CN109169410A - 一种智能蜂箱及蜂箱内环境调节方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种智能蜂箱及蜂箱内环境调节方法，蜂箱包括数据采集装置、控制装置和环境调节装置，所述控制装置分别与所述数据采集装置和所述环境调节装置电连接，所述控制装置用于：接收所述数据采集装置采集的蜂箱内的环境参数；将所述环境参数与数据库中预先存储的数据模型进行匹配，其中，所述数据库包括多个不同的所述数据模型以及与所述数据模型一一对应的调节方案，所述数据模型包括蜜蜂健康状况，根据匹配结果获得所述蜜蜂健康状况和所述调节方案；根据所述调节方案控制所述环境调节装置调节蜂箱内的环境。本发明的技术方案能够准确判断蜜蜂的健康状况，自动调节蜂箱内的环境，减少人力成本。
Description
技术领域
本发明涉及养蜂设备技术领域，尤其涉及一种智能蜂箱及蜂箱内环境调节方法。
背景技术
蜂箱是养蜂过程中非常重要的设备，为蜜蜂提供了繁衍生息的场所。蜜蜂在生长期对温度和湿度等十分敏感，温度和湿度的不断变化，会严重影响蜜蜂的健康，从而影响蜜蜂的采蜜。目前，常通过人工的方式来检测蜜蜂的健康状况和调节蜂箱内的环境。一方面，人工检测和调节的方式对工作人员的养蜂经验要求很高，同时受其主观影响，检测结果有时并不准确。另一方面，蜂箱较多时，需要消耗大量的人力，增加了相应成本。
发明内容
为了能够准确判断蜜蜂的健康状况，自动调节蜂箱内的环境，减少人力成本，本发明提供一种智能蜂箱及蜂箱内环境调节方法。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
第一方面，一种智能蜂箱，包括数据采集装置、控制装置和环境调节装置，所述控制装置分别与所述数据采集装置和所述环境调节装置电连接，所述控制装置用于：
接收所述数据采集装置采集的蜂箱内的环境参数。
将所述环境参数与数据库中预先存储的数据模型进行匹配，其中，所述数据库包括多个不同的所述数据模型以及与所述数据模型一一对应的调节方案，所述数据模型包括蜜蜂健康状况，根据匹配结果获得所述蜜蜂健康状况和所述调节方案。
根据所述调节方案控制所述环境调节装置调节蜂箱内的环境。
第二方面，一种蜂箱内环境调节方法，包括：
步骤1，接收数据采集装置采集的蜂箱内的环境参数。
步骤2，将所述环境参数与数据库中预先存储的数据模型进行匹配，其中，所述数据库包括多个不同的所述数据模型以及与所述数据模型一一对应的调节方案，所述数据模型包括蜜蜂健康状况，根据匹配结果获得所述蜜蜂健康状况和所述调节方案。
步骤3，根据调节方案控制所述环境调节装置调节蜂箱内的环境。
本发明的有益效果是：通过数据采集装置采集蜂箱内的环境参数，数据采集装置可包括温度传感器和湿度传感器，将环境参数与数据库中预先存储的数据模型进行匹配，获得与该环境参数对应的蜜蜂健康状况以及相应的调节方案，数据模型可通过预先对模板数据进行机器学习获得，模板数据包括环境参数以及与环境参数对应的蜜蜂健康状况，可通过试验获得，也可通过工作人员的经验事先获得。通过对应的调节方案控制环境调节装置调节蜂箱内的环境，例如通过风扇调节蜂箱的温度和湿度。由于数据模型是预先对试验数据和/或工作人员的经验进行机器学习获得的，所以能够获得更加准确的蜜蜂健康状况以及更合适的调节方案，减少了对养蜂经验的依赖，通过环境调节装置调节蜂箱内的环境，减少了人力成本，便捷高效，适于大范围推广。
附图说明
图1为本发明实施例的一种智能蜂箱的结构示意图；
图2为本发明实施例的一种智能蜂箱的电路连接示意图；
图3为本发明另一实施例的一种智能蜂箱的电路连接示意图；
图4为本发明实施例的一种蜂箱内环境调节方法的流程示意图。
附图中，各标号所代表的部件列表如下：
10、箱体，11、箱门，12、半桥式称重传感器，20、箱盖，21、摄像头，22、风扇，23、显示屏，24、控制装置，25、电池，26、数据采集装置，27、传输装置，30、纱网。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
如图1、2所示，本发明实施例提供的一种智能蜂箱，包括数据采集装置26、控制装置24和环境调节装置，所述控制装置24分别与所述数据采集装置26和所述环境调节装置电连接，所述控制装置24用于：
接收所述数据采集装置26采集的蜂箱内的环境参数。
将所述环境参数与数据库中预先存储的数据模型进行匹配，其中，所述数据库包括多个不同的所述数据模型以及与所述数据模型一一对应的调节方案，所述数据模型包括蜜蜂健康状况，根据匹配结果获得所述蜜蜂健康状况和所述调节方案。
根据所述调节方案控制所述环境调节装置调节蜂箱内的环境。
本实施例中，通过数据采集装置26采集蜂箱内的环境参数，数据采集装置26可包括温度传感器和湿度传感器，将环境参数与数据库中预先存储的数据模型进行匹配，获得与该环境参数对应的蜜蜂健康状况以及相应的调节方案，数据模型可通过预先对模板数据进行机器学习获得，模板数据包括环境参数以及与环境参数对应的蜜蜂健康状况，可通过试验获得，也可通过工作人员的经验事先获得。通过对应的调节方案控制环境调节装置调节蜂箱内的环境，例如通过风扇22调节蜂箱的温度和湿度。由于数据模型是预先对试验数据和/或工作人员的经验进行机器学习获得的，所以能够获得更加准确的蜜蜂健康状况以及更合适的调节方案，减少了对养蜂经验的依赖，通过环境调节装置调节蜂箱内的环境，减少了人力成本，便捷高效，适于大范围推广。
需要说明的是，本发明的智能蜂箱可用于商业生产中，也可用于科研研究中。
具体地，蜂箱包括箱体10和箱盖20，箱体10与箱盖20之间设置有纱网30，数据采集装置26安装于箱盖20与纱网30之间，由纱网30将数据采集装置26与蜜蜂隔开，能够防止蜂蜜和蜂胶粘连到数据采集装置26上，影响数据采集装置26采集数据的准确度。数据采集装置26可包括温度传感器、湿度传感器和气压传感器。
优选地，所述数据模型包括多项模板数据项，所述环境参数包括与所述模板数据项一一对应的特征数据项，所述控制装置24具体用于：
采用线性查找方法，分别比对相互对应的所述特征数据项和所述模板数据项。
当匹配成功时，则确定调用与所述数据模型对应的所述调节方案。
具体地，线性查找方法为将特征数据项与数据库中对应的模板数据项逐个进行对比，直至匹配成功。模板数据项可包括温度、湿度、气压和光照等。
优选地，所述控制装置24还用于：
预先接收所述数据采集装置26采集的所述模板数据项，以及与所述模板数据项对应的所述蜜蜂健康状况。
采用深度神经网络对所述模板数据项和所述蜜蜂健康状况进行机器学习，构建所述数据模型。
具体地，模板数据项可通过前期在试验场试验获得，尽可能多的采集模板数据项，例如在一个采蜜周期约15天内，每天人工采集蜂箱内的环境参数，并通过经验丰富的工作人员检查蜜蜂的健康状况和产蜜率，最后将检查的蜜蜂健康状况和产蜜率作为标记数据，结合采集的环境参数使用深度神经网络进行机器学习，构建环境参数与蜜蜂健康状况和产蜜率的数据模型，蜜蜂健康状况可分为良好、一般和较差三种情况，每个模板数据项都对应一种蜜蜂健康状况。可通过TensorFlow学习库来实现机器学习。通过机器学习获得准确的数据模型，能够减少对个人经验的依赖。
优选地，如图3所示，还包括与所述控制装置24电连接的传输装置27，所述控制装置24还用于：
将所述环境参数、所述蜜蜂健康状况以及所述调节方案通过所述传输装置27传输至用户终端。
具体地，传输装置27可采用有源全向GPS、GPRS组合天线，设置在箱体10外侧，通过GPS可对蜂箱进行定位，在GPS定位数据出现很大改变时，则可判断蜂箱遭到盗窃。还可包括短距传输模块，短距传输模块可与H1通信无人机通信，在野外无GPRS、3G、4G等移动通讯信号时，工作人员可定期通过H1通信无人机来采集数据。
通过传输装置27将采集到的环境参数以及对应的蜜蜂健康状况传输至用户终端，实现了对蜜蜂健康状况的远程监控，能够实时获知蜜蜂的健康状况和产蜜率等，尤其在蜜蜂生病时，能够迅速获知，及早做出反应。
优选地，还包括与所述控制装置24电连接的存储装置，所述控制装置24还用于：
将所述环境参数存储在所述存储装置中。
具体地，在任何通信方式都无法使用时，可将环境参数等数据存储在存储装置中，待网络连通后再传输至用户终端，或待用户到蜂箱进行拷贝。
优选地，环境调节装置包括风扇22，风扇22设置在箱盖20两侧的通风口处。
具体地，可采用轴流式风扇，风扇22的出风口对准箱盖20的通风口。当蜂箱内的温度和湿度过高时，通过风扇22可加快蜂箱内的空气流通，降低蜂箱内的温度和湿度。
优选地，环境调节装置还包括制冷片和加热装置，制冷片和加热装置设置在箱体10内。
具体地，当蜂箱内的温度过低时，可通过制冷片进行制冷，降低蜂箱内的温度。当蜂箱内的温度过高时，可通过加热装置进行加热，升高蜂箱内的温度。使蜂箱内的温度始终处于适宜蜜蜂生长的范围。
优选地，箱体10外侧设置有摄像头21，摄像头21的镜头正对箱体10上的箱门11，摄像头21与控制装置24电连接。
具体地，摄像头21可配备6mm和12mm两种规格的镜头，以适配不同规格的蜂箱。通过摄像头21拍摄蜜蜂进出蜂箱以及蜜蜂在蜂巢口的视频，存储在存储装置中，并传输至用户终端，可供工作人员分析蜜蜂的行为特征。
优选地，箱体10外侧设置有外部环境传感器，外部环境传感器与控制装置24电连接。
具体地，外部环境传感器可包括PM2传感器、PM10传感器以及氮化物传感器，通过外部环境传感器检测蜂箱外的环境状况，并以此判断外部环境是否适合蜜蜂进行采蜜。
优选地，环境调节装置包括步进电机，步进电机的轴与箱门11的门轴连接，步进电机用于控制箱门11的开合程度。
具体地，通过步进电机控制箱门11的开合程度，能够根据蜂箱外的环境状况控制蜜蜂飞出蜂箱的数量。
优选地，箱体10上设置有角度传感器，角度传感器与控制装置24电连接。
具体地，角度传感器用于检测蜂箱地实时三维角度信息，当检测到蜂箱的角度发生高频率改变时，则可以判断蜂箱遭到了损坏，例如可能遭到了野生动物的破坏，工作人员可根据收到的数据，及时进行处理。
优选地，箱体10底侧的四个角处设置有均设置有半桥式称重传感器12，四个半桥式称重传感器12顺次连接组成全桥测量电路，全桥测量电路与控制装置24电连接。
具体地，将半桥式称重传感器12设置箱体10底侧的四个角处能够增加蜂箱的稳定性，并且减少蜂胶和蜂蜜粘连到传感器上，避免蜂胶和蜂蜜粘连到传感器上造成的传感器失效。通过全桥测量电路来测量蜂箱的实时重量，与采蜜前的重量进行对比，能够估计出蜂箱内的蜂蜜和蜂胶重量。
优选地，箱盖20与箱体10之间设置有为所有用电设备供电的电池25。
具体地，电池25可采用锂聚合物电池、镍氢电池和锂硫电池中的一种，可根据在野外的时间采用相应容量的电池25。
优选地，箱盖20表面设置有显示屏23，显示屏23与控制装置24电连接，用于显示蜂箱ID号和状态信息。
具体地，可采用1.54寸的OLED显示屏，通过显示蜂箱ID号将多个蜂箱区分开，便于管理。并且能够显示数据采集装置26采集的数据，当数据异常时，通过显示屏23可以迅速获知。
如图4所示，本发明实施例提供的一种蜂箱内环境调节方法，其特征在于，包括：
步骤1，接收所述数据采集装置26采集的蜂箱内的环境参数。
步骤2，将所述环境参数与数据库中预先存储的数据模型进行匹配，其中，所述数据库包括多个不同的所述数据模型以及与所述数据模型一一对应的调节方案，所述数据模型包括蜜蜂健康状况，根据匹配结果获得所述蜜蜂健康状况和所述调节方案。
步骤3，根据所述调节方案控制所述环境调节装置调节蜂箱内的环境。
优选地，所述数据模型包括多项模板数据项，所述环境参数包括与所述模板数据项一一对应的特征数据项，所述步骤2的具体实现为：
采用线性查找方法，分别比对相互对应的所述特征数据项和所述模板数据项。
当匹配成功时，则确定调用与所述数据模型对应的所述调节方案。
优选地，所述步骤1之前还包括如下步骤：
预先接收数据采集装置26采集的所述模板数据项，以及与所述模板数据项对应的所述蜜蜂健康状况。
采用深度神经网络对所述模板数据项和所述蜜蜂健康状况进行机器学习，构建所述数据模型。
优选地，还包括如下步骤：将所述环境参数、所述蜜蜂健康状况以及所述调节方案通过传输装置27传输至用户终端。
优选地，还包括如下步骤：将所述环境参数存储在存储装置中。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，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、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种智能蜂箱，其特征在于，包括数据采集装置、控制装置和环境调节装置，所述控制装置分别与所述数据采集装置和所述环境调节装置电连接，所述控制装置用于：
接收所述数据采集装置采集的蜂箱内的环境参数；
将所述环境参数与数据库中预先存储的数据模型进行匹配，其中，所述数据库包括多个不同的所述数据模型以及与所述数据模型一一对应的调节方案，所述数据模型包括蜜蜂健康状况，根据匹配结果获得所述蜜蜂健康状况和所述调节方案；
根据所述调节方案控制所述环境调节装置调节蜂箱内的环境。
2.根据权利要求1所述的智能蜂箱，其特征在于，所述数据模型包括多项模板数据项，所述环境参数包括与所述模板数据项一一对应的特征数据项，所述控制装置具体用于：
采用线性查找方法，分别比对相互对应的所述特征数据项和所述模板数据项；
当匹配成功时，则确定调用与所述数据模型对应的所述调节方案。
3.根据权利要求2所述的智能蜂箱，其特征在于，所述控制装置还用于：
预先接收所述数据采集装置采集的所述模板数据项，以及与所述模板数据项对应的所述蜜蜂健康状况；
采用深度神经网络对所述模板数据项和所述蜜蜂健康状况进行机器学习，构建所述数据模型。
4.根据权利要求1所述的智能蜂箱，其特征在于，还包括与所述控制装置电连接的传输装置，所述控制装置还用于：
将所述环境参数、所述蜜蜂健康状况以及所述调节方案通过所述传输装置传输至用户终端。
5.根据权利要求1至4任一项所述的智能蜂箱，其特征在于，还包括与所述控制装置电连接的存储装置，所述控制装置还用于：
将所述环境参数存储在所述存储装置中。
6.一种蜂箱内环境调节方法，其特征在于，包括：
步骤1，接收数据采集装置采集的蜂箱内的环境参数；
步骤2，将所述环境参数与数据库中预先存储的数据模型进行匹配，其中，所述数据库包括多个不同的所述数据模型以及与所述数据模型一一对应的调节方案，所述数据模型包括蜜蜂健康状况，根据匹配结果获得所述蜜蜂健康状况和所述调节方案；
步骤3，根据所述调节方案控制环境调节装置调节蜂箱内的环境。
7.根据权利要求6所述的蜂箱内环境调节方法，其特征在于，所述数据模型包括多项模板数据项，所述环境参数包括与所述模板数据项一一对应的特征数据项，所述步骤2的具体实现为：
采用线性查找方法，分别比对相互对应的所述特征数据项和所述模板数据项；
当匹配成功时，则确定调用与所述数据模型对应的所述调节方案。
8.根据权利要求7所述的蜂箱内环境调节方法，其特征在于，所述步骤1之前还包括如下步骤：
预先接收数据采集装置采集的所述模板数据项，以及与所述模板数据项对应的所述蜜蜂健康状况；
采用深度神经网络对所述模板数据项和所述蜜蜂健康状况进行机器学习，构建所述数据模型。
9.根据权利要求6所述的蜂箱内环境调节方法，其特征在于，还包括如下步骤：
将所述环境参数、所述蜜蜂健康状况以及所述调节方案通过传输装置传输至用户终端。
10.根据权利要求6至9任一项所述的蜂箱内环境调节方法，其特征在于，还包括如下步骤：
将所述环境参数存储在存储装置中。
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