后产成品的交货和运输，整个经营过程中的每个环节都要经过危害分析(Hazard Analysis)，并制定关键控制点(Critical Control Points)。确定影响成品品质的关键点，对其中的主要影响因素进行控制和改善，提高食用品质，从而建立加工工艺中完整系统的HACCP技术。

农资仓储智能监控模块采用二维码技术对农资进行入库赋码关联和出库条码采集实现农资仓储信息的实时监控。该模块综合使用二维码、移动PDA终端、互联网及无线网络技术，通过在产品的入库环节进行赋码关联；出库环节进行条码采集；供销社稽查人员可以查询产品的流向；消费者在购买后进行防伪查询；从而形成产品的流向链。系统自动进行数据统计汇总并形成相关报表，为企业的决策提供支持。该农资仓储智能监控模块的工作流程图如图3所示，进一步讲，图3所示的是入库前的暂存区域码关联的流程：

1)入库前需事先在入库关联控制系统建立入库任务，按每农资生产企业每次每品种入库为一次入库任务，建立任务时需要选择农资生产企业及对应的入库品种；

2)装卸人员7围绕车辆进行卸货后，直接进入关联的输送线1，在入库关联控制系统控制下，袋装肥料在输送途中被自动贴标机2自动贴标，完全赋码工作，且系统依据产品垛箱包装比率(如：每垛50包，包装比率则为1∶50)自动分组数据，为下一步与托盘关联提供数据基础；

3)自动贴标分组后由堆垛人员8人工堆垛，直到满垛；

4)叉车上设置有天线4和车载移动终端6，通过无线访问节点3与入库关联控制系统相连，当叉车取垛时叉车上的RFID阅读器5自动读取托盘RFID标签，并自动依序关联托盘上包码；

5)托盘与包码关联关系建立完成。

赋码并建立好关联关系后的成品可以入库了，在产品入库区在线打印条码，按顺序码垛，条码与托盘标签绑定，生成入库单。具体如下：

1)叉车取托盘后，在LED显示屏和车载移动终端6指引送达指定储区；

2)在送达指定储区时，系统会自动比对储仓RFID与系统指引是否一致，不一致则报警；

3)直到送达完成，单托盘入库结束；

4)一次入库业务结束后，需上传系统并自动生成入库单。

物流调度模块基于GIS技术和IDSS技术进行农资与农产品的物流调度。物流调度模块可基于GPS/GIS/IDSS技术提供以下支持：物流资源配置和管理；物流配送调度管理；物流业务动态监控；物流信息查询；物流实时决策支持。GPS在农产品物流领域主要用于农产品运输车辆的跟踪与三维导航。该模块能够随时跟踪货运车辆与货物的运输情况，使货主及车主随时了解车辆与货物的位置与状态，保障整个物流过程的有效监控与快速运转。利用GIS强大的地理数据功能结合IDSS智能决策解决物流配送中心选址、配送模型构建、配送路线规划及优化等问题。该模块集成RFID、GPS/GMS、GIS、IDSS以及多种人工智能算法等先进技术，能够对采集的供求信息及物流信息进行智能化的分析和处理，即以知识分析为基础来进行信息沟通和决策支持，并对决策过程提供解释。针对生产单位，可以给出建议生产方案。针对销售单位，可以给出建议采购方案。针对具体某种农资或农产品，可给出资源的最优调度配置方案。

物流监控模块基于GPS技术和无线通信技术进行冷链物流信息的实时监控。该物流监控模块可进行蛋、奶、肉、菜等冷链物流智能监控，由GIS、GPS、GPRS/3G技术组成的运输监控可分为三大功能模块，即：车载终端模块、移动通信系统与监控中心。车载终端通过GPS接收机接收的卫星信号，通过温湿度传感器采集环境信息，经过计算打包处理，将数据信息通过无线通信网络(GPRS/3G)发回到中心信息网关，中心信息网关接收来自车载单元回传中心的数据，并根据中心服务系统的车辆所属单位派发给相应的监控客户端。监控客户端软件根据上传的数据，在地理信息系统的支持下，经过电子地图匹配技术，在地图上实时显示车辆的位置、状态等信息。主控台可以对运输全程进行监控，并对驾驶员实时发出指令。

系统专业支撑模块中的农资农产品质量追溯模块利用数字加密条码技术建立质量安全追溯模型，各模型可以有菜果质量安全追溯模块建立的菜果质量安全追溯模型、粮油质量安全追溯模块建立的粮油质量安全追溯模型、化肥溯源防伪模块建立的化肥溯源防伪模型，从另一角度讲，也可将农资农产品质量追溯模块分为农资商品质量追溯模块、农产品质量追溯模块和农资农产品质量监管模块。所述农资农产品质量追溯模块根据终端示范平台的输入参数调用建立的相关模型，并将模型计算结果返回至终端示范平台显示。化肥、农药、种子等农资商品编码可参考使用EPC编码体系构建，EPC码是电子标签上的标识物品的编码，它记录着每个物品的全球惟一标识，也是厂商在生产过程中给物品打上的唯一标识。EPC码由标头、厂商识别代码、对象分类代码和序列号等96位或者64位数据字段组成。

图4为农资商品质量追溯模块的工作流程图，在生产环节：采用RFID标签，记录农资生产过程中的各种信息，如农资产品EPC信息，出货信息等。RFID标签与读写器之间进行认证，其它读写器不能读写此类RFID标签，这样可以防止复制、篡改RFID数据。写入信息写入时进行加密，防止伪造RFID数据。为了降低成本，农资产品大包装采用RFID标签，而每个小包装采用二维码标签，并进行关联。在经过身份认证后，上传信息至中心数据库，作为监控和追溯的依据。流通环节：验证上一环节的信息，通过RFID、GIS对物流进行监管，并将新的信息，如物流企业信息，车辆信息、出发地、目的地、货物批次信息等写入RFID标签和中心数据库，使信息能够传递到供应链的下一环节。这样就能够对运输过程中的农资商品进行记录和监控，保证了信息的连续性，实现农资商品的跟踪。销售环节：验证上一环节信息，通过RFID、二维码、无线传输技术进行信息传递和统计，并将销售商信息、出货进货等信息写入RFID标签和中心数据库。消费者环节：消费者通过互联网或者手机拍摄的农资小包装上的二维码图片，发送到农资商品质量追溯模块，该模块接受到图片后，查询该农资商品的整个流通信息并返回给消费者，从而验证农资商品的真实性。在农资商品供应链的每个环节都会从RFID标签中获取供应链上游的信息，并写入新的信息，一旦某环节出现了问题，造成了信息的缺失或错误，就会马上被下游的环节发现；而在追溯方面，通过RFID标签，供应链上各个节点的信息环环相扣，那么只要凭着RFID标签上的唯一标识(EPC编码)，就可以逐级向上进行追溯，直至找到追溯的目标。

农产品质量追溯模块以云数据中心和云服务中心为基础，以网站、超市触摸屏、手机短信、手机扫描二维条码为手段，实现不同条件下的产品溯源。消费者可通过不同载体，扫描或输入产品追溯码，了解产品及供应链各阶段信息。在网站追溯方面，消费者通过在网站上输入追溯标签上的产品追溯号，系统将产品信息、企业信息、环境信息、生产视频信息、检测信息等显示在追溯结果页面；在短信追溯方面，以GSM网络为通讯介质，消费者通过将产品追溯号通过手机短信发送到追溯服务号，系统自动返回相关追溯信息；在触摸屏追溯方面，开发在各大超市场适用的追溯触摸屏系统，实现触摸式的追溯操作；在手机扫描二维条码追溯方面，用户通过扫描产品标签上的二维码(QR码)进行追溯。

农资农产品质量监管模块利用数字加密条码技术进行GIS质量安全认证监管，所述农资农产品质量监管模块与终端示范平台相连。具体地，可集成已有资源，利用数字加密二维条码技术，开发集农产品生产企业认证、农产品监管为目的，以终端识别监管、手机短信鉴定、网上鉴定等为主要内容的农产品认证监管系统。通过政府有关职能部门的监管，各级农业执法和技术部门的全面推广，企业、消费者的积极参与，能够使市场准入制度得到有效实施，农产品认证权威性得到有效加强，增强相关职能部门对农产品的监管能力。农产品认证监管时，企业(基地)提出申请后，条码即可进入生成程序；监管数据中心把产品相关固定信息经过加密算法生成一种不可识别的密文数据，利用生成软件将其生成相应的二维条码，实行条码统一管理；生成的条码通过加密网络通道与企业的资源管理系统(内部网络)对接进行数据传送，进入生产线直接喷印到产品标签上。

图2所示实施例中的终端示范平台包括大田作物物联网示范平台、设施大棚物联网示范平台、渔业物联网示范平台和畜牧兽医物联网示范平台，终端示范平台中的各组件均与系统专业支撑模块中的各相应模块相连。其中，大田作物物联网示范平台包括大田作物病虫草害识别平台(为用户提供大田作物病虫草害自动识别与测报应用)、粮食加工环境监控平台(为用户提供粮食加工环境监控应用)和粮油安全追溯平台(为用户提供粮油质量安全追溯应用)，设施大棚物联网示范平台包括大棚环境感知平台(为用户提供大棚环境快速感知应用)、瓜菜病虫草害识别平台(为用户提供瓜菜病虫草害自动识别与测报应用)和菜果质量安全追溯平台(为用户提供菜果质量安全追溯应用)，渔业物联网示范平台包括水产养殖远测监控平台(为用户提供水产养殖远侧监控应用)和水产养殖病害防治平台(为用户提供水产养殖病害防治应用)，畜牧兽医物联网示范平台包括畜禽环境监控平台(为用户提供畜禽环境实时监控以及畜禽本体无接触检测应用)、畜禽疫病远程诊断平台(为用户提供畜禽疫病远程诊断应用)和畜禽场生产信息管理平台(为用户提供畜禽场生产信息管理应用)。在终端示范平台中的相应子平台输入某参数，该参数作为输入参数调用系统专业支撑模块中的相应组件，调用相关模型或实时监控，模型计算的结果或实时监控的结果作为输出参数显示到终端示范平台。

需要说明的是，本发明农业物联网平台系统中的系统专业支撑模块和终端示范平台均可扩展，即可以进一步包括其它子模块或子平台，完成农业其它方面的应用服务。“全系统”的系统专业支撑模块和“全过程”的终端示范平台共同构成本发明的系统中的服务层，面向种植、养殖等各农业行业，农业生产、加工等生产过程，提供精播、精施、精准控制以及质量追溯等直接服务。

应当指出，以上所述具体实施方式可以使本领域的技术人员更全面地理解本发明创造，但不以任何方式限制本发明创造。因此，尽管本说明书参照附图和实施例对本发明创造已进行了详细的说明，但是，本领域技术人员应当理解，仍然可以对本发明创造进行修改或者等同替换，总之，一切不脱离本发明创造的精神和范围的技术方案及其改进，其均应涵盖在本发明创造专利的保护范围当中。

Claims (10)

1.一种农业物联网平台系统，其特征在于，包括依次连接的农业数据资源集成模块、系统专业支撑模块和终端示范平台，

所述农业数据资源集成模块包括相互连接的云数据中心、云计算中心和云服务中心，还包括农业信息获取中心以及若干个与云数据中心相连接的农业数据资源数据库，所述农业信息获取中心从相应的农业数据资源检测设备采集获取多源异构数据，并将采集获取的多源异构数据存储至相应的农业数据资源数据库，所述云数据中心基于农业行业维度、农业品种维度和农业生产过程维度建立并通过对多源异构数据进行异构映射和数据融合处理形成统一格式的农业数据，所述云计算中心通过云计算技术对农业数据进行虚拟化存储和数据挖掘，所述云服务中心根据云计算中心的计算结果统一部署异构分散的农业物联网服务以及采用动态描述逻辑进行农业数据资源的分析调度和硬件资源调度并向系统专业支撑模块发送调度请求；

所述系统专业支撑模块包括均与云服务中心相连的精细生产决策控制模块和加工仓储物流实时监控模块；所述精细生产决策控制模块在接收云服务中心的调度请求后进行动态需求建模，包括利用病虫害识别技术和远程图像传输技术建立的病虫害远程诊断模型以及利用数字视频采集处理技术和远程诊断技术建立的禽畜喂养诊断模型；所述加工仓储物流实时监控模块在接收云服务中心的调度请求后进行农产品加工、仓储和物流信息的实时监控；

所述终端示范平台为包括大田作物信息、设施大棚信息和渔业信息的物联网示范平台，所述终端示范平台输入参数从而调用系统专业支撑模块的精细生产决策控制模块或加工仓储物流实时监控模块，所述精细生产决策控制模块根据终端示范平台的输入参数调用相应的模型进行计算并结合农业专业知识将模型计算结果返回至终端示范平台显示，所述加工仓储物流实时监控模块将实时监控结果返回至终端示范平台显示。

2.根据权利要求1所述的农业物联网平台系统，其特征在于，所述农业数据资源数据库包括测土施肥数据库、农业气象数据库、大田空间数据库、水系空间数据库、农业地理资源数据库、农业植保数据库和历史数据存储数据库。

3.根据权利要求1或2所述的农业物联网平台系统，其特征在于，所述云数据中心还对多源异构数据进行自动聚合处理和数据清洗挖掘处理，形成统一格式的农业数据，并形成农业物联网数字地图。

4.根据权利要求2所述的农业物联网平台系统，其特征在于，所述精细生产决策控制模块包括病虫害远程诊断与预警模块、禽畜喂养与诊断模块以及水产养殖模块，所述病虫害远程诊断与预警模块利用病虫害识别技术和远程图像传输技术建立病虫害远程诊断模型，进行病虫害处理和监测预警；所述禽畜喂养与诊断模块利用数字视频采集处理技术和远程诊断技术建立禽畜喂养诊断模型，制定禽畜喂养方案并进行远程疫情诊断；所述水产养殖模块利用数字视频采集处理技术和远程诊断技术建立水产养殖诊断模型，制定水产养殖方案并进行远程诊断。

5.根据权利要求4所述的农业物联网平台系统，其特征在于，所述系统专业支撑模块还包括农资农产品质量追溯模块，所述农资农产品质量追溯模块利用数字加密条码技术建立质量安全追溯模型，所述农资农产品质量追溯模块根据终端示范平台的输入参数调用所述质量安全追溯模型，并将模型计算结果返回至终端示范平台显示。

6.根据权利要求5所述的农业物联网平台系统，其特征在于，所述质量安全追溯模型包括菜果质量安全追溯模型、粮油质量安全追溯模型和化肥溯源防伪模型，所述农资农产品质量追溯模块还包括农资农产品质量监管模块，所述农资农产品质量监管模块利用数字加密条码技术进行GIS质量安全认证监管，所述农资农产品质量监管模块与终端示范平台相连。

7.根据权利要求1所述的农业物联网平台系统，其特征在于，所述加工仓储物流实时监控模块包括农产品加工检测模块和农资仓储智能监控模块，所述农产品加工检测模块和农资仓储智能监控模块均与终端示范平台相连，所述农产品加工检测模块利用移动摄像技术和远程传输技术实现对农产品加工过程中的实时监测，并利用HACCP技术对农产品加工工艺中的危害进行分析和确定影响农产品品质的关键控制点；农资仓储智能监控模块采用二维码技术对农资进行入库赋码关联和出库条码采集实现农资仓储信息的实时监控。

8.根据权利要求7所述的农业物联网平台系统，其特征在于，所述加工仓储物流实时监控模块还包括物流调度模块和物流监控模块，所述物流调度模块和物流监控模块均与终端示范平台相连，所述物流调度模块基于GIS技术和IDSS技术进行农资与农产品的物流调度，所述物流监控模块基于GPS技术和无线通信技术进行冷链物流信息的实时监控。

9.根据权利要求5或6所述的农业物联网平台系统，其特征在于，所述终端示范平台包括大田作物物联网示范平台、设施大棚物联网示范平台、渔业物联网示范平台和畜牧兽医物联网示范平台，所述终端示范平台中的各组件均与系统专业支撑模块中的各模块相连，所述大田作物物联网示范平台包括大田作物病虫草害识别平台、粮食加工环境监控平台和粮油安全追溯平台，所述设施大棚物联网示范平台包括大棚环境感知平台、瓜菜病虫草害识别平台和菜果质量安全追溯平台，所述渔业物联网示范平台包括水产养殖远测监控平台和水产养殖病害防治平台，所述畜牧兽医物联网示范平台包括畜禽环境监控平台、畜禽疫病远程诊断平台和畜禽场生产信息管理平台。

10.根据权利要求1所述的农业物联网平台系统，其特征在于，所述农业信息获取中心设置有农业物联网传感器通信接口，通过所述农业物联网传感器通信接口接收从相应的农业数据资源检测设备采集获取多源异构数据。