CN112019607A - 基于可视化云平台的智慧农场综合控制方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种基于可视化云平台的智慧农场综合控制系统，包括：数据采集终端采集农场的环境数据，并通过数据传输模块传输给病虫害预测模块和水质评价模块，进行检测、预测和评估；数据传输模块，其将从病虫害预测模块和水质评价模块处接收到的检测、预测、和评估数据进行整合，传输至ONENET View可视化平台进行可视化处理；小程序客户端用于将可视化数据显示给用户，及远程操纵设备进行环境干预措施。本发明还提出了一种基于可视化云平台的智慧农场综合控制方法。本发明具有可靠性，准确性，实时性，可推广性强的特点，能够及时预测农业环境以及水质的变化，以便及时采取措施，且可以对采集到的数据进行可视化的操作。
Description
技术领域
本发明属于计算机领域，涉及智能农业物联网技术领域，尤其涉及一种基于可视化云平台的智慧农场综合控制方法及系统。
背景技术
随着信息技术的快速发展，人工智能为农业这一最古老的产业带来颠覆性变化，毫无疑问农业在人工智能的赋能下将焕发新生机，成为产业互联网时代的新蓝海。
20世纪初，人们就提出在农业领域引用人工智能技术的想法。最初是人工智能技术应用于耕作、播种、栽培等方面的专家系统；随着物联网和智能控制技术的应用，出现了智能喷洒机器人、采摘机器人、智能探测土壤、探测病虫害、气候灾难预警等智能识别系统和产品，以及在养殖业中使用的禽畜智能穿戴产品。这些技术的应用大大提高了生产效率，增加了农业产出。
ONENET是由中国移动打造的PaaS(平台即服务)物联网开放平台。平台能够帮助开发者轻松实现设备接入与设备连接，快速完成产品开发部署，为智能硬件、智能家居产品提供完善的物联网解决方案。传统的数据展示方案都有着开发周期长、成本高，物联网行业开源组建不足，展示设计效果差，缺乏数据分析工具，大屏分辨率适配困难等问题，面对以上难题，中国移动能力开放商店ONENET View能快速、灵活搭建专业水准的物联网可视化大屏应用，无缝对接海量数据，完美适配多分辨率大屏，提供丰富的物联网行业定制模版和行业组件。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于可视化云平台的智慧农场综合控制方法，具有可靠性，准确性，实时性，可推广性强的特点，能够及时预测农业环境以及水质的变化，以便及时采取措施，且可以对采集到的数据进行可视化的操作。
本发明提出了一种基于可视化云平台的智慧农场综合控制系统，包括：数据采集终端，数据传输模块，病虫害预测模块，水质评价模块，ONENET View可视化平台和小程序客户端；其中，所述数据采集终端采集农场的环境数据，并通过数据传输模块传输给病虫害预测模块和水质评价模块，进行检测、预测和评估；所述数据传输模块，其将从所述病虫害预测模块和水质评价模块处接收到的检测、预测、和评估数据进行整合，传输至ONENET View可视化平台进行可视化处理；所述小程序客户端用于将可视化数据显示给用户，及远程操纵设备进行环境干预措施；所述病虫害预测模块为基于XGBoost的预测系统，将数据传输模块传输来的数据进行预处理后，对于未来的病虫害情况进行预测；所述的水质评价模块为基于综合污染指数计算模型的水质评价模块，根据数据传输模块传输来的数据对当前水文情况进行评价，为后续的水质调理提供依据。
本发明中，所述数据采集终端包括：农场环境参数采集装置，水文参数采集装置和病虫害数据采集装置。
本发明中，所述数据传输模块为基于HTTP协议接口规范的数据传输模块。
本发明中，在使用XGBoost模型之前，预先对所获取的数据值进行处理，包括剔除异常数据，利用牛顿插值法对缺失数据进行补偿，去除不必要的特征标准；训练时，挑拣验证分数过关的XGBoost模型。
基于以上系统，本发明还提出了一种基于可视化云平台的智慧农场综合控制方法，包括以下步骤：
步骤1：采集农场的环境数据；
步骤2：根据接收到的数据进行训练XGBoost模型和预测病虫害；
步骤3：根据接收到的数据进行基于综合污染指数计算模型的水质评价；
步骤4：对检测、预测和评估的数据进行整合，并进行可视化处理；
步骤5：用户通过客户端远程操纵设备进行环境干预措施。
本发明中，所述环境数据包括空气温度、空气湿度、土壤湿度、风力、天气、气压，以及病虫害指标包括马尾松毛、松褐天牛、一字竹象虫；所述环境数据同时包括水文数据：水温、水质PH、盐度、氨氮、硫化氢、溶解氧、以及水产养殖面积。
本发明中，可视化的数据会显示在相关技术控制人员的电脑屏幕上，以及控制室的大屏上；所述可视化处理为：左边部分显示农作物产量走势、渔业产品产量走势以及预测的农作物病虫害可能性百分比；中间部分展示指标，以及预测的数据；右边展示的是指标的走势图，包括空气湿度、空气温度、土壤温度、土壤湿度、水产养殖面积以及饲料费用。
本发明中，在用户的客户端小程序中，用户可根据判断自行远程操作灌溉、施肥、饲料供给和温度控制功能；具体控制方法为：设备端使用web编程将控制界面和控制指令打包上传至服务器端，小程序端控制设备时需要下载包；控制命令用javascript代码封装到h5包内，用户在小程序界面上操作时将命令通过javascript代码传递给手机应用的本地代码，本地代码再发送给设备端，设备端控制成功后，也将相应的数据传输至小程序端。
本发明具有可靠性，准确性，实时性，可推广性强的特点，能够及时预测农业环境以及水质的变化，以便及时采取措施，且可以对采集到的数据进行可视化的操作。
附图说明
图1为数据传输及处理的总结构图。
图2为数据采集传感器终端采集的具体指标。
图3为ONENET View平台的数据可视化部分。
图4为小程序客户端关于智慧农业的操作界面。
图5为小程序客户端关于智慧水产的操作界面。
具体实施方式
根据具体的实施案例，对本发明涉及到的相关的技术进行深入详细地说明和讲解。本发明除了以下即将提及的内容以外，其余的技术和实施条件相关方法均是本领域及其相关领域的普遍知识和公认常识。
本发明提出了一种基于可视化云平台的智慧农场综合控制系统。所述系统包括ONENET物联网平台的数据可视化模块View，数据采集终端，信息传输模块，病虫害预测模块，水质综合评价系统以及小程序客户端。所述的病虫害预测模块为基于人工智能的病虫害预测模块，所述的水质综合评价系统为基于综合污染指数计算模型的水质评价模块。数据采集终端将采集到的数据通过信息传输模块传至病虫害预测模块和水质评价模块以进行病虫害的预测及水质评价，预测和评价的结果同直接检测到的数据再通过传输模块传至ONENET View平台以数据可视化以及小程序客户端以便用户根据自身判断远程操控仪器从而干预环境参数。
本发明提出了一种基于可视化云平台的智慧农场综合控制系统，包括数据采集终端，数据传输模块，病虫害预测模块，水质评价模块，ONENET View可视化平台和小程序客户端，所述数据采集终端包括农场数据网络，所述数据传输模块为基于HTTP协议接口规范的数据传输模块，所述病虫害预测模块为基于XGBoost模型的病虫害预测模块，所述水质检测系统为基于综合污染指数计算模型的水质评价模块，所述客户端小程序基于微信开发者工具开发。
本发明提出了一种基于可视化云平台的智慧农场综合控制方法，包括以下步骤：
步骤a)可视化平台与小程序结合实现客户端与云端互动：
传统农业/渔业指标测试工具的测试结果需现场取样，且对于农场/渔场的一些控制设备的需要实地操控，费时费力，不适应现代化种植的需求。本发明通过端-云的双方结合，可远程采集数据，远程操控设备，将采集到的数据可视化，共享化，并及时采取相应措施。
b)利用人工智能算法对病虫害进行预测：
农作物病虫害是我国主要农业灾害之一，种类多、影响大，其发生范围和严重程度对我国的农业生产造成巨大损失，由此，及时识别病虫害的需求日益增大。本发明利用设备采集的农作物数据，通过训练良好的人工智能模型，能够快速对当前情况进行分析，并及时准确地识别病虫害，有益于农场的收益和农作物产出。
c)水质的综合评价：
现代化工业的迅猛发展，导致了日益增多的废水排放，其中的有毒物质以其化学特性危害渔业资源。本发明通过设备对渔场水文的各类指标采集，返给端设备后，对于采集到的数据通过水质的综合评价方法，及时反映当前水的情况，以便采取相应措施，及时止损。
本发明中，云服务器端为物联网信物可视化云平台以及客户端为小程序的双方相连，小程序发送指令可对设备进行远程操控，且测试的数据结果通过信息传输模块根据HTTP协议上传云端，云端可对数据进行可视化操作。
本发明中，利用病虫害数量统计模块对病虫害数量进行统计，再通过信息传输模块将收集到的数据发送到基于XGBoost算法模型的预测系统中，对于病虫害进行识别，以及预测。
本发明中，通过放置在水下的用于检测的水文检测装置传输数据至信息处理模块，经过数据整合后将数据传输至水质综合评价系统，根据当前水文的参数进行相应的水质评价，再根据评价结果自适应决定是否需要调动远程操控系统对水质采取相应净化处理措施。
本发明中基于可视化云平台的智慧农场综合控制系统的实现方法，包括以下步骤：
数据采集终端将数据采集后传输至各自的数据传输模块进行数据整合；
进一步地，数据传输模块在将数据整合后，再将数据传输至病虫害预测模块和水质综合评价系统；
进一步地，病虫害预测模块根据接受到的农作物病虫害数据进行病虫害的判断以及预测，并将结果传输至数据传输模块；水质综合评价系统根据接收到的水文参数，通过综合污染指数计算模型进行水质评价，并将结果传输至数据传输模块；
进一步地，数据传输模块将检测、预测、评价后的结果进行整合，传输至ONENETView平台和小程序客户端；
进一步地，ONENET View云端平台将接收到的数据，包括检测、预测以及评价的所有数据进行数据可视化；
进一步地，小程序将接收到的数据显示给用户，用户根据相应的需求，远程操纵设备进行环境干预措施。
实施例
参见图1所述，本实例为种基于可视化云平台的智慧农场综合控制系统，其包括数据采集终端模块01、数据传输模块02、病虫害预测模块03、水质评价模块04、ONENET View可视化平台模块05以及小程序客户端模块06，所述的数据采集终端模块包括农场环境参数采集装置101，水文参数采集装置102，和病虫害数据采集装置103，参见图2所述。
本实例的工作原理如下：数据采集终端模块01采集农场的环境数据，包括空气温度、空气湿度、土壤湿度、风力、天气、气压，以及病虫害指标包括马尾松毛、松褐天牛、一字竹象虫等，同时采集水产数据包括水温、水质PH、盐度、氨氮、硫化氢、溶解氧、水产养殖面积等；通过采集后的数据传输至数据传输模块02；数据传输模块先通过步骤①将检测到的数据传输至病虫害预测模块03以及水质评价模块04；基于XGBoost模型的病虫害预测模块根据接收到的数据进行训练和预测，结果通过步骤②传输至数据传输模块；基于综合污染指数计算模型的水质评价模块根据接收到的数据进行水质评价，结果通过步骤②传输至数据传输模块；数据传输模块将接收到的检测、预测、和评估的数据进行整合，根据HTTP协议，传输至ONENET View平台模块05对数据进行可视化处理，参见图3所述，左边部分显示的是农作物产量走势、渔业产品产量走势以及预测的农作物病虫害可能性百分比，中间部分展示的是一些指标，以及预测的数据，右边展示的是指标的走势图，包括空气湿度、空气温度、土壤温度、土壤湿度、水产养殖面积以及饲料费用；传输至客户端小程序，参见图4所述，上方显示了一些环境数据，左侧包括了灌溉和施肥功能，用户可根据判断自行操作，参见图5所述，上方显示了一些水质数据，右侧显示了水质评价结果，左侧包括饲料供给和温度控制功能，用户可根据判断自行操作。
本发明的保护内容不局限于以上实施例。在不背离发明构思的精神和范围下，本领域技术人员能够想到的变化和优点都被包括在本发明中，并且以所附的权利要求书为保护范围。
Claims (9)
1.一种基于可视化云平台的智慧农场综合控制系统，其特征在于，包括：数据采集终端，数据传输模块，病虫害预测模块，水质评价模块，ONENET View可视化平台和小程序客户端；其中，
所述数据采集终端采集农场的环境数据，并通过数据传输模块传输给病虫害预测模块和水质评价模块，进行检测、预测和评估；
所述数据传输模块，其将从所述病虫害预测模块和水质评价模块处接收到的检测、预测、和评估数据进行整合，传输至ONENET View可视化平台进行可视化处理；
所述小程序客户端用于将可视化数据显示给用户，及远程操纵设备进行环境干预措施；
所述病虫害预测模块为基于XGBoost的预测系统，将数据传输模块传输来的数据进行预处理后，对于未来的病虫害情况进行预测；
所述的水质评价模块为基于综合污染指数计算模型的水质评价模块，根据数据传输模块传输来的数据对当前水文情况进行评价，为后续的水质调理提供依据。
2.如权利要求1所述的基于可视化云平台的智慧农场综合控制系统，其特征在于，所述数据采集终端包括：农场环境参数采集装置，水文参数采集装置和病虫害数据采集装置。
3.如权利要求1所述的基于可视化云平台的智慧农场综合控制系统，其特征在于，所述数据传输模块为基于HTTP协议接口规范的数据传输模块。
4.如权利要求1所述的基于可视化云平台的智慧农场综合控制系统，其特征在于，在使用XGBoost模型之前，预先对所获取的数据值进行处理，包括剔除异常数据，利用牛顿插值法对缺失数据进行补偿，去除不必要的特征标准；训练时，挑拣验证分数过关的XGBoost模型。
5.一种基于可视化云平台的智慧农场综合控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：采集农场的环境数据；
步骤2：根据接收到的数据进行训练XGBoost模型和预测病虫害；
步骤3：根据接收到的数据进行基于综合污染指数计算模型的水质评价；
步骤4：对检测、预测和评估的数据进行整合，并进行可视化处理；
步骤5：用户通过客户端远程操纵设备进行环境干预措施。
6.如权利要求5所述的基于可视化云平台的智慧农场综合控制方法，其特征在于，所述环境数据包括空气温度、空气湿度、土壤湿度、风力、天气、气压，以及病虫害指标包括马尾松毛、松褐天牛、一字竹象虫；所述环境数据同时包括水文数据：水温、水质PH、盐度、氨氮、硫化氢、溶解氧、以及水产养殖面积。
7.如权利要求5所述的基于可视化云平台的智慧农场综合控制方法，其特征在于，可视化的数据会显示在相关技术控制人员的电脑屏幕上，以及控制室的大屏上；所述可视化处理为：左边部分显示农作物产量走势、渔业产品产量走势以及预测的农作物病虫害可能性百分比；中间部分展示指标，以及预测的数据；右边展示的是指标的走势图，包括空气湿度、空气温度、土壤温度、土壤湿度、水产养殖面积以及饲料费用。
8.如权利要求5所述的基于可视化云平台的智慧农场综合控制方法，其特征在于，在用户的客户端小程序中，用户可根据判断自行远程操作灌溉、施肥、饲料供给和温度控制功能；具体控制方法为：设备端使用web编程将控制界面和控制指令打包上传至服务器端，小程序端控制设备时需要下载包；控制命令用javascript代码封装到h5包内，用户在小程序界面上操作时将命令通过javascript代码传递给手机应用的本地代码，本地代码再发送给设备端，设备端控制成功后，也将相应的数据传输至小程序端。
9.如权利要求5所述的基于可视化云平台的智慧农场综合控制方法，其特征在于，所述方法采用如权利要求1-5之任一项所述的系统。
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- 2020-08-14 CN CN202010817146.0A patent/CN112019607A/zh active Pending
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