CN109270909A - 基于物联网的农作物监管系统及方法 - Google Patents
基于物联网的农作物监管系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109270909A CN109270909A CN201811278690.1A CN201811278690A CN109270909A CN 109270909 A CN109270909 A CN 109270909A CN 201811278690 A CN201811278690 A CN 201811278690A CN 109270909 A CN109270909 A CN 109270909A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- crops
- crop
- server
- greenhouse
- environmental parameter
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 28
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims abstract description 83
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 5
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical group O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 19
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 claims description 10
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 claims description 10
- 238000003973 irrigation Methods 0.000 claims description 7
- 230000002262 irrigation Effects 0.000 claims description 7
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 6
- 238000009313 farming Methods 0.000 claims description 4
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 8
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 241000894007 species Species 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 3
- 235000010149 Brassica rapa subsp chinensis Nutrition 0.000 description 2
- 235000000536 Brassica rapa subsp pekinensis Nutrition 0.000 description 2
- 241000499436 Brassica rapa subsp. pekinensis Species 0.000 description 2
- 241000227653 Lycopersicon Species 0.000 description 2
- 235000007688 Lycopersicon esculentum Nutrition 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000010413 gardening Methods 0.000 description 2
- 238000013139 quantization Methods 0.000 description 2
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005485 electric heating Methods 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 239000003337 fertilizer Substances 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 235000013311 vegetables Nutrition 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/4185—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by the network communication
- G05B19/4186—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by the network communication by protocol, e.g. MAP, TOP
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01G—HORTICULTURE; CULTIVATION OF VEGETABLES, FLOWERS, RICE, FRUIT, VINES, HOPS OR SEAWEED; FORESTRY; WATERING
- A01G9/00—Cultivation in receptacles, forcing-frames or greenhouses; Edging for beds, lawn or the like
- A01G9/24—Devices or systems for heating, ventilating, regulating temperature, illuminating, or watering, in greenhouses, forcing-frames, or the like
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A40/00—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production
- Y02A40/10—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production in agriculture
- Y02A40/25—Greenhouse technology, e.g. cooling systems therefor
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于物联网的农作物监管系统及方法，涉及农业自动化技术领域。该系统包括服务器、监控摄像机、环境检测设备和环境控制设备，监控摄像机、环境检测设备和环境控制设备均与服务器通信连接；监控摄像机用于获取农作物大棚内的农作物图像；环境检测设备用于检测农作物大棚内的环境参数；服务器用于依据农作物图像与预存储的预存作物图像识别出农作物大棚内的农作物类别；以及当环境参数超出与农作物类别对应的预设环境参数范围时，控制环境控制设备以使农作物大棚内的环境参数保持在预设环境参数范围内。本发明公开的系统及方法可使得农作物大棚内的环境参数始终保持在最适宜农作物生长的预设环境参数范围内。
Description
技术领域
本发明涉及农业自动化技术领域，尤其是涉及一种基于物联网的农作物监管系统及方法。
背景技术
随着农业种植技术的发展，大棚种植技术越来越得到广泛的推广，由于大棚生产利用自然资源，完全实施避雨栽培技术、节水灌溉技术、配方施肥、标准化生产技术，且能够有效利用冬季自然光能，生产优质反季节蔬菜，能使产品附加值大幅提高。
目前，大多数大棚种植农作物的种植环境都是采用人工控制，极大的消耗了人力资源，且无法保证大棚内的农作物的最佳的生长环境。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种基于物联网的农作物监管系统及方法，以改善上述问题。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
第一方面，本发明实施例提供了一种基于物联网的农作物监管系统，所述基于物联网的农作物监管系统包括服务器、监控摄像机、环境检测设备和环境控制设备，所述监控摄像机、所述环境检测设备和所述环境控制设备均与所述服务器通信连接并设置于农作物大棚内；
所述监控摄像机用于获取所述农作物大棚内的农作物图像；
所述环境检测设备用于检测所述农作物大棚内的环境参数；
所述服务器用于依据所述农作物图像与预存储的预存作物图像进行特征匹配，识别出所述农作物大棚内的农作物类别；以及
当所述环境参数超出与所述农作物类别对应的预设环境参数范围时，向所述环境控制设备发送开启控制信号以开启所述环境控制设备以使所述农作物大棚内的环境参数保持在所述预设环境参数范围内。
可选的，所述环境检测设备为温度传感器，所述环境控制设备为电加热器和通风风机，所述温度传感器用于检测所述农作物大棚内的环境温度，所述服务器用于当所述环境温度超出与所述农作物类别对应的预设温度范围时，向所述电加热器或所述通风风机发送所述开启控制信号。
可选的，所述服务器用于当所述环境温度低于所述预设温度范围时向所述电加热器发送所述开启控制信号；以及
当所述环境温度高于所述预设温度范围时向所述通风风机发送所述开启控制信号。
可选的，所述环境检测设备为二氧化碳检测器，所述二氧化碳检测器用于检测所述农作物大棚内的二氧化碳浓度，所述服务器用于当所述二氧化碳浓度超出与所述农作物类别对应的预设浓度范围时，向所述通风风机发送所述开启控制信号。
可选的，所述环境检测设备为湿度传感器，所述环境控制设备为灌溉电磁阀，所述湿度传感器用于检测所述农作物大棚内的环境湿度，所述服务器用于当所述环境湿度低于与所述农作物类别对应的预设湿度范围时，向所述灌溉电磁阀发送所述控制信号。
可选的，所述基于物联网的农作物监管系统还包括管理终端，所述管理终端与所述服务器通信连接，所述服务器预先建立有用于判断与所述农作物图像对应农作物的病害类型诊断模型，所述服务器还用于在识别出所述农作物类别后，将所述农作物图像中农作物叶片的颜色和形状进行量化得到特征输入向量，并将所述特征输入向量作为所述病害类型诊断模型的输入进行运算，得到诊断结果，所述服务器还用于将所述诊断结果发送给所述管理终端。
第二方面，本发明实施例提供了一种基于物联网的农作物监管方法，所述方法包括：
监控摄像机获取农作物大棚内的农作物图像；
环境检测设备检测所述农作物大棚内的环境参数；
服务器依据所述农作物图像与预存储的预存作物图像进行特征匹配，识别出所述农作物大棚内的农作物类别；
当所述环境参数超出与所述农作物类别对应的预设环境参数范围时，所述服务器向所述环境控制设备发送开启控制信号以开启所述环境控制设备以使所述农作物大棚内的环境参数保持在所述预设环境参数范围内。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
本发明提供的基于物联网的农作物监管系统及方法可通过获取到的农作物图像识别出农作物大棚内的农作物种类，并根据检测到的大棚内的环境参数与设定的该种类农作物的预设环境参数范围控制环境控制设备，从而使得农作物大棚内的环境参数始终保持在最适宜农作物生长的预设环境参数范围内，且降低了人力资源的投入。
进一步的，还可以在识别出农作物类别后，根据农作物叶片的颜色和形状及预先训练好的病害类型诊断模型进行运算得到诊断结果，并将诊断结果发送给管理终端，方便管理人员及时了解农作物的生长状况，以便农作物出现病害时采取相应的措施。
附图说明
图1为本发明较佳实施例提供的基于物联网的农作物监管系统的结构示意图；
图2为本发明较佳实施例提供的另一基于物联网的农作物监管系统的结构示意图；
图3为本发明较佳实施例提供的基于物联网的农作物监管方法的流程图。
附图标记说明：100-服务器；200-监控摄像机；300-环境检测设备；310-温度传感器；320-湿度传感器；330-二氧化碳检测器；400-环境控制设备；410-电加热器；420-通风风机；430-灌溉电磁阀；500-管理终端。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
请参阅图1，是本发明较佳实施例提供的基于物联网的农作物监管系统的结构示意图，所述基于物联网的农作物监管系统包括有服务器100、监控摄像机200、环境检测设备300和环境控制设备400。监控摄像机200、环境检测设备300和环境控制设备400均分别与服务器100通过有线或无线的方式通信连接。
其中，监控摄像机200用于获取农作物大棚内的农作物图像，环境检测设备300用于检测农作物大棚内的环境参数，服务器100用于依据农作物图像与预存储的预存作物图像进行特征匹配，识别出所述农作物大棚内的农作物类别，以及当环境参数超出与所述农作物类别对应的预设环境参数范围时，向环境控制设备400发送开启控制信号以开启环境控制设备400以使农作物大棚内的环境参数保持在预设环境参数范围内。
监控摄像机200、环境检测设备300和环境控制设备400均设置在农作物大棚内。所述环境检测设备300可以是，但不限于温度传感器310、湿度传感器320以及二氧化碳检测器330等。当环境检测设备300为温度传感器310时，环境控制设备400可以是电加热器410和通风风机420。当环境检测设备300为湿度传感器320时，环境控制设备400可以是用于控制灌溉的灌溉电磁阀430。当环境检测设备300为二氧化碳检测器330时，环境控制设备400可以是通风风机420。本发明实施例中，环境检测设备300包括温度传感器310、湿度传感器320以及二氧化碳检测器330，环境控制设备400为电加热器410、通风风机420和灌溉电磁阀430。
温度传感器310用于检测农作物大棚内的环境温度并上传给服务器100，湿度传感器320用于检测农作物大棚内的环境湿度并上传给服务器100，二氧化碳检测器330用于检测农作物大棚内的二氧化碳浓度并上传给服务器100。服务器100预先设定有适于不同种类的农作物的生长的环境参数范围，该环境参数范围包括温度范围、湿度范围、二氧化碳浓度范围等，针对不同类型的农作物其环境参数范围设置不相同，例如适宜西红柿生长的温度为25℃-28℃，而适宜大白菜生长的温度为12℃-22℃，因此对于西红柿和大白菜这两种农作物，服务器100端设置的环境参数范围也不一致。
服务器100在接收到温度传感器310检测到的环境温度、湿度传感器320检测到的环境湿度以及二氧化碳检测器330检测到的环境湿度后，将接收到的环境温度与预设的预设温度范围进行比较，将接受到的二氧化碳浓度与预设的预设浓度范围进行比较，将接受到的环境湿度与预设的预设湿度范围进行比较，分别判断这些参数是否超出了对应的预设范围。
如果检测到的环境温度低于与该农作物类别对应的预设温度范围，则说明大棚内当前的温度低于农作物最佳的生长温度，此时服务器100时向电加热器410发送开启控制信号以开启电加热器410，直到大棚内的温度处于预设温度范围内。
如果检测到的环境温度高于与该农作物类别对应的预设温度范围，则说明大棚内当前的温度高于农作物最佳的生长温度，此时服务器100时向通风风机420发送开启控制信号以开启通风风机420，使大棚内与大棚外进行热交换，直到大棚内的温度处于预设湿度范围内。
如果检测到的二氧化碳浓度超出与该农作物类别对应的预设浓度范围，则说明大棚内当前的二氧化碳浓度过高，此时服务器100时向通风风机420发送开启控制信号以开启通风风机420，直到大棚内的二氧化碳浓度处于预设浓度范围内。
如果检测到的环境湿度低于与该农作物类别对应的预设湿度范围，则说明大棚内环境过于干燥，此时服务器100时向用于灌溉的灌溉电磁阀430发送控制信号以开启灌溉电磁阀430，直到大棚内的环境湿度处于预设湿度范围内。
可以理解的，在其他的一些实施例中，所述环境检测设备300还可以采用其他设备，例如还可以是光强检测器。相应的，所述环境控制设备400也可以采用其他设备，例如当环境检测设备300为光强检测器时，所述环境控制设备400可以是用于为农作物提供辅助光源的光源设备。
进一步的，请参阅图2，本发明实施例提供的基于物联网的农作物监管系统还包括管理终端500，所述管理终端500与服务器100通信连接。所述管理终端500可以是个人电脑(personal computer，PC)、平板电脑、智能手机、个人数字助理(personal digitalassistant，PDA)等。
服务器100预先建立有用于判断与农作物图像所对应农作物的病害类型诊断模型，服务器100还用于在识别出农作物类别后，将农作物图像中农作物叶片的颜色和形状进行量化得到特征输入向量，并将特征输入向量作为病害类型诊断模型的输入进行运算，得到诊断结果，服务器100还用于将诊断结果发送给管理终端500。
本发明实施例中，服务器100预先针对不同种类的农作物建立有病害类型诊断模型，服务器100在建立每种农作物的病害类型诊断模型时，将摄像机采集到的同一种农作物的多张图片中的叶片颜色和形状进行量化，得到一个多维向量，并将该农作物的病害类型进行量化作为训练输出进行训练，得到该病害类型诊断模型。服务器100在识别出农作物类别后，根据该农作物的类型选择相应的病害类型诊断模型，并将农作物图像中农作物叶片的颜色和形状进行量化得到多维向量作为该病害类型诊断模型的输入进行运算，得到一诊断结果，该诊断结果用于表征大棚内的农作物是否发生病害以及发生病害时的病害类型。然后将诊断结果发送给管理终端500，如此管理终端500的管理人员能够及时了解农作物的生长情况，以便农作物出现病害时采取相应的措施。
综上所述，本发明本发明提供的基于物联网的农作物监管系统可通过获取到的农作物图像识别出农作物大棚内的农作物种类，并根据检测到的大棚内的环境参数与设定的该种类农作物的预设环境参数范围控制环境控制设备400，从而使得农作物大棚内的环境参数始终保持在最适宜农作物生长的预设环境参数范围内，且降低了人力资源的投入。同时，在识别出农作物类别后，还可根据农作物叶片的颜色和形状及预先训练好的病害类型诊断模型进行运算得到诊断结果，并将诊断结果发送给管理终端500，方便管理人员及时了解农作物的生长状况，以便农作物出现病害时采取相应的措施。
请参阅图3，是本发明较佳实施例提供的应用于图1所示的基于物联网的农作物监管系统的基于物联网的农作物监管方法的流程图。下面将对图3所示的具体流程进行阐述。
步骤S101，监控摄像机200获取农作物大棚内的农作物图像。
步骤S102，环境检测设备300检测农作物大棚内的环境参数。
需要说明的是，步骤S101与步骤S102的顺序并不限定。
步骤S103，服务器100依据农作物图像与预存储的预存作物图像进行特征匹配，识别出农作物大棚内的农作物类别。
步骤S104，服务器100判断环境参数是否超出与农作物类别对应的预设环境参数范围，如果是，执行步骤S105。
步骤S105，服务器100向环境控制设备400发送开启控制信号开启环境控制设备400以使农作物大棚内的环境参数保持在预设环境参数范围内。
综上所述，本发明本发明提供的基于物联网的农作物监管方法通过获取到的农作物图像识别出农作物大棚内的农作物种类，并根据检测到的大棚内的环境参数与设定的该种类农作物的预设环境参数范围控制环境控制设备400，从而使得农作物大棚内的环境参数始终保持在最适宜农作物生长的预设环境参数范围内，且降低了人力资源的投入。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。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。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (7)
1.一种基于物联网的农作物监管系统，其特征在于，所述基于物联网的农作物监管系统包括服务器、监控摄像机、环境检测设备和环境控制设备，所述监控摄像机、所述环境检测设备和所述环境控制设备均与所述服务器通信连接并设置于农作物大棚内；
所述监控摄像机用于获取所述农作物大棚内的农作物图像；
所述环境检测设备用于检测所述农作物大棚内的环境参数；
所述服务器用于依据所述农作物图像与预存储的预存作物图像进行特征匹配，识别出所述农作物大棚内的农作物类别；以及
当所述环境参数超出与所述农作物类别对应的预设环境参数范围时，向所述环境控制设备发送开启控制信号以开启所述环境控制设备以使所述农作物大棚内的环境参数保持在所述预设环境参数范围内。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的农作物监管系统，其特征在于，所述环境检测设备为温度传感器，所述环境控制设备为电加热器和通风风机，所述温度传感器用于检测所述农作物大棚内的环境温度，所述服务器用于当所述环境温度超出与所述农作物类别对应的预设温度范围时，向所述电加热器或所述通风风机发送所述开启控制信号。
3.根据权利要求2所述的基于物联网的农作物监管系统，其特征在于，所述服务器用于当所述环境温度低于所述预设温度范围时向所述电加热器发送所述开启控制信号；以及
当所述环境温度高于所述预设温度范围时向所述通风风机发送所述开启控制信号。
4.根据权利要求2所述的基于物联网的农作物监管系统，其特征在于，所述环境检测设备为二氧化碳检测器，所述二氧化碳检测器用于检测所述农作物大棚内的二氧化碳浓度，所述服务器用于当所述二氧化碳浓度超出与所述农作物类别对应的预设浓度范围时，向所述通风风机发送所述开启控制信号。
5.根据权利要求1所述的基于物联网的农作物监管系统，其特征在于，所述环境检测设备为湿度传感器，所述环境控制设备为灌溉电磁阀，所述湿度传感器用于检测所述农作物大棚内的环境湿度，所述服务器用于当所述环境湿度低于与所述农作物类别对应的预设湿度范围时，向所述灌溉电磁阀发送所述控制信号。
6.根据权利要求1所述的基于物联网的农作物监管系统，其特征在于，所述基于物联网的农作物监管系统还包括管理终端，所述管理终端与所述服务器通信连接，所述服务器预先建立有用于判断与所述农作物图像对应农作物的病害类型诊断模型，所述服务器还用于在识别出所述农作物类别后，将所述农作物图像中农作物叶片的颜色和形状进行量化得到特征输入向量，并将所述特征输入向量作为所述病害类型诊断模型的输入进行运算，得到诊断结果，所述服务器还用于将所述诊断结果发送给所述管理终端。
7.一种基于物联网的农作物监管方法，其特征在于，所述方法包括：
监控摄像机获取农作物大棚内的农作物图像；
环境检测设备检测所述农作物大棚内的环境参数；
服务器依据所述农作物图像与预存储的预存作物图像进行特征匹配，识别出所述农作物大棚内的农作物类别；
当所述环境参数超出与所述农作物类别对应的预设环境参数范围时，所述服务器向所述环境控制设备发送开启控制信号以开启所述环境控制设备以使所述农作物大棚内的环境参数保持在所述预设环境参数范围内。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811278690.1A CN109270909A (zh) | 2018-10-30 | 2018-10-30 | 基于物联网的农作物监管系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811278690.1A CN109270909A (zh) | 2018-10-30 | 2018-10-30 | 基于物联网的农作物监管系统及方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109270909A true CN109270909A (zh) | 2019-01-25 |
Family
ID=65194712
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811278690.1A Pending CN109270909A (zh) | 2018-10-30 | 2018-10-30 | 基于物联网的农作物监管系统及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109270909A (zh) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112514705A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-03-19 | 青州市金鑫温室材料有限公司 | 一种温室通风量可调节的物联网蔬菜大棚 |
| CN112543226A (zh) * | 2020-11-26 | 2021-03-23 | 珠海简通物联信息技术有限公司 | 基于b/s与c/s架构的农业数字化监管系统 |
| CN112930817A (zh) * | 2019-12-10 | 2021-06-11 | 中移(成都)信息通信科技有限公司 | 农作物的智能种植方法、装置、系统、终端设备及介质 |
| CN113191175A (zh) * | 2020-01-14 | 2021-07-30 | 靳爱丛 | 信息提醒平台及方法 |
| CN118474143A (zh) * | 2024-05-31 | 2024-08-09 | 宿迁嵘锦信息科技有限公司 | 一种基于物联网的数据处理系统 |
Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102930249A (zh) * | 2012-10-23 | 2013-02-13 | 四川农业大学 | 基于颜色和模型的农田害虫识别和计数方法 |
| CN102981484A (zh) * | 2012-11-29 | 2013-03-20 | 中农先飞（北京）农业工程技术有限公司 | 一种基于物联网的温室智能控制系统 |
| CN103092179A (zh) * | 2013-01-25 | 2013-05-08 | 黑龙江省致格科技开发有限公司 | 基于物联网技术的温室大棚智能监控系统 |
| CN203480288U (zh) * | 2013-08-21 | 2014-03-12 | 湖北九洲农信科技有限公司 | 基于物联网的设施农业环境智能监控系统 |
| CN104267699A (zh) * | 2014-09-30 | 2015-01-07 | 常州机电职业技术学院 | 一种基于物联网技术的农业大棚智能控制装置及其工作方法 |
| CN103336517B (zh) * | 2013-07-02 | 2015-06-24 | 周庆芬 | 一种智能农业综合管理系统 |
| CN105407318A (zh) * | 2015-10-29 | 2016-03-16 | 桂林市腾瑞电子科技有限公司 | 一种智能喷药系统 |
| CN106054844A (zh) * | 2016-07-12 | 2016-10-26 | 河海大学 | 一种农业智能远程管理系统 |
| CN106956778A (zh) * | 2017-05-23 | 2017-07-18 | 广东容祺智能科技有限公司 | 一种无人机农药喷洒方法及系统 |
| CN107346434A (zh) * | 2017-05-03 | 2017-11-14 | 上海大学 | 一种基于多特征及支持向量机的植物病虫害检测方法 |
| WO2017202388A1 (zh) * | 2016-05-27 | 2017-11-30 | 北京农业信息技术研究中心 | 一种农作物监测分析方法和系统 |
| CN107646452A (zh) * | 2017-09-15 | 2018-02-02 | 四川佳玛机械制造有限公司 | 一种杀灭植物病虫害方法 |
| CN107742290A (zh) * | 2017-10-18 | 2018-02-27 | 成都东谷利农农业科技有限公司 | 植物病害识别预警方法及装置 |
| CN108229413A (zh) * | 2018-01-16 | 2018-06-29 | 宁夏智启连山科技有限公司 | 病虫害类型识别方法及装置 |
| CN108549869A (zh) * | 2018-04-13 | 2018-09-18 | 哈尔滨理工大学 | 一种基于专家系统的植保无人机自适应作业方法 |
-
2018
- 2018-10-30 CN CN201811278690.1A patent/CN109270909A/zh active Pending
Patent Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102930249A (zh) * | 2012-10-23 | 2013-02-13 | 四川农业大学 | 基于颜色和模型的农田害虫识别和计数方法 |
| CN102981484A (zh) * | 2012-11-29 | 2013-03-20 | 中农先飞（北京）农业工程技术有限公司 | 一种基于物联网的温室智能控制系统 |
| CN103092179A (zh) * | 2013-01-25 | 2013-05-08 | 黑龙江省致格科技开发有限公司 | 基于物联网技术的温室大棚智能监控系统 |
| CN103336517B (zh) * | 2013-07-02 | 2015-06-24 | 周庆芬 | 一种智能农业综合管理系统 |
| CN203480288U (zh) * | 2013-08-21 | 2014-03-12 | 湖北九洲农信科技有限公司 | 基于物联网的设施农业环境智能监控系统 |
| CN104267699A (zh) * | 2014-09-30 | 2015-01-07 | 常州机电职业技术学院 | 一种基于物联网技术的农业大棚智能控制装置及其工作方法 |
| CN105407318A (zh) * | 2015-10-29 | 2016-03-16 | 桂林市腾瑞电子科技有限公司 | 一种智能喷药系统 |
| WO2017202388A1 (zh) * | 2016-05-27 | 2017-11-30 | 北京农业信息技术研究中心 | 一种农作物监测分析方法和系统 |
| CN106054844A (zh) * | 2016-07-12 | 2016-10-26 | 河海大学 | 一种农业智能远程管理系统 |
| CN107346434A (zh) * | 2017-05-03 | 2017-11-14 | 上海大学 | 一种基于多特征及支持向量机的植物病虫害检测方法 |
| CN106956778A (zh) * | 2017-05-23 | 2017-07-18 | 广东容祺智能科技有限公司 | 一种无人机农药喷洒方法及系统 |
| CN107646452A (zh) * | 2017-09-15 | 2018-02-02 | 四川佳玛机械制造有限公司 | 一种杀灭植物病虫害方法 |
| CN107742290A (zh) * | 2017-10-18 | 2018-02-27 | 成都东谷利农农业科技有限公司 | 植物病害识别预警方法及装置 |
| CN108229413A (zh) * | 2018-01-16 | 2018-06-29 | 宁夏智启连山科技有限公司 | 病虫害类型识别方法及装置 |
| CN108549869A (zh) * | 2018-04-13 | 2018-09-18 | 哈尔滨理工大学 | 一种基于专家系统的植保无人机自适应作业方法 |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112930817A (zh) * | 2019-12-10 | 2021-06-11 | 中移(成都)信息通信科技有限公司 | 农作物的智能种植方法、装置、系统、终端设备及介质 |
| CN113191175A (zh) * | 2020-01-14 | 2021-07-30 | 靳爱丛 | 信息提醒平台及方法 |
| CN112543226A (zh) * | 2020-11-26 | 2021-03-23 | 珠海简通物联信息技术有限公司 | 基于b/s与c/s架构的农业数字化监管系统 |
| CN112543226B (zh) * | 2020-11-26 | 2023-03-28 | 珠海简通物联信息技术有限公司 | 基于b/s与c/s架构的农业数字化监管系统 |
| CN112514705A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-03-19 | 青州市金鑫温室材料有限公司 | 一种温室通风量可调节的物联网蔬菜大棚 |
| CN118474143A (zh) * | 2024-05-31 | 2024-08-09 | 宿迁嵘锦信息科技有限公司 | 一种基于物联网的数据处理系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109270909A (zh) | 基于物联网的农作物监管系统及方法 | |
| CN108919754A (zh) | 一种智能大棚实时监控系统及监控方法 | |
| CN205193568U (zh) | 一种智慧农业监控系统 | |
| CN105376328A (zh) | 一种基于云平台的农业物联网综合应用系统及方法 | |
| CN206115310U (zh) | 一种基于物联网的智能农业监控系统 | |
| CN110825139A (zh) | 基于物联网的温室大棚智慧化管理系统 | |
| CN205405307U (zh) | 一种智能农业大棚系统 | |
| CN205719060U (zh) | 一种智能温室无线采集装置 | |
| Zhou et al. | Applications of Internet of Things in the facility agriculture | |
| CN206594517U (zh) | 一种基于物联网以及大数据应用的智能大棚管理系统 | |
| CN202217179U (zh) | 基于物联网的温室大棚系统 | |
| CN105746245A (zh) | 一种智能分析生长状态的种植温室 | |
| Hu et al. | Internet of things-enabled crop growth monitoring system for smart agriculture | |
| CN113885618A (zh) | 一种基于物联网大数据的农业监控系统 | |
| CN106022789A (zh) | 食品溯源系统及食品溯源方法 | |
| CN205450747U (zh) | 一种温室大棚温湿度监控装置 | |
| CN112650177A (zh) | 一种虾养殖品远程在线监控管理系统及实现方法 | |
| Rajora et al. | IoT Integration in Agricultural Infrastructure: From Fields to Clouds | |
| Gao et al. | An IOT-based Multi-sensor Ecological Shared Farmland Management System. | |
| CN110308710A (zh) | 一种番茄种植监控平台 | |
| Gupta et al. | Comprehensive survey on sustainable smart agriculture using IOT technologies | |
| Wang | Research and design of intelligent monitoring system for greenhouse based on Internet of Things | |
| CN108594908A (zh) | 一种节能的智慧大棚 | |
| CN115171036A (zh) | 一种智能农业大棚的植物管理控制方法和系统 | |
| CN205511218U (zh) | 一种智能分析生长状态的种植温室 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190125 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |