CN110440858A - 粮情监测系统及方法 - Google Patents

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CN110440858A CN201910869323.7A CN201910869323A CN110440858A CN 110440858 A CN110440858 A CN 110440858A CN 201910869323 A CN201910869323 A CN 201910869323A CN 110440858 A CN110440858 A CN 110440858A
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Abstract

本发明属于粮情监测技术领域，公开了一种粮情监测系统及方法。所述系统包括：服务器和多个粮情监控设备，各粮情监控设备分别设于不同的粮库内，各粮情监控设备分别包括粮情监测传感器和边缘计算节点；服务器，用于生成粮情判断模型，并将生成的粮情判断模型下发至各粮情监控设备的边缘计算节点中，以使所述各粮情监控设备的边缘计算节点分别对所述粮情判断模型进行保存；粮情监测传感器采集当前粮库的粮情信息参数，将所述粮情信息参数发送至所述边缘计算节点；边缘计算节点接收所述粮情监测传感器发送的粮情信息参数，通过保存的粮情判断模型对所述粮情信息参数进行粮情判断，以获得粮情判断结果，实现了对粮情快速准确的监测。

Description

粮情监测系统及方法
技术领域
本发明涉及粮情监测技术领域，尤其涉及粮情监测系统及方法。
背景技术
现有粮情监测系统中粮情信息的综合判断需要由位于远端的服务器来进行，导致处理延时较大，同时所上传的粮情数据也均为原始数据，此外，现有技术中的监控设备只能对采集到的粮情数据进行简单判断，无法综合多种粮情信息进行综合判断，使得监控设备对粮库状态的调整不准确。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种粮情监测系统及方法，旨在解决现有技术对粮情监测延时大且不准确的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种粮情监测系统，所述粮情监测系统包括：服务器和多个粮情监控设备，各粮情监控设备分别设于不同的粮库内，各粮情监控设备分别包括粮情监测传感器和边缘计算节点；
所述服务器，用于生成粮情判断模型，并将生成的粮情判断模型下发至各粮情监控设备的边缘计算节点中，以使所述各粮情监控设备的边缘计算节点分别对所述粮情判断模型进行保存；
所述粮情监测传感器，用于采集当前粮库的粮情信息参数，将所述粮情信息参数发送至所述边缘计算节点；
所述边缘计算节点，用于接收所述粮情监测传感器发送的粮情信息参数，通过保存的粮情判断模型对所述粮情信息参数进行粮情判断，以获得粮情判断结果。
优选地，各粮情监控设备还包括摄像模块；
所述摄像模块，用于采集所述当前粮库的图像信息参数，将所述图像信息参数发送至所述边缘计算节点；
所述边缘计算节点，还用于接收所述摄像模块发送的图像信息参数，将所述粮情信息参数与所述图像信息参数进行综合，根据综合后的结果得到多维粮情信息，并通过保存的粮情判断模型对所述多维粮情信息进行粮情判断，以获得粮情判断结果。
优选地，各粮情监控设备还包括粮情控制器；
所述边缘计算节点，还用于根据所述粮情判断结果生成相应的操作指令，将所述操作指令发送至所述粮情控制器；
所述粮情控制器，用于接收所述边缘计算节点发送的操作指令，根据所述操作指令对粮库状态进行调整。
优选地，各粮情监控设备还包括通信模块；
所述边缘计算节点，还用于向所述通信模块发送转发指令；
所述通信模块，用于接收所述边缘计算节点发送的转发指令，根据所述转发指令将所述多维粮情信息发送至所述服务器；
所述服务器，还用于接收各粮情监控设备的通信模块所发送的多维粮情信息，并将所述多维粮情信息进行存储。
优选地，所述服务器，还用于根据存储的多维粮情信息生成新的粮情判断模型，并将生成的新的粮情判断模型下发至各粮情监控设备的边缘计算节点中，以使各粮情监控设备的边缘计算节点分别对所保存的粮情判断模型进行更新。
进一步地，为实现上述目的，所述粮情监测方法应用于粮情监测系统，所述粮情监测系统包括：服务器和多个粮情监控设备，各粮情监控设备分别设于不同的粮库内，各粮情监控设备分别包括粮情监测传感器和边缘计算节点；
所述粮情监测方法包括：
所述服务器生成粮情判断模型，并将生成的粮情判断模型下发至各粮情监控设备的边缘计算节点中，以使所述各粮情监控设备的边缘计算节点分别对所述粮情判断模型进行保存；
所述粮情监测传感器采集当前粮库的粮情信息参数，将所述粮情信息参数发送至所述边缘计算节点；
所述边缘计算节点接收所述粮情监测传感器发送的粮情信息参数，通过保存的粮情判断模型对所述粮情信息参数进行粮情判断，以获得粮情判断结果。
优选地，各粮情监控设备还包括摄像模块；
所述边缘计算节点接收所述粮情监测传感器发送的粮情信息参数，通过保存的粮情判断模型对所述粮情信息参数进行粮情判断，以获得粮情判断结果步骤之后，还包括：
所述摄像模块采集所述当前粮库的图像信息参数，将所述图像信息参数发送至所述边缘计算节点；
所述边缘计算节点接收所述摄像模块发送的图像信息参数，将所述粮情信息参数与所述图像信息参数进行综合，根据综合后的结果得到多维粮情信息，并通过保存的粮情判断模型对所述多维粮情信息进行粮情判断，以获得粮情判断结果。
优选地，各粮情监控设备还包括粮情控制器；
所述边缘计算节点接收所述粮情监测传感器发送的粮情信息参数，通过保存的粮情判断模型对所述粮情信息参数进行粮情判断，以获得粮情判断结果步骤之后，还包括：
所述边缘计算节点根据所述粮情判断结果生成相应的操作指令，将所述操作指令发送至所述粮情控制器；
所述粮情控制器接收所述边缘计算节点发送的操作指令，根据所述操作指令对粮库状态进行调整。
优选地，各粮情监控设备还包括通信模块；
所述边缘计算节点接收所述粮情监测传感器发送的粮情信息参数，通过保存的粮情判断模型对所述粮情信息参数进行粮情判断，以获得粮情判断结果步骤之后，还包括：
所述边缘计算节点向所述通信模块发送转发指令；
所述通信模块接收所述边缘计算节点发送的转发指令，根据所述转发指令将所述多维粮情信息发送至所述服务器；
所述服务器接收各粮情监控设备的通信模块所发送的多维粮情信息，并将所述多维粮情信息进行存储。
优选地，所述边缘计算节点接收所述粮情监测传感器发送的粮情信息参数，通过保存的粮情判断模型对所述粮情信息参数进行粮情判断，以获得粮情判断结果步骤之后，还包括：
所述服务器根据存储的多维粮情信息生成新的粮情判断模型，并将生成的新的粮情判断模型下发至各粮情监控设备的边缘计算节点中，以使所述各粮情监控设备的边缘计算节点分别对所保存的粮情判断模型进行更新。
本发明通过服务器生成粮情判断模型，并将生成的粮情判断模型下发至各粮情监控设备的边缘计算节点中，以使所述各粮情监控设备的边缘计算节点分别对所述粮情判断模型进行保存，粮情监测传感器采集当前粮库的粮情信息参数，将所述粮情信息参数发送至所述边缘计算节点，边缘计算节点接收所述粮情监测传感器发送的粮情信息参数，通过保存的粮情判断模型对所述粮情信息参数进行粮情判断，以获得粮情判断结果，实现了对粮情快速准确的监测。
附图说明
图1为本发明粮情监测系统第一实施例的结构框图；
图2为本发明粮情监测系统第二实施例的结构框图；
图3为本发明粮情监测系统第三实施例的结构框图；
图4为本发明粮情监测系统第四实施例的结构框图；
图5为本发明粮情监测系统第五实施例的结构框图；
图6为本发明粮情监测方法第一实施例的流程示意图；
图7为本发明粮情监测方法第二实施例的流程示意图；
图8为本发明粮情监测方法第三实施例的流程示意图；
图9为本发明粮情监测方法第四实施例的流程示意图；
图10为本发明粮情监测方法第五实施例的流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1，图1为本发明粮情监测系统第一实施例的结构框图。
所述粮情监测系统包括：服务器10和多个粮情监控设备20，各粮情监控设备20分别设于不同的粮库内，各粮情监控设备20分别设于不同的粮库内，各粮情监控设备20分别包括粮情监测传感器30和边缘计算节点40。
在本实施中，多个粮库分别设有粮情监控设备20，所有粮情监控设备20与服务器10相连接进行数据传输，粮情监控系统通过服务器10与多个粮情监控设备20连接，实现对粮库粮情的一体化监控。
服务器10可以生成粮情判断模型，粮情判断模型根据实时采集的粮情数据进行生成，也可以根据大数据向粮库预先输入大量粮情数据，服务器根据预先输入的粮情数据生成粮情判断模型，本实施例不加以限制，服务器10在生成粮情判断模型后，将粮情判断模型下发至边缘计算节点40中，同时使得边缘计算节点40对服务器10所下发的粮情判断模型进行保存，需要说明的是，本实施例中服务器10仅仅用于生成粮情判断模型，对于当前粮库状态的数据采集与监测均由各粮情监控设备20完成。
粮情监测传感器30可以采集当前粮库的粮情信息参数，粮情信息参数是粮情传感器30进行筛选后得到的，在实际情况中，粮情传感器30会采集到粮库相关的多种信息，因此需要对多种信息进行筛选以得到与粮情相关的粮情信息参数，本实施例所述粮情信息参数包括粮库温度，粮库内空气湿度，粮库光照以及粮食的虫害情况等等，粮情监测传感器30将采集到的粮情信息参数发送至边缘计算节点40。
边缘计算节点40可以保存的服务器10所下发的粮情判断模型及接收粮情监测传感器30发送的粮情信息参数，并根据粮情判断模型对所接收到的粮情信息参数进行判断，易于理解的是，粮情判断模型可以理解为判断当前粮库状态的一个依据，通过粮情判断模型来判断当前粮库温度是否满足条件、粮库湿度是否满足条件等等，从而实现对粮情的监测。
本实施例，通过服务器生成粮情判断模型，并将生成的粮情判断模型下发至各粮情监控设备的边缘计算节点中，以使所述各粮情监控设备的边缘计算节点分别对所述粮情判断模型进行保存，粮情监测传感器采集当前粮库的粮情信息参数，将所述粮情信息参数发送至所述边缘计算节点，边缘计算节点接收所述粮情监测传感器发送的粮情信息参数，通过保存的粮情判断模型对所述粮情信息参数进行粮情判断，以获得粮情判断结果，实现了对粮情快速准确的监测。
参照图2，图2为本发明粮情监测系统第二实施例的结构框图，基于上述图1所示的实施例，提出本发明粮情监测系统的第二实施例。
在本实施例中，各粮情监控设备还包括摄像模块50，摄像模块50用于采集当前粮库的图像信息参数，容易理解的是，粮情监测传感器30是通过所采集到的粮情信息不包括粮情图像信息，实际情况中需要结合图像信息使得粮情监测更加准确，比如虫害范围、粮食图像特征等等，摄像模块50可以根据采集到的当前粮库的图像信息，通过预设方式对图像信息进行处理，获取当前粮库的图像信息参数，预设方式可以采取特征提取等方式，本实施例不加以限制，在获取到图像信息参数后，将图像信息参数发送至边缘计算节点40'。
边缘计算节点40'还可以接收摄像模块50发送的图像信息参数，然后将粮情信息参数与图像信息参数进行综合，综合后获得多维粮情信息，多维粮情信息所包含的粮库状态信息更加全面，易于理解的是，此时边缘节点40'是将多维粮情信息与保存的粮情判断模型进行比较，根据比较结果判断当前粮库的状态，从而实现对粮库状态的监测。
本实施例，通过各粮情监控设备的摄像模块采集当前粮库的图像信息参数，边缘计算节点将粮情信息参数与图像信息参数进行综合，以获得多维粮情信息，并通过保存的粮情判断模型对所述多维粮情信息进行粮情判断，以获得粮情判断结果，从而使得粮情监测更加全面准确。
参照图3，图3为本发明粮情监测系统第三实施例的结构框图，基于上述图1所示的实施例，提出本发明粮情监测系统的第三实施例。
本实施例中，各粮情监控设备还包括粮情控制器60，边缘计算节点40”还可以根据判断结果向粮情控制器60发送操作指令，判断结果可以为粮情信息参数与粮情判断模型的比较结果，也可以为多维粮情信息与粮情判断模型的比较结果，本实施例所述操作指令可以理解启动粮情控制器60的一种指令，包含粮情控制器60将要操作的动作信息。
粮情控制器60可以接受边缘计算节点40”发送的操作指令，根据操作指令对当前粮库状态进行调整，例如当粮库温度低于或高于预设温度阈值时，粮情控制器60对粮库的温度进行调节；当粮库存在虫害情况时，粮情控制器60则采取相关的驱虫操作。
本实施通过边缘计算节点向粮情控制器发送操作指令，粮情控制器根据操作指令对当前粮库状态进行相应的调整，实现了对当前粮库状态的准确调整。
参照图4，图4为本发明粮情监测系统第四实施例的结构框图，基于上述第一实施例与第二实施例，提出本发明粮情监测系统的第四实施例。
本实施例中，各粮情监控设备还包括通信模块70，边缘计算节点40”'还可以向通信模块70发送转发指令，转发指令可以理解为对多维粮情信息的转发，转发过程不对多维粮情信息进行任何处理。
通信模块70接收转发指令，并将边缘计算节点40”'节点中的多维粮情信息转发至服务器10'。
服务器10'还可以接收通信模块70转发的多维粮情信息，服务器10'将接收到的多维粮情信息进行存储，服务器10'建立多维粮情信息的数据库。
本实施例，通过边缘计算节点向通信模块发送转发指令，通信模块根据转发指令将多维粮情信息发送至服务器，服务器将所接收到的多维粮情信息进行存储，使得服务器中粮情信息更加准确全面。
参照图5，图5为本发明粮情监测系统第五实施例的结构框图，基于上述第一实施例、第二实施例及第四实施例，提出本发明粮情监测系统的第五实施例。
服务器10”还可以根据所存储的多维粮情信息生成新的粮情判断模型，将新的粮情判断模型下发至边缘计算节点40”'中，新的粮情判断模型的生成可以是实时的，也可以是周期性的，根据实际情况进行设置，本实施例不加以限制，在服务器10”将新的粮情判断模型发送至边缘计算节点40”'中后，边缘计算节点40”'对所保存的粮情判断模型对原有的粮情判断模型进行更新。
本实施例，通过服务器根据所存储的多维粮情信息生成新的粮情判断模型，并将新的粮情判断模型发送至边缘计算节点，边缘计算节点在接收到新的粮情判断模型后对原有的粮情判断模型进行更新，从而使得粮情判断模型更加全面准确，提高了对粮情监测的准确性与全面性。
参照图6，本发明粮情监测系统提供一种粮情监测方法，图6为本发明粮情监测方法第一实施例的流程示意图，粮情监测系统包括：服务器和多个粮情监控设备，各粮情监控设备分别设于不同的粮库内，各粮情监控设备分别包括粮情监测传感器和边缘计算节点；
所述粮情监测方法包括：
步骤S10：所述服务器生成粮情判断模型，并将生成的粮情判断模型下发至各粮情监控设备的边缘计算节点中，以使所述各粮情监控设备的边缘计算节点分别对所述粮情判断模型进行保存；
在本实施中，多个粮库分别设有粮情监控设备，所有粮情监控设备与服务器相连接进行数据传输，粮情监控系统通过服务器与多个粮情监控设备连接，实现对粮库粮情的一体化监控。
服务器可以生成粮情判断模型，粮情判断模型根据实时采集的粮情数据进行生成，也可以根据大数据向粮库预先输入大量粮情数据，服务器根据预先输入的粮情数据生成粮情判断模型，本实施例不加以限制，服务器在生成粮情判断模型后，将粮情判断模型下发至边缘计算节点中，同时使得边缘计算节点对服务器所下发的粮情判断模型进行保存，需要说明的是，本实施例中服务器仅仅用于生成粮情判断模型，对于当前粮库状态的数据采集与监测均由各粮情监控设备完成。
步骤S20：所述粮情监测传感器采集当前粮库的粮情信息参数，将所述粮情信息参数发送至所述边缘计算节点；
粮情监测传感器可以采集当前粮库的粮情信息参数，粮情信息参数是粮情传感器进行筛选后得到的，在实际情况中，粮情传感器会采集到粮库相关的多种信息，因此需要对多种信息进行筛选以得到与粮情相关的粮情信息参数，本实施例所述粮情信息参数包括粮库温度，粮库内空气湿度，粮库光照以及粮食的虫害情况等等，粮情监测传感器将采集到的粮情信息参数发送至边缘计算节点。
步骤S30：所述边缘计算节点接收所述粮情监测传感器发送的粮情信息参数，通过保存的粮情判断模型对所述粮情信息参数进行粮情判断，以获得粮情判断结果。
边缘计算节点可以保存的服务器所下发的粮情判断模型及接收粮情监测传感器发送的粮情信息参数，并根据粮情判断模型对所接收到的粮情信息参数进行判断，易于理解的是，粮情判断模型可以理解为判断当前粮库状态的一个依据，通过粮情判断模型来判断当前粮库温度是否满足条件、粮库湿度是否满足条件等等，从而实现对粮情的监测。
本实施例，通过服务器生成粮情判断模型，并将生成的粮情判断模型下发至各粮情监控设备的边缘计算节点中，以使所述各粮情监控设备的边缘计算节点分别对所述粮情判断模型进行保存，粮情监测传感器采集当前粮库的粮情信息参数，将所述粮情信息参数发送至所述边缘计算节点，边缘计算节点接收所述粮情监测传感器发送的粮情信息参数，通过保存的粮情判断模型对所述粮情信息参数进行粮情判断，以获得粮情判断结果，实现了对粮情快速准确的监测。
参照图7，图7为本发明粮情监测方法第二实施例的流程示意图，基于上述图6所示的实施例，提出本发明粮情监测方法的第二实施例。
在本实施例中，所述步骤S30之后，还包括：
步骤S301：所述摄像模块采集所述当前粮库的图像信息参数，将所述图像信息参数发送至所述边缘计算节点；
在本实施例中，各粮情监控设备还包括摄像模块，摄像模块用于采集当前粮库的图像信息参数，容易理解的是，粮情监测传感器是通过所采集到的粮情信息不包括粮情图像信息，实际情况中需要结合图像信息使得粮情监测更加准确，比如虫害范围、粮食图像特征等等，摄像模块可以根据采集到的当前粮库的图像信息，通过预设方式对图像信息进行处理，获取当前粮库的图像信息参数，预设方式可以采取特征提取等方式，本实施例不加以限制，在获取到图像信息参数后，将图像信息参数发送至边缘计算节点。
步骤S302：所述边缘计算节点接收所述摄像模块发送的图像信息参数，将所述粮情信息参数与所述图像信息参数进行综合，根据综合后的结果得到多维粮情信息，并通过保存的粮情判断模型对所述多维粮情信息进行粮情判断，以获得粮情判断结果。
边缘计算节点还可以接收摄像模块发送的图像信息参数，然后将粮情信息参数与图像信息参数进行综合，综合后获得多维粮情信息，多维粮情信息所包含的粮库状态信息更加全面，易于理解的是，此时边缘节点是将多维粮情信息与保存的粮情判断模型进行比较，根据比较结果判断当前粮库的状态，从而实现对粮库状态的监测。
本实施例，通过各粮情监控设备的摄像模块采集当前粮库的图像信息参数，边缘计算节点将粮情信息参数与图像信息参数进行综合，以获得多维粮情信息，并通过保存的粮情判断模型对所述多维粮情信息进行粮情判断，以获得粮情判断结果，从而使得粮情监测更加全面准确。
参照图8，图8为本发明粮情监测方法第三实施例的流程示意图，基于上述图6所示的实施例，提出本发明粮情监测方法的第三实施例。
在本实施例中，所述步骤S30之后，还包括：
步骤S303：所述边缘计算节点根据所述粮情判断结果生成相应的操作指令，将所述操作指令发送至所述粮情控制器；
本实施例中，各粮情监控设备还包括粮情控制器，边缘计算节点还可以根据判断结果向粮情控制器发送操作指令，判断结果可以为粮情信息参数与粮情判断模型的比较结果，也可以为多维粮情信息与粮情判断模型的比较结果，本实施例所述操作指令可以理解启动粮情控制器的一种指令，包含粮情控制器将要操作的动作信息。
步骤S304：所述粮情控制器接收所述边缘计算节点发送的操作指令，根据所述操作指令对粮库状态进行调整。
粮情控制器可以接受边缘计算节点发送的操作指令，根据操作指令对当前粮库状态进行调整，例如当粮库温度低于或高于预设温度阈值时，粮情控制器对粮库的温度进行调节；当粮库存在虫害情况时，粮情控制器则采取相关的驱虫操作。
本实施通过边缘计算节点向粮情控制器发送操作指令，粮情控制器根据操作指令对当前粮库状态进行相应的调整，实现了对当前粮库状态的准确调整。
参照图9，图9为本发明粮情监测方法第四实施例的流程示意图，基于上述第一实施例与第二实施例，提出本发明粮情监测方法的第四实施例。
在本实施例中，所述步骤S30之后，还包括：
步骤S305：所述边缘计算节点向所述通信模块发送转发指令；
本实施例中，各粮情监控设备还包括通信模块，边缘计算节点还可以向通信模块发送转发指令，转发指令可以理解为对多维粮情信息的转发，转发过程不对多维粮情信息进行任何处理。
步骤S306：所述通信模块接收所述边缘计算节点发送的转发指令，根据所述转发指令将所述多维粮情信息发送至所述服务器；
通信模块接收转发指令，并将边缘计算节点节点中的多维粮情信息转发至服务器。
步骤S307：所述服务器接收各粮情监控设备的通信模块所发送的多维粮情信息，并将所述多维粮情信息进行存储。
服务器还可以接收通信模块转发的多维粮情信息，服务器将接收到的多维粮情信息进行存储，服务器建立多维粮情信息的数据库。
本实施例，通过边缘计算节点向通信模块发送转发指令，通信模块根据转发指令将多维粮情信息发送至服务器，服务器将所接收到的多维粮情信息进行存储，使得服务器中粮情信息更加准确全面。
参照图10，图10为本发明粮情监测方法第五实施例的流程示意图，基于上述第一实施例、第二实施例及第四实施例，提出本发明粮情监测方法的第五实施例。
在本实施例中，所述步骤S30之后，还包括：
步骤S308：所述服务器根据存储的多维粮情信息生成新的粮情判断模型，并将生成的新的粮情判断模型下发至各粮情监控设备的边缘计算节点中，以使所述各粮情监控设备的边缘计算节点分别对所保存的粮情判断模型进行更新。
服务器还可以根据所存储的多维粮情信息生成新的粮情判断模型，将新的粮情判断模型下发至边缘计算节点中，新的粮情判断模型的生成可以是实时的，也可以是周期性的，根据实际情况进行设置，本实施例不加以限制，在服务器将新的粮情判断模型发送至边缘计算节点中后，边缘计算节点对所保存的粮情判断模型对原有的粮情判断模型进行更新。
本实施例，通过服务器根据所存储的多维粮情信息生成新的粮情判断模型，并将新的粮情判断模型发送至边缘计算节点，边缘计算节点在接收到新的粮情判断模型后对原有的粮情判断模型进行更新，从而使得粮情判断模型更加全面准确，提高了对粮情监测的准确性与全面性。
此外，需要说明的是，在本文中，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、物品或者系统不仅包括那些要素，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、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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(如只读存储器(Read Only Memory，ROM)/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，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的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种粮情监测系统，其特征在于，所述粮情监测系统包括：服务器和多个粮情监控设备，各粮情监控设备分别设于不同的粮库内，各粮情监控设备分别包括粮情监测传感器和边缘计算节点；
所述服务器，用于生成粮情判断模型，并将生成的粮情判断模型下发至各粮情监控设备的边缘计算节点中，以使所述各粮情监控设备的边缘计算节点分别对所述粮情判断模型进行保存；
所述粮情监测传感器，用于采集当前粮库的粮情信息参数，将所述粮情信息参数发送至所述边缘计算节点；
所述边缘计算节点，用于接收所述粮情监测传感器发送的粮情信息参数，通过保存的粮情判断模型对所述粮情信息参数进行粮情判断，以获得粮情判断结果。
2.如权利要求1所述的粮情监测系统，其特征在于，各粮情监控设备还包括摄像模块；
所述摄像模块，用于采集所述当前粮库的图像信息参数，将所述图像信息参数发送至所述边缘计算节点；
所述边缘计算节点，还用于接收所述摄像模块发送的图像信息参数，将所述粮情信息参数与所述图像信息参数进行综合，根据综合后的结果得到多维粮情信息，并通过保存的粮情判断模型对所述多维粮情信息进行粮情判断，以获得粮情判断结果。
3.如权利要求1所述的粮情监测系统，其特征在于，各粮情监控设备还包括粮情控制器；
所述边缘计算节点，还用于根据所述粮情判断结果生成相应的操作指令，将所述操作指令发送至所述粮情控制器；
所述粮情控制器，用于接收所述边缘计算节点发送的操作指令，根据所述操作指令对粮库状态进行调整。
4.如权利要求2所述的粮情监测系统，其特征在于，各粮情监控设备还包括通信模块；
所述边缘计算节点，还用于向所述通信模块发送转发指令；
所述通信模块，用于接收所述边缘计算节点发送的转发指令，根据所述转发指令将所述多维粮情信息发送至所述服务器；
所述服务器，还用于接收各粮情监控设备的通信模块所发送的多维粮情信息，并将所述多维粮情信息进行存储。
5.如权利要求4所述的粮情监测系统，其特征在于，所述服务器，还用于根据存储的多维粮情信息生成新的粮情判断模型，并将生成的新的粮情判断模型下发至各粮情监控设备的边缘计算节点中，以使所述各粮情监控设备的边缘计算节点分别对所保存的粮情判断模型进行更新。
6.一种粮情监测方法，其特征在于，所述粮情监测方法应用于粮情监测系统，所述粮情监测系统包括：服务器和多个粮情监控设备，各粮情监控设备分别设于不同的粮库内，各粮情监控设备分别包括粮情监测传感器和边缘计算节点；
所述粮情监测方法包括：
所述服务器生成粮情判断模型，并将生成的粮情判断模型下发至各粮情监控设备的边缘计算节点中，以使所述各粮情监控设备的边缘计算节点分别对所述粮情判断模型进行保存；
所述粮情监测传感器采集当前粮库的粮情信息参数，将所述粮情信息参数发送至所述边缘计算节点；
所述边缘计算节点接收所述粮情监测传感器发送的粮情信息参数，通过保存的粮情判断模型对所述粮情信息参数进行粮情判断，以获得粮情判断结果。
7.如权利要求6所述的粮情监测方法，其特征在于，各粮情监控设备还包括摄像模块；
所述边缘计算节点接收所述粮情监测传感器发送的粮情信息参数，通过保存的粮情判断模型对所述粮情信息参数进行粮情判断，以获得粮情判断结果步骤之后，还包括：
所述摄像模块采集所述当前粮库的图像信息参数，将所述图像信息参数发送至所述边缘计算节点；
所述边缘计算节点接收所述摄像模块发送的图像信息参数，将所述粮情信息参数与所述图像信息参数进行综合，根据综合后的结果得到多维粮情信息，并通过保存的粮情判断模型对所述多维粮情信息进行粮情判断，以获得粮情判断结果。
8.如权利要求6所述的粮情监测方法，其特征在于，各粮情监控设备还包括粮情控制器；
所述边缘计算节点接收所述粮情监测传感器发送的粮情信息参数，通过保存的粮情判断模型对所述粮情信息参数进行粮情判断，以获得粮情判断结果步骤之后，还包括：
所述边缘计算节点根据所述粮情判断结果生成相应的操作指令，将所述操作指令发送至所述粮情控制器；
所述粮情控制器接收所述边缘计算节点发送的操作指令，根据所述操作指令对粮库状态进行调整。
9.如权利要求7所述的粮情监测方法，其特征在于，各粮情监控设备还包括通信模块；
所述边缘计算节点接收所述粮情监测传感器发送的粮情信息参数，通过保存的粮情判断模型对所述粮情信息参数进行粮情判断，以获得粮情判断结果步骤之后，还包括：
所述边缘计算节点向所述通信模块发送转发指令；
所述通信模块接收所述边缘计算节点发送的转发指令，根据所述转发指令将所述多维粮情信息发送至所述服务器；
所述服务器接收各粮情监控设备的通信模块所发送的多维粮情信息，并将所述多维粮情信息进行存储。
10.如权利要求9所述的粮情监测方法，其特征在于，所述边缘计算节点接收所述粮情监测传感器发送的粮情信息参数，通过保存的粮情判断模型对所述粮情信息参数进行粮情判断，以获得粮情判断结果步骤之后，还包括：
所述服务器根据存储的多维粮情信息生成新的粮情判断模型，并将生成的新的粮情判断模型下发至各粮情监控设备的边缘计算节点中，以使所述各粮情监控设备的边缘计算节点分别对所保存的粮情判断模型进行更新。
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