CN108574737B - 基于云技术和zynq平台的农业自动监控系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于云技术和zynq平台的农业自动监控系统及方法，多种传感器对农作物环境进行监测，对传感器的输出信号做调理、AD采集，并通过ZigBee无线发送至FPGA模块；PC端将接收到的信息上传至云服务器；移动终端通过访问云服务器获取相关信息，将信息随时显示在移动设备界面上并且绘制变化趋势曲线；移动终端从云端读取某个时间段的大量气象要素信息做处理分析，并结合农作物生长状况信息，分析特定气象要素对特定农作物生长的影响；对农作物的异常特征参数做出即时判断和监测预警。本发明以云技术为基础、数据分析为核心，大大减轻了农民管理大面积农作物的负担；移动设备可以同时监控多个站点的农作物生长状况。

Description

基于云技术和zynq平台的农业自动监控系统及方法
技术领域
本发明属于农业监控技术领域，尤其涉及一种基于云技术和zynq平台的农业自动监控系统及方法。
背景技术
自动气象站用于对大气温度、相对湿度、风向、风速、雨量、气压、太阳辐射、土壤温度、土壤湿度、能见度等众多气象要素进行全天候现场监测。具有手机气象短信服务功能，可以通过多种通讯方法与气象中心计算机进行通讯，将气象数据传输到气象中心计算机气象数据库中，用于对气象数据统计分析和处理。自动气象站由气象传感器、微电脑气象数据采集仪、电源系统、防辐射通风罩、全天候防风向等传感器为室外气象专用传感器，具有高精度高可靠性的特点。近年来，护箱和气象观测支架、通讯模块等部分构成。温湿度、风速随着预报预测技术水平的不断提高，天气预报预测逐渐向定量化、精细化、无缝隙方向发展，天气预报水平有了进一步提高，为提高气象服务能力打下了坚实基础。为了进一步深化公共气象服务，拓宽服务领域，更好地为现代农业提供气象服务，农作物的生长与农业气象预报服务相结合，逐步使用服务产品替代预报产品开展服务工作，努力使气象服务做实、做细、做精，逐步建立比较完善的特色农业服务体系。云技术(Cloud technology)基于云计算商业模式应用的网络技术、信息技术、整合技术、管理平台技术、应用技术等的总称，可以组成资源池，按需所用，灵活便利。云计算技术将变成重要支撑。技术网络系统的后台服务需要大量的计算、存储资源，如视频网站、图片类网站和更多的门户网站。伴随着物联网行业的高度发展和应用，将来每个物品都有可能存在自己的识别标志，都需要传输到后台系统进行逻辑处理，不同程度级别的数据将会分开处理，各类行业数据皆需要强大的系统后盾支撑，只能通过云计算来实现。
基于以上技术，现有的农业监控主要是将传感器，处理器等一整套监控系统搭建在自己搭建的物联网框架上，能够在用户终端实现局域或远程监控。但是在现有的云技术下，在监控环节所采集的大量数据所需要的传输成本和存储空间依然无法完全满足生产要求。虽然现在视频图像处理和计算机技术发展藏创新迅速，并且在医疗，教育，政府等领行业中应用越来越广泛，但是我国在农业上，智能化监控系统对农业进行监控管理的贡献远远低于发达国家。农业管理智能化是实现农业可持续发展，改变农业生产方式不可忽略的部分。高科技农业是目前农业信息化的专研重点。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于云技术和zynq平台的农业自动监控系统及方法，旨在解决农业监控中传统方案需要传输大量数据的问题。
本发明是这样实现的，由多种传感器(大气温度、相对湿度、风向、风速、雨量、气压、太阳辐射、土壤温度、土壤湿度、能见度、视频图像)构成单个节点，多个节点通过4G模块构建农业气象数据采集网络，采集数据通过4G模块传输至云端服务器，根据客户需求从云端获取相关分析数据。所述基于云技术和zynq平台的农业自动监控方法包括以下步骤：
步骤一，由多种传感器构成的气象监测网络对农作物环境进行监测，通过信号采集卡对传感器的输出信号做调理，包括放大、隔离、滤波、激励、线性化等，然后进行AD采集，并通过ZigBee无线发送至FPGA模块。与此同时，工作状态下的高清摄像头通过HDMI接口将观测的图像信息传输给FPGA模块。利用图像处理技术进行滤波、特征提取和图像识别等方法，从而自动获取到包括农作物植被覆盖率，害虫密度等要素信息，在需要人工干预的情况下，也可以传送现场视频到终端。
步骤二，FPGA将接收到的大量信息进行前端处理，利用图像处理技术进行分析，其中包括农作物植被覆盖率，害虫密度等等，在需要人工干预的情况下，也可以传送现场视频到终端。过后通过4G通道将分析后的数据和传感器的数据源源不断的上传至云服务器。
步骤三，云服务端可以将接受到的多个站点的FPGA处理过的大量数据进行长期存储，并且可以通过人工编写的逻辑计算进行整合，并结合农作物生长状况信息，分析特定气象要素(主要是温度、湿度、日照、土壤肥力等)对特定农作物生长的影响，建立各种气象和环境要素与作物生长发育的数学统计模型；根据农业部门提供的大量经验知识，与农作物的异常特征参数做出即时判断和监测预警。例如水稻在成熟期阶段发生低温天气现象，那么可以通过采集到的现场数据和云端的正常数据进行对比，根据数据偏移度不同，设置不同等级的警报：当均值或其他计算后的数值超过人工设置的一定阈值的趋势时候，就向用户终端发出作物生长环境温度异常的不同等级预警；同时还可以根据气象预报信息，提前发出作物生长的预警信息。
步骤四，所有数据通过FPGA和云服务端处理过后，PC终端和移动终端可以从云服务端便捷地获取农作物生长状况，生长环境，灾害预测等信息。移动终端通过访问云服务器获取相关信息，将监测站点的温度、湿度、光照强度、雨量气象要素信息随时显示在移动设备界面上。在移动设备上有定制的APP，软件可以将云服务端传输过来的数据进行整理并且在界面上通过简单计算绘制出用户需要的变化趋势曲线，例如温度、湿度、光照强度等环境参数的变化趋势、最大最小值，平均值等。
步骤五，在整套系统之下，利用树莓派搭建了一套调试系统，在监控系统的前端现场，可以将树莓派与FPGA对接，获取现场数据，对系统进行调试，维护。
本发明的另一目的在于提供一种所述基于云技术和zynq平台的农业自动监控方法的农业自动监控系统，所述农业自动监控系统设置有：
传感器模块；
传感器模块使用调理电路与信号采集卡有线连接，信号采集卡与ZigBee无线发送模块有线连接；
ZigBee无线发送模块与ZigBee无线接收模块无线通信，ZigBee无线接收模块直接与FPGA模块I/O口有线连接；
FPGA模块与摄像头使用HDMI接口有线连接，FPGA模块与4G模块使用串口转接后有线连接，4G模块再与云服务端无线通信；
移动和PC终端通过网络连接至云服务器。
进一步，所述传感器模块由温湿度传感器、土壤温度传感器、气压传感器、紫外线传感器和雨量计构成的气象监测网络对农作物环境进行监测。
本发明提供的基于云技术和zynq平台的农业自动监控系统及方法，以云技术为基础、数据分析为核心，通过移动终端来向农民反映农作物的生长状况与异常预警。在没有农业监管系统的条件下，一个农民能够管控的地在3-4亩左右，在有了农业监控系统后可以管控的土地可以在30-40亩左右，监控土地数量是原来的10倍，甚至可以达到更高。另外本发明多个气象自动监测站点将数据上传至同一云服务器，则移动设备可以同时监控多个站点的农作物生长状况。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于云技术和zynq平台的农业自动监控系统结构示意图；
图中：1、传感器模块；2、信号采集卡；3、ZigBee无线发送模块；4、ZigBee无线接收模块；5、FPGA模块；6、摄像头；7、4G模块；8、云服务器；9、PC和移动终端；10、手持树莓派调试器。
图2是本发明的供电系统示意图；
图中：a、太阳能电池板；b、蓄电池；c、滤波电路；d、ARM控制器；e、开关电源电路。
图3时本发明的树莓派调试器与系统前端FPGA的协调关系。
图中：A、FPGA模块；B、树莓派调试器；C、技术人员。
图4是本发明的云服务端工作过程中数据主要流向关系。
图中：D、多个站点的FPGA模块；E、云服务端；F、PC终端；G移动终端。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的基于云技术和zynq平台的农业自动监控系统包括：1、传感器模块2、信号采集卡3、ZigBee无线发送模块4、ZigBee无线接收模块5、FPGA模块6、摄像头7、PC端8、云服务器9、移动终端10、手持树莓派调试器。
传感器模块1连接信号采集卡2，信号采集卡2连接ZigBee无线发送模块3，ZigBee无线发送模块3与ZigBee无线接收模块4无线通信，ZigBee无线接收模块4与FPGA模块5连接，FPGA模块5与摄像头6连接，FPGA模块5通过4G模块与云服务端8连接，4G模块7连接云服务器8，云服务器8连接PC和移动终端9，手持树莓派调试器10通过现场与FPGA进行对接调试。
传感器模块1由温湿度传感器、土壤温度传感器、紫外线传感器、雨量计等多种传感器构成的气象监测网络对农作物环境进行监测。
本发明由多种传感器构成的气象监测网络对农作物环境进行监测，通过信号采集卡对传感器的输出信号做调理、AD采集，并通过ZigBee无线发送至控制台；控制台以FPGA为核心，主要包括四个功能：(1)通过ZigBee接收传感器传输的数据；(2)驱动摄像头读取图像数据作图像处理，提取农作物生长信息；(3)通过4G模块将处理后的有效信息发送至云服务端，主要包括气象要素信息和农作物生长状况信息。
PC端将接收到的大量信息源源不断的上传至云服务器；移动终端可以通过访问云服务器获取相关信息，将监测站点的温度、湿度、辐射、雨量等气象要素信息随时显示在移动设备界面上并且可以绘制变化趋势曲线；
移动终端可以从云端读取某个时间段的大量气象要素信息做处理分析，并结合农作物生长状况信息，分析特定气象要素对特定农作物生长的影响。根据大量的数据分析，对农作物的异常特征参数做出即时判断和监测预警。
如图2所示，供电系统的能量来源是太阳能，使用一块太阳能电池板和蓄电池将所接收到的太阳能存储起来。经过滤波电路后加入后级的开关电源模块进行稳压。稳压输出是由一块单独的控制器芯片控制开关电源模块中的继电器，根据不同的需要对监控系统进行不同的电压输出。整个供电系统不需要其他外部额外的能量来源，具有环保，节能的功效。
本发明以云技术为基础、数据分析为核心，通过移动终端来向农民反映农作物的生长状况与异常预警，大大减轻了农民管理大面积农作物的负担。另外本发明多个气象自动监测站点将数据上传至同一云服务器，则移动设备可以同时监控多个站点的农作物生长状况。
如图3所示，调试器由树莓派所搭建，技术人可持调试器在前端现场与FPGA模块对接，根据对传输获取的数据进行分析，技术人员可对调试器进行操作，由调试器对FPGA发出调试命令，由此进行系统的维护。
如图4所示，云服务端的数据主要流向是各站点FPGA模块将采集到的视频和传感器数据通过4G网络传送到云服务端，云服务端经过统计、计算、对比等操作后将处理后的用户可以直接使用的数据发送到PC和移动终端供用户使用。
本发明实施例提供的基于云技术和zynq平台的农业自动监控方法包括以下步骤：
步骤一，由多种传感器构成的气象监测网络对农作物环境进行监测，通过信号采集卡对传感器的输出信号做调理，包括放大、隔离、滤波、激励、线性化等，然后进行AD采集，并通过ZigBee无线发送至FPGA模块。与此同时，工作状态下的高清摄像头通过HDMI接口将观测的图像信息传输给FPGA模块。利用图像处理技术进行前端分析处理，其中包括农作物植被覆盖率，害虫密度等等，在需要人工干预的情况下，也可以传送现场视频到终端。
步骤二，FPGA将接收到的大量信息进行前端处理，利用图像处理技术进行分析，其中包括农作物植被覆盖率，害虫密度等等，在需要人工干预的情况下，也可以传送现场视频到终端。过后通过4G通道将分析后的数据和传感器的数据源源不断的上传至云服务器。
步骤三，云服务端可以将接受到的多个站点的FPGA处理过的大量数据进行长期存储，并且可以通过人工编写的逻辑计算进行整合，并结合农作物生长状况信息，分析特定气象要素对特定农作物生长的影响；根据大量的数据分析，对农作物的异常特征参数做出即时判断和监测预警。例如水稻在长时间低温下生长，通过采集到的大量数据和云端的其他正常数据进行对比，根据数据差距不同，设置不同等级的警报：当均值或其他计算后的数值有要超过人工设置的一定阈值的趋势时候，就可以向用户终端发出作物生长环境温度异常的预警；当即将超过时可以发出温度过低的警报，当超过时再发出设置的更高级别的警报。
步骤四，所有数据通过FPGA和云服务端处理过后，PC终端和移动终端可以从云服务端便捷地获取农作物生长状况，生长环境，灾害预测等信息。移动终端通过访问云服务器获取相关信息，将监测站点的温度、湿度、光照强度、雨量气象要素信息随时显示在移动设备界面上。在移动设备上有定制的APP，软件可以将云服务端传输过来的数据进行整理并且在界面上通过简单计算绘制出用户需要的变化趋势曲线，例如温度、湿度、光照强度等环境参数的变化趋势、最大最小值，平均值等。
步骤五，在整套系统之下，利用树莓派搭建了一套调试系统，在监控系统的前端现场，可以将树莓派与FPGA对接，获取现场数据，对系统进行调试，维护。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于云技术和zynq平台的农业自动监控方法，其特征在于，所述基于云技术和zynq平台的农业自动监控方法包括以下步骤：
步骤一，由多种传感器构成的气象监测网络对农作物环境进行监测，通过信号采集卡对传感器的输出信号做调理，包括放大、隔离、滤波、激励、线性化；进行AD采集，并通过ZigBee无线发送至FPGA模块；工作状态下的高清摄像头通过HDMI接口将观测的图像信息传输给FPGA模块；利用图像处理技术进行前端分析处理，其中包括农作物植被覆盖率，害虫密度，在需要人工干预的情况下，传送现场视频到终端；
步骤二，FPGA将接收到的大量信息进行前端处理，利用图像处理技术进行分析，其中包括农作物植被覆盖率，害虫密度，在需要人工干预的情况下，传送现场视频到终端；通过4G通道将分析后的数据和传感器的数据源源不断的上传至云服务器；
步骤三，云服务端接受到的多个站点的FPGA处理过的大量数据并存储，通过人工编写的逻辑计算进行整合，结合农作物生长状况信息，分析特定气象要素对特定农作物生长的影响；根据大量的数据分析，对农作物的异常特征参数做出即时判断和监测预警；
步骤四，PC终端和移动终端从云服务端便捷地获取农作物生长状况，生长环境，灾害预测信息；移动终端通过访问云服务器获取相关信息，将监测站点的温度、湿度、光照强度、雨量气象要素信息随时显示在移动设备界面上；在移动设备上有定制的APP，将云服务端传输过来的数据进行整理并且在界面上通过简单计算绘制出用户需要的变化趋势曲线；
步骤五，利用树莓派搭建了调试系统，在监控系统的前端现场，将树莓派与FPGA对接，获取现场数据，对系统进行调试，维护；
所述FPGA模块通过ZigBee接收传感器传输的数据；驱动摄像头读取图像数据作图像处理，提取农作物生长信息；通过4G网络将处理后的有效信息发送至云服务端，包括气象要素信息和农作物生长状况信息，最终PC端和移动终端从云服务端读取所需要的实时监测情况。
2.一种如权利要求1所述基于云技术和zynq平台的农业自动监控方法的农业自动监控系统，其特征在于，所述农业自动监控系统设置有：
传感器模块；
传感器模块使用调理电路与信号采集卡有线连接，信号采集卡与ZigBee无线发送模块有线连接；
ZigBee无线发送模块与ZigBee无线接收模块无线通信，ZigBee无线接收模块直接与FPGA模块I/O口有线连接；
FPGA模块与摄像头使用HDMI接口有线连接，FPGA模块与4G模块使用串口转接后有线连接，4G模块再与云服务端无线通信；
移动和PC终端通过网络连接至云服务器。
3.如权利要求2所述的农业自动监控系统，其特征在于，所述传感器模块由温湿度传感器、土壤温度传感器、紫外线传感器和雨量计构成的气象监测网络对农作物环境进行监测。
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