CN111262950A - 一种基于物联网的植物数据采集系统 - Google Patents
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Abstract
本发明是一种基于物联网的植物数据采集系统,包括边缘数据处理系统、单株植物容器数据采集系统、标签管理系统、本地通讯系统、云端管理系统和上位机数据管理系统,经边缘数据处理系统处理后再将数据传递给本地通讯系统,本地通讯系统再将数据传递给上位机数据管理系统,上位机数据管理系统再将数据传递给互联网,云端管理系统通过互联网对数据进行储存和备份。有线与无线通讯结合,在保证物联网系统功能完整性的同时,尽可能降低系统成本,增大网络密度和承载;以单株植物为数据采集单位,以最高精度反应种植区域的植物生长情况,填补领域空白,使对生长环境需求不同的植物在一起种植成为可能。
Description
技术领域
本发明涉及物联网技术领域,尤其涉及一种基于物联网的植物数据采集系统。
背景技术
智慧农业与智慧环境日益发展,不少应用场景需要对单株植物进行数据采集。目前市面上基于物联网的传感器网络多只能对一片区域内的植物进行集体数据收集。对于大面积植物的单株数据采集与分析目前属于空白领域。
发明内容
本发明旨在解决现有技术的不足,而提供一种基于物联网的植物数据采集系统。
本发明为实现上述目的,采用以下技术方案:一种基于物联网的植物数据采集系统,包括边缘数据处理系统、单株植物容器数据采集系统、标签管理系统、本地通讯系统、云端管理系统和上位机数据管理系统,单株植物容器数据采集系统和标签管理系统将数据传递给边缘数据处理系统,经边缘数据处理系统处理后再将数据传递给本地通讯系统,本地通讯系统再将数据传递给上位机数据管理系统,数据经过上位机数据管理系统的进一步处理后,上位机数据管理系统再通过互联网,将数据传递给云端管理系统。
边缘数据处理系统包括预处理模块、节点存储模块、节点指示模块、边缘数据分析模块和边缘参考数据模型,预处理模块对单株植物容器数据采集系统采集到的数据进行处理,且将处理后的数据传输给边缘数据分析模块和节点存储模块,节点存储模块用于数据的存储,便于上位机数据管理系统通过本地通讯系统对数据进行调用,边缘参考数据模型将待参考的数据传送给边缘数据分析模块,边缘数据分析模块将预处理模块处理后的数据与边缘参考数据模型提供的待参考数据进行比较和分析,并将分析结果传送给节点存储模块和节点指示模块。
预处理模块对单株植物容器数据采集系统采集到的数据进行三级缓冲处理,三级缓冲处理如下:
第一级缓冲:
数据采集系统以40微秒为间隔进行采样,第一级缓冲以2ms时间数据为目标为每一传感器建立原始数据存储缓冲,缓冲池存满时处理器对缓冲池内数据进行一级处理。
设数据样本总数为N,数据总和为S。上一测量周期第二级结果为r2。
由云端通过本地上位机提供的边缘数据参考模型ERM(Edge Reference Model)提供若干参考量,初级高频噪声差阈值比p0;
ERM提供一级缓冲校准权重k0
最优值进入第二级缓冲。
第二级缓冲:
第三级缓冲:
单株植物容器数据采集系统包括光照采集模块、EC值采集模块、土壤湿度采集模块和空气温湿度采集模块,光照采集模块、EC值采集模块、土壤湿度采集模块和空气温湿度采集模块将采集的数据传递给边缘数据处理系统的预处理模块。
标签管理系统用于植物原始数据的记载,标签管理系统将植物的原始数据传递给边缘数据处理系统的节点存储模块。
本地通讯系统利用基于RS485电气协议的现场通讯总线协议实现低成本的本地有线通讯,并通过总线的多级拓扑网络实现节点数量倍增,本地通讯系统用于数据的传输。
上位机数据管理系统包括上位机预处理模块、本地数据分析模块、环境分析模块、本地参考数据模型和本地数据库管理系统,本地通讯系统将数据传递给上位机数据管理系统的上位机预处理模块,上位机预处理模块再将数据传递给本地数据分析模块,本地参考数据模型将待参考的数据传送给本地数据分析模块,本地数据分析模块对数据进行分析,并将分析后的数据传送给环境分析模块,环境分析模块对数据进行分析,再将数据传递给互联网。
云端管理系统负责对数据的存储和备份,并对数据进行大数据分析,在更大的时间、空间和样本量尺度下,结合人工标注信息,对植物生长信息进行判断、验证、分类、学习以及模式识别,优化本地参考数据模型与边缘数据参考模型的各项参数,找到植物的特性。
本发明的有益效果是:有线与无线通讯结合,在保证物联网系统功能完整性的同时,尽可能降低系统成本,增大网络密度和承载;以单株植物为数据采集单位,以最高精度反应种植区域的植物生长情况,填补领域空白,使对生长环境需求不同的植物在一起种植成为可能;通过边缘计算对传感器数据进行预先处理,增强数据精确度与可靠性,降低系统云端处理负担,降低网络通讯日常耗费。每株植物由植物种植基地录入唯一植物ID及其特征信息,生长动态信息由云端追踪、分析、保存,为种植户或自动化托管系统提供养护信息;通过对大面积植物节点数据的采集与分析,得出该物联网所处环境的宏观变化详细信息;通过以植物节点发起的植物与植物间的信息交换,实现在没有上位机参与的情况下,对硬件设备故障和局部环境异常的判断。
附图说明
图1为本发明的结构框图;
图2为土壤湿度数据变化示例图;
以下将结合本发明的实施例参照附图进行详细叙述。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明:
如图1所示,一种基于物联网的植物数据采集系统,包括边缘数据处理系统、单株植物容器数据采集系统、标签管理系统、本地通讯系统、云端管理系统和上位机数据管理系统,单株植物容器数据采集系统和标签管理系统将数据传递给边缘数据处理系统,经边缘数据处理系统处理后再将数据传递给本地通讯系统,本地通讯系统再将数据传递给上位机数据管理系统,数据经过上位机数据管理系统的进一步处理后,上位机数据管理系统再通过互联网,将数据传递给云端管理系统。
边缘数据处理系统包括预处理模块、节点存储模块、节点指示模块、边缘数据分析模块和边缘参考数据模型,预处理模块对单株植物容器数据采集系统采集到的数据进行处理,且将处理后的数据传输给边缘数据分析模块和节点存储模块,节点存储模块用于数据的存储,便于上位机数据管理系统通过本地通讯系统对数据进行调用,边缘参考数据模型将待参考的数据传送给边缘数据分析模块,边缘数据分析模块将预处理模块处理后的数据与边缘参考数据模型提供的待参考数据进行比较和分析,并将分析结果传送给节点存储模块和节点指示模块。
单株植物容器数据采集系统包括光照采集模块、EC值采集模块、土壤湿度采集模块和空气温湿度采集模块,光照采集模块、EC值采集模块、土壤湿度采集模块和空气温湿度采集模块将采集的数据传递给边缘数据处理系统的预处理模块。
标签管理系统用于植物原始数据的记载,标签管理系统将植物的原始数据传递给边缘数据处理系统的节点存储模块。
本地通讯系统利用基于RS485电气协议的现场通讯总线协议实现低成本的本地有线通讯,并通过总线的多级拓扑网络实现节点数量倍增,本地通讯系统用于数据的传输。
上位机数据管理系统包括上位机预处理模块、本地数据分析模块、环境分析模块、本地参考数据模型和本地数据库管理系统,本地通讯系统将数据传递给上位机数据管理系统的上位机预处理模块,上位机预处理模块再将数据传递给本地数据分析模块,本地参考数据模型将待参考的数据传送给本地数据分析模块,本地数据分析模块对数据进行分析,并将分析后的数据传送给环境分析模块,环境分析模块对数据进行分析,再将数据传递给互联网。
以下是对本发明各部分工作原理的介绍。
1、单株植物容器数据采集系统
主要包含光照采集模块、EC值采集模块、土壤湿度采集模块和空气湿度采集模块,即光照传感器、电导率(土壤肥力)传感器、土壤湿度传感器和空气温湿度传感器。能够对每株植物的土壤和临近空间环境进行实时监测。这些检测数据实时汇总至边缘数据处理系统,进行进一步的筛选、处理、和存储。
2、标签管理系统
智能植物容器主要包含数据采集、数据处理、及信息展示三个部分。包含若干传感器实体、单片机、存储器等板载元器件,显示屏及指示灯等信息展示组件。
每一设备(上述智能植物容器)具有一系列标签,基础标签的绑定或录入一般由植物工厂的固定设备在植物装配环节完成,后续标签修改和增加可由手持终端或移动设备(手机或平板电脑)完成。
基础标签:
植物ID,每一株植物具有唯一标识ID编号。
植物特征,包括植物种类,植物细分种类,植物当前生长期,植物冠幅,植物高度,植物特征信息等。
硬件信息,容器硬件系统版本,当前固件版本。
溯源信息,溯源编号,生产工厂,批次,日期,车间和操作员信息等可以从云端设备管理系统根据编号查询到。
用户标签:
针对特定应用的标识信息,例如语音故事标签,一盆植物的上一用户或养护者可以对植物录制语音故事,存储至云端,并生成相应标签存储在硬件本体中。其他用户可通过云端查询到这一植物的历史语音故事。
3、边缘数据处理系统
单株植物容器数据采集系统中的各传感器采集到的数据将进入边缘数据处理系统中的预处理模块进行预处理。
由于数据量大、干扰源复杂、板载存储空间有限和边缘计算能力有限的因素,预处理模块使用三级缓冲处理和多种算法协作的方式对数据进行周期性吞吐。
三级缓冲预处理如下:
第一级缓冲:
数据采集系统以40微秒为间隔进行采样,第一级缓冲以2ms时间数据为目标为每一传感器建立原始数据存储缓冲,缓冲池存满时处理器对缓冲池内数据进行一级处理。
设数据样本总数为N,数据总和为S。上一测量周期第二级结果为r2。
由云端通过本地上位机提供的边缘数据参考模型ERM(Edge Reference Model)提供若干参考量,初级高频噪声差阈值比p0;
ERM提供一级缓冲校准权重k0
最优值进入第二级缓冲。
第二级缓冲:
第三级缓冲:
这一级计算并存储样本方差为预处理周期置信度参考值C。
边缘数据分析:
以10min时间数据为目标,每15s进行一次三极缓冲采样,收集200个5s长度数据,并进行一次数据分析。
通过边缘参考数据模型ERM提供的相关阈值参数,做出对于特定事件的预期与无预期判断。
例如,当系统通过流体系统进行浇水时,土壤湿度传感器在浇水开始后的特定时间长度内,将具备湿度值上升的预期判断,边缘参考数据模型ERM需要根据当前土壤湿度,浇水量,空气湿度,空气温度,结合当前观测对象的标签(如植物类型,生长期,冠幅等),提供上述时间的预期长度和偏差阈值,最终湿度变化量的预期变化和偏差阈值,变化速度与时间的关系函数及偏差阈值。边缘数据分析模块在上述时间内则会根据上述信息对传感器采集到的信息进行预期验证判断,并在时间周期末尾将判断结果向上位机进行汇报。
上位机得到判断结果后将其录入本地数据库管理系统中,并输入上位机环境分析模块,对判断的物理含义进行解析。
无预期判断则是在非预期情况下观察到事件特征。例如在未进行系统浇水的情况下,湿度发生了明显上升,若预处理置信度C大于判断阈值,判断容器内进行了计划外浇水,根据边缘参考数据模型ERM给出的无预期时间判断相关参数,在规定观察期内,持续对相关传感器数据进行存储和分析,对异常情况进行及时上报,并在观察期末得出进一步分析结果。例如若湿度值持续上升至最高警戒值,判断大概率出现管道或周围环境漏水,向上位机发出警报。若湿度值短期上升一段后开始逐渐稳定并下降,判断出现人工浇水事件。观察期结束无论能否判断出事件性质,向上位机传输事件历史数据和判断结果。
4、本地通讯系统
本地通讯系统利用基于RS485电气协议的现场通讯总线协议实现低成本的本地有线通讯。并通过总线的多级拓扑网络实现节点数量倍增。
5、上位机数据管理系统
上位机预处理模块对下位机节点上传数据进行均值处理,对不同类型数据进行分类和数据准备。
本地数据分析模块根据本地参考数据模型ARM(Advanced Reference Model)提供的校准权重函数,对湿度和EC值传感器进行交叉校准。以一株植物为对象,进行模式分析。
例如,根据植物湿度数据在一次浇水周期内的变化,结合其他相关环境变量,以及该植物历史浇水周期数值,分析该植物在相关环境下的耗水量变化,进一步判断该植物的根系及冠幅生长情况。
以一个区域的植物为对象,环境分析模块进行模式分析。
这一模块还可以用于对一片空间区域进行环境分布测绘,为控制系统的搭建提供重要的参考信息。
例如根据温度传感器的反馈,判断室内整体温度是否稳定均匀,对于不均匀区域可以通过调节加热装置位置或天窗开闭程度等进行调整。
6、接入互联网
设备通过基于WebSocket的服务框架实现远程实时指令执行,信息交互与推送等。通过基于Http的服务框架实现数据库交互及部分用户交互。
7、云端管理系统
云端管理系统主要负责对大量数据的存储和备份。提供用户与数据交互的框架与服务。
云端数据分析模块对ARM与ERM的后期验证。对数据进行分类和精简。对大量潜在事件进行进一步分析确认,对各类事件进行优先级划分并推送至不同用户或处理模块。
大数据分析在更大的时间、空间和样本量尺度下,结合人工标注信息,对植物生长信息进行判断、验证、分类、学习以及模式识别。优化ARM与ERM的各项参数,找到植物的特性,例如区域性特征,植物类型特征等具有较高价值的信息。
以下对本发明的工作特点进行介绍:
1、无线有线通讯结合
以一台微型计算机系统作为上位机及通讯网关,连接基于RS485现场通讯总线协议的有线通讯网络。由于RS485通讯协议最多仅允许127台设备同时在线,因此该通讯网设计为层级结构,每级通讯网中的节点为下一级通讯网中的节点做通讯中继。例如上位机与120个通讯节点连接形成一条通讯总线,其中每个通讯节点进一步连接另外120个通讯节点。这样使总通讯节点扩充至14400个,有效通讯节点13280个。有线通讯节点成本低,可铺设密度大,利于大面积部署,无线通讯总机则可将设备网便捷连入物联网系统。
2、单株植物为数据采集单位
为每一株植物配套特制容器,容器包含有通讯与传感器组件。系统在具备对单株植物环境的监测能力后,则能够获得足够的信息来找到每株植物的需求。同时上述特制容器能够将每株植物的生长环境进行有效分离。这样需求截然不同的植物可以在很近的空间距离一同生长。这满足了一些领域的特殊需求。
3边缘计算
传统农业或种植业物联网系统多采用上位机轮询获取传感器采样信息,这样上位机本地和云端都会有较大的数据处理负担,同时通讯网络日常流量与开销较大。本系统为每株植物的特质容器装载单片机,提供充足的计算能力,运行相应的应用程序,不断利用传感器对植物及植物环境进行数据采集。对数据进行均值,刨除异常点,变化速度分析,数值变化模式分析,看门狗等处理。由于已经进行了必要的数据预处理,上位机无需不断遍历采样每个植物节点,只需以一定时间间隔向植物节点请求数据,并在进一步处理后向云端提交。这样既降低了上位机与云端的数据处理负担,也降低了整体通讯网络日常流量与开销。
4唯一ID
每一单株植物容器内芯片存储相关ID与特征信息,由种植基地在植物装盆期间,通过手机或其他手持设备进行录入,并将其信息同步至云端。上述手机或手持设备作为上位机网关连入有线通讯网络。所有类型的上位机网关均负责定期向云端进行处理后数据上传,云端则负责对数据进行分析和管理,同时负责向用户终端展示信息,向自动化托管系统提供重要的养护相关信息,以提升植物整体养护效果。
5环境分析
(温度、空气湿度、光照)当所有节点按照一定的空间分布进行排布时,系统能够获知每一节点的相对空间位置。通过对不同位置节点所获取信息的汇总分析,能够得到相关测量量在空间中分布。有助于研究系统周围环境的可测量量变化趋势,提炼出例如空间温度分层,日照规律等信息。
(温度、空气湿度、光照)同时可将相关测量量在空间中的分布规律与传感器网络反馈的分布规律进行对比,判断是否存在设备故障,或者存在局部环境异常的情况。
例如,某一容器的湿度上升速度和最终变化量长期低于预期,并发现其周围区域均存在类似现象,光照及温度传感器反馈值则与其他区域呈现连续较稳定分布,因此做出本地宏观环境判断,这一区域空气流速异常或存在局部区域流体管道堵塞的情况,为人工介入提供了明确的目标和判断依据。若上述例子中其周围区域未发生此类情况,则有理由相信容器局部流体系统发生堵塞或损坏,需要修复。
以下以一株红掌为例进行湿度数据采集和分析:
一株红掌在种植基地生长达到标准冠幅和茎高,通过基地定期人工检视进入生产装配队列,工作人员将其与智能种植容器SP(Smart Planter)结合,接着将通讯接口网线接入SP的RJ45网线接口中,设备检测到SP接入并发现其处于尚未录入信息状态。接着设备通过I2C协议与SP单片机通讯,并自动将唯一ID标识(003014)烧录在单片机ROM中的模拟EPPROM空间中(设备本地会保持一定数量的ID编号于ID池中,每次烧录一个ID,则将其从ID池中移除,当ID数量低至30个时,通过HTTP协议向唯一云端ID分配服务请求并获得新一批ID,获取成功后云端认定这一批ID为占用状态。这一流程保证了ID的唯一性),同时烧录的还有植物与基质总重(400g),种植基地编号(A3),流水线标号(2),生产日期,硬件(P6.2)与固件(release-8-3-2)版本。工作人员接着确认植物种类(红掌)、冠幅(15cm)、基质类别编号(S3)、茎高(20cm)、生长期(102天)、及其他备注信息,并通过操作设备将其烧录至SP。烧录完成后SP反馈成功信息,具备出厂条件。
跟随某一订单,该SP进入目标场地。工作人员通过网线将其接入一个通讯节点中。通讯节点搭载单片机,SP通过I2C协议将自己上线消息发送给该单片机,该单片机收到消息后通过基于RS485的现场通讯总线(以下简称总线)将消息发送给节点拓扑模块单片机,进一步通过总线转发给本地系统上位机。上位机接到消息得知设备接入后,向该SP请求详细信息,进一步获取其各类标签信息,根据其基质类型编号、固件与硬件版本,本地数据库中寻找符合条件的ERM;根据其茎高、冠幅、生长期、种类,本地数据库中寻找符合条件的ARM。当未能找到相关ARM或ERM时,则通过WebSocket长连接向云端请求。请求成功后将该ARM或ERM保存并通过总线发送至SP。
例:该ERM提供边缘数据处理系统中所提及各项参数,如初级高频噪声差阈值比p0,一级缓冲校准权重k0,第三级缓冲中卡尔曼滤波模型相关系数,事件判断相关阈值参数。
例:该ARM有关土壤湿度的描述:处于60-160天生长期、茎高在25cm以下、冠幅22cm以下红掌需要土壤湿度参数Mc(土壤相对湿度)严格控制于55至90之间,数据检查周期Tc=(Mc-60)*10+200(单位:分钟),Mc理想高区间为80至85,理想低区间为60至65,即土壤湿度参数应周期性处于两理想区间内,容忍差为4。
该SP获得相关ERM与ARM后,开始进行周期采样与边缘分析,每15s,预处理系统对5s内数据进行三级缓冲处理和存储,生成当前传感器实时值最优结果r3'及预处理周期置信度参考值C,并根据上位机的请求,定期向上位机汇报相关数据。
对于预处理结果,边缘数据处理模块以10min为周期,对周期内数据进行关于特定事件的有预期与无预期判断,并在判断完成后将判断结果向上位机进行汇报。在事件分析过程中,SP进一步将所存储采样数据进行固定时间间隔均值计算,并只保留均值计算结果,以提高存储数据时间跨度。事件结束后上传的分析结果中包含判断上述保留的计算结果,以及事件判断结果、事件类型代码、事件时间长度、事件起始时间。
上位机在接到事件完整信息后,将数据上传至云端,并通过云端通过移动推送服务向系统管理员发送事件发生提示或预警。管理员通过手机端或网页端平台查看事件完整信息,并根据其判断进行人工干预或忽视。
在该SP接入系统一小时后,本地上位机开始结合参考ARM对其进行周期性数据分析。如图2所示,发现该红掌Mc已经接近55,则以理想高区间下限(80)为目标,通过总线向相关流体系统下发浇水指令,浇水值设置为31秒,并在300分钟后对其进行浇水效果分析,分析发现Mc升至78,距离理想高区间的下限(80)小于容忍差(4),则判断浇水成功。若大于容忍差,则重新设定理想高区间上限(85)为目标并进行浇水。
本发明有线与无线通讯结合,在保证物联网系统功能完整性的同时,尽可能降低系统成本,增大网络密度和承载;以单株植物为数据采集单位,以最高精度反应种植区域的植物生长情况,填补领域空白,使对生长环境需求不同的植物在一起种植成为可能;通过边缘计算对传感器数据进行预先处理,增强数据精确度与可靠性,降低系统云端处理负担,降低网络通讯日常耗费。
每株植物由植物种植基地录入唯一植物ID及其特征信息,生长动态信息由云端追踪、分析、保存,为种植户或自动化托管系统提供养护信息;通过对大面积植物节点数据的采集与分析,得出该物联网所处环境的宏观变化详细信息;通过以植物节点发起的植物与植物间的信息交换,实现在没有上位机参与的情况下,对硬件设备故障和局部环境异常的判断。
上面结合附图对本发明进行了示例性描述,显然本发明具体实现并不受上述方式的限制,只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种改进,或未经改进直接应用于其它场合的,均在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于物联网的植物数据采集系统,其特征在于,包括边缘数据处理系统、单株植物容器数据采集系统、标签管理系统、本地通讯系统、云端管理系统和上位机数据管理系统,单株植物容器数据采集系统和标签管理系统将数据传递给边缘数据处理系统,经边缘数据处理系统处理后再将数据传递给本地通讯系统,本地通讯系统再将数据传递给上位机数据管理系统,数据经过上位机数据管理系统的进一步处理后,上位机数据管理系统再通过互联网,将数据传递给云端管理系统。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的植物数据采集系统,其特征在于,边缘数据处理系统包括预处理模块、节点存储模块、节点指示模块、边缘数据分析模块和边缘参考数据模型,预处理模块对单株植物容器数据采集系统采集到的数据进行处理,且将处理后的数据传输给边缘数据分析模块和节点存储模块,节点存储模块用于数据的存储,便于上位机数据管理系统通过本地通讯系统对数据进行调用,边缘参考数据模型将待参考的数据传送给边缘数据分析模块,边缘数据分析模块将预处理模块处理后的数据与边缘参考数据模型提供的待参考数据进行比较和分析,并将分析结果传送给节点存储模块和节点指示模块。
3.根据权利要求2所述的基于物联网的植物数据采集系统,其特征在于,单株植物容器数据采集系统包括光照采集模块、EC值采集模块、土壤湿度采集模块和空气温湿度采集模块,光照采集模块、EC值采集模块、土壤湿度采集模块和空气温湿度采集模块将采集的数据传递给边缘数据处理系统的预处理模块。
4.根据权利要求3所述的基于物联网的植物数据采集系统,其特征在于,标签管理系统用于植物原始数据的记载,标签管理系统将植物的原始数据传递给边缘数据处理系统的节点存储模块。
5.根据权利要求1所述的基于物联网的植物数据采集系统,其特征在于,本地通讯系统利用基于RS485电气协议的现场通讯总线协议实现低成本的本地有线通讯,并通过总线的多级拓扑网络实现节点数量倍增,本地通讯系统用于数据的传输。
6.根据权利要求1所述的基于物联网的植物数据采集系统,其特征在于,上位机数据管理系统包括上位机预处理模块、本地数据分析模块、环境分析模块、本地参考数据模型和本地数据库管理系统,本地通讯系统将数据传递给上位机数据管理系统的上位机预处理模块,上位机预处理模块再将数据传递给本地数据分析模块,本地参考数据模型将待参考的数据传送给本地数据分析模块,本地数据分析模块对数据进行分析,并将分析后的数据传送给环境分析模块,环境分析模块对数据进行分析,再将数据传递给互联网。
7.根据权利要求2所述的基于物联网的植物数据采集系统,其特征在于,预处理模块对单株植物容器数据采集系统采集到的数据进行三级缓冲处理,三级缓冲处理如下:
第一级缓冲:
数据采集系统以40微秒为间隔进行采样,第一级缓冲以2ms时间数据为目标为每一传感器建立原始数据存储缓冲,缓冲池存满时处理器对缓冲池内数据进行一级处理。
设数据样本总数为N,数据总和为S。上一测量周期第二级结果为r2。
由云端通过本地上位机提供的边缘数据参考模型ERM(Edge Reference Model)提供若干参考量,初级高频噪声差阈值比p0;
ERM提供一级缓冲校准权重k0
最优值进入第二级缓冲。
第二级缓冲:
以100ms时间数据为目标。与第一级缓冲通过同样的方法计算出a',去除中频噪声,提供给第三级缓冲。
第三级缓冲:
8.根据权利要求1所述的基于物联网的植物数据采集系统,其特征在于,云端管理系统负责对数据的存储和备份,并对数据进行大数据分析,在更大的时间、空间和样本量尺度下,结合人工标注信息,对植物生长信息进行判断、验证、分类、学习以及模式识别,优化本地参考数据模型与边缘数据参考模型的各项参数,找到植物的特性。
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