CN105577816A - 基于图像处理的农业智能平台 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于图像处理的农业智能平台，FRID标签，用于标记农作物的产地和销售价格；FRID读写器，用于读取FRID标签信息；数据采集模块，采集数据，将采集的数据传输至中央服务器组；中央服务器组将接收的数据存储到数据库，同时数据库保存全国各个地方历年的农业产量以及当年农作物的市场均价；气候收集模块，收集天气信息；数据分析模块调取数据库内的数据，根据数据库内保存的数据输出农产品的产量和价格曲线图，并根据产量和价格曲线图预测出当年的农作物产量和价格，同时绘制出当年的种植地图；信息推送模块，将数据分析模块预测的产量和价格曲线图以及种植地图推送到用户端。以实现避免造成粮食浪费的优点。
Description
技术领域
本发明涉及智能农业领域，具体地，涉及一种基于图像处理的农业智能平台。
背景技术
目前，随着城镇化以及信息智能化的发展，智能农业将成为农业的发展方向，现有的农业生产具有非常大的主观性，农民往往根据往年的经验选择当年的种植物，比如去年大蒜价格昂贵，就会造成今年许多种植者跟随种植，从而造成当年大蒜产量过剩，价格下降，从而给农民造成巨大的经济损失，也造成了巨大的粮食浪费，而一种农作物的过剩，往往造成另一种农作物的不足。
农作物的生长不仅取决于其自身的生长规律，而且还受到土壤、环境、气候等诸多自然条件的影响。精细农业的目标就是采集和分析这些影响农作物生长状况的数据，并在此基础之上做出符合农作物生长规律的农业生产决策，以对环境友好的方式促进农作物优质增产。农业参数的数据采集量很大，如光照、温度和湿度等，在农作物生长的特定时期更是需要频繁采集和分析，以支持进行农业生产决策。因此开发方便而实用的农田信息采集系统对于农业生产具有重要的意义。
现有的相关技术为中国科学院遥感应用研究所乔彦友发明的“基于PDA、GPS、GIS和GPRS的野外调查系统”(公开号CN101441669，申请号200810246895.1)。该系统在进行数据采集时，利用触摸笔在PDA屏幕上进行边界描绘，GPS导航定位模块即读取内置GPS模块中的空间点位数据，并与作业底图进行叠加，从而确定当前调查的准确地理位置，同时系统通过通用调查对话框进行有关数据的填写，数据采集模块将某调查点的属性数据和位置信息一起存储到存储卡。
该野外调查系统很好地发挥了PDA强大的功能，将GIS功能嵌入GPS进行更加丰富全面的农业数据采集。但是，系统的数据采集部分仍然是人工输入的，尚未实现数据采集的智能化和自动化。另外，该系统不适合用于较大面积较多参数的农田信息采集。
发明内容
发明目的：本发明的目的是为了解决现有技术中的不足，提供一种基于图像处理的农业智能平台，以实现避免造成粮食浪费的优点。
技术方案：本发明所述的一种基于图像处理的农业智能平台，包括数据采集模块、中央服务器组、FRID标签和FRID读写器，所述中央服务器组包括数据分析模块、信息推送模块、气候收集模块和数据库，
所述FRID标签，用于标记农作物的产地和销售价格；
所述FRID读写器，用于读取FRID标签信息，并将读取的信息传输至数据采集模块；
所述数据采集模块，该数据采集模块以PDA为平台，将GPS模块和GPRS模块集成于PDA中，包括集成于PDA内的Zigbee协调器模块，所述Zigbee协调器模块通过RS-232串口与PDA核心芯片相连；所述GPS模块通过虚拟差分站VRS接收GPS原始位置的差分信息，增加了GPS的定位精度；所述GPRS模块用于获取最终的地理位置精确信息，并与农田服务器进行通讯；
所述中央服务器组将接收的数据存储到数据库，同时数据库保存全国各个地方历年的农业产量以及当年农作物的市场均价；
所述气候收集模块，通过互联网与国家气象中心建立通信，以及通过设置在各地的传感器收集天气信息；
所述数据分析模块调取数据库内的数据，根据数据库内保存的数据输出农产品的产量和价格曲线图，对数据采集模块采集的来自遥感卫星的红外图像进行处理，从而判断农作物是否有虫害，并根据产量、价格曲线图以及农作物的虫害情况预测出当年的农作物产量和价格，同时绘制出当年的种植地图，并根据气候收集模块收集的天气信息预测农作物的收获时间和产量；
所述信息推送模块，将数据分析模块预测的产量和价格曲线图以及种植地图推送到用户端。
进一步的，所述Zigbee协调器模块与PDA进行通讯时，PDA上的串口以16进制数据格式发送数据，以ASCII码格式接收Zigbee协调器模块发送的采集自若干无线传感器节点的数据，并将该数据以文本格式保存在临时文件夹中。
进一步的，所述述GPRS模块实现移动式农田智能数据采集系统与VRS系统连接申请差分信息，包括：发送移动站身份、权限验证信息及自身概略位置给VRS数控中心并接收VRS差分改正信息、实现设备网络状态自检，并在连接丢失的情况下重新与VRS网络建立连接。
一种基于图像处理的农业智能管理方法，包括如下步骤：
（1）移动式农田智能数据采集系统获取工作底图；
（2）依照所述底图进行田间布样；
（3）建立布样点安置的无线传感器及该点GPS位置信息之间的联系；
（4）进行数据采集；
（5）进行农田数据可视化；
（6）判别异常点，若有异常点，则返回步骤四；
（7）将可信数据保存至文件；
（8）将数据上传至农田服务器。
有益效果：本发明的技术方案通过现有的大数据概念，通过对全国的农业种植进行监控，并将监控信息发送给种植户进行参考，从而避免了大量的重复种植，避免了产品过剩，从而达到了避免造成粮食浪费的目的。同时有效保证了种植者的经济利益。
附图说明
图1为本发明的数据采集模块结构示意图。
具体实施方式
一种基于图像处理的农业智能平台，包括数据采集模块、中央服务器组、FRID标签和FRID读写器，所述中央服务器组包括数据分析模块、信息推送模块、气候收集模块和数据库，
所述FRID标签，用于标记农作物的产地和销售价格；
所述FRID读写器，用于读取FRID标签信息，并将读取的信息传输至数据采集模块；
所述数据采集模块，如图1所示，该数据采集模块以PDA为平台，将GPS模块和GPRS模块集成于PDA中，包括集成于PDA内的Zigbee协调器模块，所述Zigbee协调器模块通过RS-232串口与PDA核心芯片相连；所述GPS模块通过虚拟差分站VRS接收GPS原始位置的差分信息，增加了GPS的定位精度；所述GPRS模块用于获取最终的地理位置精确信息，并与农田服务器进行通讯；
所述中央服务器组将接收的数据存储到数据库，同时数据库保存全国各个地方历年的农业产量以及当年农作物的市场均价；
所述气候收集模块，通过互联网与国家气象中心建立通信，以及通过设置在各地的传感器收集天气信息；
所述数据分析模块调取数据库内的数据，根据数据库内保存的数据输出农产品的产量和价格曲线图，对数据采集模块采集的来自遥感卫星的红外图像进行处理，从而判断农作物是否有虫害，并根据产量、价格曲线图以及农作物的虫害情况预测出当年的农作物产量和价格，同时绘制出当年的种植地图，并根据气候收集模块收集的天气信息预测农作物的收获时间和产量；
所述信息推送模块，将数据分析模块预测的产量和价格曲线图以及种植地图推送到用户端。
进一步的，所述Zigbee协调器模块与PDA进行通讯时，PDA上的串口以16进制数据格式发送数据，以ASCII码格式接收Zigbee协调器模块发送的采集自若干无线传感器节点的数据，并将该数据以文本格式保存在临时文件夹中。
进一步的，所述述GPRS模块实现移动式农田智能数据采集系统与VRS系统连接申请差分信息，包括：发送移动站身份、权限验证信息及自身概略位置给VRS数控中心并接收VRS差分改正信息、实现设备网络状态自检，并在连接丢失的情况下重新与VRS网络建立连接。
上述一种基于图像处理的农业智能管理方法，包括如下步骤：
（1）移动式农田智能数据采集系统获取工作底图；
（2）依照所述底图进行田间布样；
（3）建立布样点安置的无线传感器及该点GPS位置信息之间的联系；
（4）进行数据采集；
（5）进行农田数据可视化；
（6）判别异常点，若有异常点，则返回步骤四；
（7）将可信数据保存至文件；
（8）将数据上传至农田服务器。
Claims (4)
1.一种基于图像处理的农业智能平台，其特征在于：包括数据采集模块、中央服务器组、FRID标签和FRID读写器，所述中央服务器组包括数据分析模块、信息推送模块、气候收集模块和数据库，
所述FRID标签，用于标记农作物的产地和销售价格；
所述FRID读写器，用于读取FRID标签信息，并将读取的信息传输至数据采集模块；
所述数据采集模块，该数据采集模块以PDA为平台，将GPS模块和GPRS模块集成于PDA中，包括集成于PDA内的Zigbee协调器模块，所述Zigbee协调器模块通过RS-232串口与PDA核心芯片相连；所述GPS模块通过虚拟差分站VRS接收GPS原始位置的差分信息，增加了GPS的定位精度；所述GPRS模块用于获取最终的地理位置精确信息，并与农田服务器进行通讯；
所述中央服务器组将接收的数据存储到数据库，同时数据库保存全国各个地方历年的农业产量以及当年农作物的市场均价；
所述气候收集模块，通过互联网与国家气象中心建立通信，以及通过设置在各地的传感器收集天气信息；
所述数据分析模块调取数据库内的数据，根据数据库内保存的数据输出农产品的产量和价格曲线图，对数据采集模块采集的来自遥感卫星的红外图像进行处理，从而判断农作物是否有虫害，并根据产量、价格曲线图以及农作物的虫害情况预测出当年的农作物产量和价格，同时绘制出当年的种植地图，并根据气候收集模块收集的天气信息预测农作物的收获时间和产量；
所述信息推送模块，将数据分析模块预测的产量和价格曲线图以及种植地图推送到用户端。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的农业智能平台，其特征在于：所述Zigbee协调器模块与PDA进行通讯时，PDA上的串口以16进制数据格式发送数据，以ASCII码格式接收Zigbee协调器模块发送的采集自若干无线传感器节点的数据，并将该数据以文本格式保存在临时文件夹中。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的农业智能平台，其特征在于：所述述GPRS模块实现移动式农田智能数据采集系统与VRS系统连接申请差分信息，包括：发送移动站身份、权限验证信息及自身概略位置给VRS数控中心并接收VRS差分改正信息、实现设备网络状态自检，并在连接丢失的情况下重新与VRS网络建立连接。
4.一种基于图像处理的农业智能管理方法，其特征在于：包括如下步骤：
（1）移动式农田智能数据采集系统获取工作底图；
（2）依照所述底图进行田间布样；
（3）建立布样点安置的无线传感器及该点GPS位置信息之间的联系；
（4）进行数据采集；
（5）进行农田数据可视化；
（6）判别异常点，若有异常点，则返回步骤四；
（7）将可信数据保存至文件；
（8）将数据上传至农田服务器。
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|---|---|
| CN (1) | CN105577816A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107194823A (zh) * | 2017-08-01 | 2017-09-22 | 中国农业科学院农业信息研究所 | 一种移动终端农业监测预警方法及系统 |
| CN110619260A (zh) * | 2019-01-08 | 2019-12-27 | 陈军 | 实时农业产量分析机构 |
| CN113469746A (zh) * | 2021-07-09 | 2021-10-01 | 布瑞克农业大数据科技集团有限公司 | 一种农产品预测方法和系统 |
| CN115004994A (zh) * | 2022-06-16 | 2022-09-06 | 广西鸣鸣水果有限公司 | 一种基于数字地图的果树病虫害防控系统 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101917666A (zh) * | 2010-08-31 | 2010-12-15 | 中国农业大学 | 移动式农田智能数据采集系统及方法 |
| CN104778610A (zh) * | 2015-04-22 | 2015-07-15 | 柳州易农科技有限公司 | 基于gps的用于农业的智能系统 |
| CN104778630A (zh) * | 2015-04-22 | 2015-07-15 | 柳州易农科技有限公司 | 基于图像处理的农业智能平台 |
-
2016
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Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101917666A (zh) * | 2010-08-31 | 2010-12-15 | 中国农业大学 | 移动式农田智能数据采集系统及方法 |
| CN104778610A (zh) * | 2015-04-22 | 2015-07-15 | 柳州易农科技有限公司 | 基于gps的用于农业的智能系统 |
| CN104778630A (zh) * | 2015-04-22 | 2015-07-15 | 柳州易农科技有限公司 | 基于图像处理的农业智能平台 |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107194823A (zh) * | 2017-08-01 | 2017-09-22 | 中国农业科学院农业信息研究所 | 一种移动终端农业监测预警方法及系统 |
| CN110619260A (zh) * | 2019-01-08 | 2019-12-27 | 陈军 | 实时农业产量分析机构 |
| CN113469746A (zh) * | 2021-07-09 | 2021-10-01 | 布瑞克农业大数据科技集团有限公司 | 一种农产品预测方法和系统 |
| CN115004994A (zh) * | 2022-06-16 | 2022-09-06 | 广西鸣鸣水果有限公司 | 一种基于数字地图的果树病虫害防控系统 |
| CN115004994B (zh) * | 2022-06-16 | 2023-12-08 | 广西鸣鸣水果有限公司 | 一种基于数字地图的果树病虫害防控系统 |
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