CN112526909A - 一种基于物联网的智慧农业设备系统 - Google Patents

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刘升平
诸叶平
仲晓春
李世娟
孙开梦
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    • G05B19/04—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
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Abstract

本发明公开了一种基于物联网的智慧农业设备系统，其传感器节点用将采集到的种植地土壤环境参数经无线物联网传输至主控制器；巡检机器人将采集到的植物的生长参数和植物的生长状态参数经无线物联网传输至主控制器；主控制器用于根据土壤环境参数、植物的生长参数和植物的生长状态参数，生成该种植地农药、肥料施用计划；还用于根据所述种植地农药、肥料施用计划生成各反馈执行终端的待执行任务，还用于根据土壤环境参数、植物的生长参数和植物的生长状态参数及其对应的种植地农药、肥料施用计划生成每一颗植物的成长流程表。本发明实现了植物种植过程的全程记录和全程辅助指导，在可以提高农产品产值的同时，可以实现植物种植流程的可追溯。

Description

一种基于物联网的智慧农业设备系统
技术领域
本发明涉及智能农业领域，具体涉及一种基于物联网的智慧农业设备系统。
背景技术
随着我国人口的不断增长和可耕地面积逐渐减少，开发设施农业、实现农业的可持续发展势在必行；我国农业市场空间大、产业落后、信息不对称较严重，具有大规模分散的用户，作为中国最大实体产业，农业具有巨大的互联网改造空间；互联网+农业生产、互联网+农技服务、互联网+农业监管和互联网+农村电商，将是未来一段时间“互联网+农业”发展的主要方向。
发明内容
本发明的目的在于提供了一种基于物联网的智慧农业设备系统，实现了植物种植过程的全程记录和全程辅助指导，在可以提高农产品产值的同时，可以实现植物种植流程的可追溯。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
一种基于物联网的智慧农业设备系统，包括服务器、主控制器、传感器节点、巡检机器人以及反馈执行终端，所述传感器节点用将采集到的种植地土壤环境参数经无线物联网传输至主控制器；所述巡检机器人将采集到的植物的生长参数和植物的生长状态参数经无线物联网传输至主控制器；所述主控制器用于根据土壤环境参数、植物的生长参数和植物的生长状态参数，生成该种植地农药、肥料施用计划；还用于根据所述种植地农药、肥料施用计划生成各反馈执行终端的待执行任务，还用于根据土壤环境参数、植物的生长参数和植物的生长状态参数及其对应的种植地农药、肥料施用计划生成每一颗植物的成长流程表，发送至服务器进行储存。
进一步地，所述传感器节点通过人工布置的方式埋设在种植地内，每个传感器节点内至少设置一种传感器模块，传感器模块为温度/湿度传感器、土壤PH传感器、土壤氧浓度传感器的一种或多种组合。
进一步地，所述巡检机器人基于双目视觉传感器实现植物图像的采集，基于植物图像内载茎秆长度和粗细、叶片形状和尺寸、果穗个数、形状和尺寸的识别实现植物生长参数的获取，基于植物图像内载茎秆、叶片、果穗上病虫及病虫害痕迹的识别实现植物的生长状态参数，即病虫害参数的获取。
进一步地，所述巡检机器人基于Faster R-CNN模型实现植物图像中茎秆、叶片、果穗的识别，基于连通分量外接矩形的长宽比进行茎秆长度和粗细、叶片形状和尺寸、果穗形状和尺寸的识别，通过与上一次巡检时测量所得的茎秆长度和粗细、叶片形状和尺寸、果穗形状和尺寸的对比，生成每一颗植物的生长参数；基于Faster R-CNN模型实现茎秆、叶片、果穗上病虫及病虫害痕迹的识别，基于连通分量外接矩形的长宽比实现病虫害痕迹形状尺寸的测量，基于预设的算法实现每一种病害/虫害覆盖面积的计算，生成每一颗植物的病虫害参数。
进一步地，所述主控器基于模糊神经网络算法根据种植地所在区域信息、种植地所栽种植物的品种、以及栽种植物所处的生长期、土壤环境参数、植物的生长参数和植物的生长状态参数，生成该种植地农药、肥料施用计划；然后基于模糊神经网络算法根据所述种植地农药、肥料施用计划生成各反馈执行终端的待执行任务，实现待执行任务的派发和跟踪。
进一步地，所述反馈执行终端至少包括水/营养液/农药自动灌溉装置、土壤补氧装置。
进一步地，每一张植物图像均携带有其对应的地理位置信息，主控器根据每一次巡检所得的植物图像集生成种植地导航地图，该种植地导航地图内载每一颗植物的植物图像及其对应的植物的生长参数和植物的生长状态参数超链接标记。
本发明具有以下有益效果：
实现了植物种植过程的全程记录和全程辅助指导，在可以提高农产品产值的同时，可以实现植物种植流程的可追溯。
附图说明
图1为本发明实施例一种基于物联网的智慧农业设备系统的系统框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本发明进行进一步详细说明。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。
如图1所示，本发明实施例提供了一种基于物联网的智慧农业设备系统，包括服务器、主控制器、传感器节点、巡检机器人以及反馈执行终端，其特征在于：所述传感器节点用将采集到的种植地土壤环境参数经无线物联网传输至主控制器；所述巡检机器人将采集到的植物的生长参数和植物的生长状态参数经无线物联网传输至主控制器；所述主控制器用于根据土壤环境参数、植物的生长参数和植物的生长状态参数，生成该种植地农药、肥料施用计划；还用于根据所述种植地农药、肥料施用计划生成各反馈执行终端的待执行任务，还用于根据土壤环境参数、植物的生长参数和植物的生长状态参数及其对应的种植地农药、肥料施用计划生成每一颗植物的成长流程表，发送至服务器进行储存。
本实施例中，所述传感器节点通过人工布置的方式埋设在种植地内，每个传感器节点内至少设置一种传感器模块，传感器模块为温度/湿度传感器、土壤PH传感器、土壤氧浓度传感器的一种或多种组合。
本实施例中，所述巡检机器人基于双目视觉传感器实现植物图像的采集，基于植物图像内载茎秆长度和粗细、叶片形状和尺寸、果穗个数、形状和尺寸的识别实现植物生长参数的获取，基于植物图像内载茎秆、叶片、果穗上病虫及病虫害痕迹的识别实现植物的生长状态参数，即病虫害参数的获取，具体的：所述巡检机器人基于Faster R-CNN模型实现植物图像中茎秆、叶片、果穗的识别，基于连通分量外接矩形的长宽比进行茎秆长度和粗细、叶片形状和尺寸、果穗形状和尺寸的识别，通过与上一次巡检时测量所得的茎秆长度和粗细、叶片形状和尺寸、果穗形状和尺寸的对比，生成每一颗植物的生长参数；基于Faster R-CNN模型实现茎秆、叶片、果穗上病虫及病虫害痕迹的识别，基于连通分量外接矩形的长宽比实现病虫害痕迹形状尺寸的测量，基于预设的算法实现每一种病害/虫害覆盖面积的计算，生成每一颗植物的病虫害参数。
本实施例中，所述主控器基于模糊神经网络算法根据经人机交互模块录入的种植地所在区域信息、种植地所栽种植物的品种、以及栽种植物所处的生长期、传感器节点所采集到土壤环境参数、巡检机器人所采集到的植物的生长参数和植物的生长状态参数，生成该种植地农药、肥料施用计划；然后基于模糊神经网络算法根据所述种植地农药、肥料施用计划生成各反馈执行终端的待执行任务，实现待执行任务的派发和跟踪。
本实施例中，所述反馈执行终端至少包括水/营养液/农药自动灌溉装置、土壤补氧装置，前者用于实现水/营养液/农药的自动灌溉，基于单片机、流量计、电磁阀实现其流量的智能控制，后者用于实现土壤的补氧操作，基于单片机、流量计、电磁阀试下其氧气流量的智能控制。
本实施例中，每一张植物图像均携带有其对应的地理位置信息，主控器根据每一次巡检所得的植物图像集生成种植地导航地图，该种植地导航地图内载每一颗植物的植物图像及其对应的植物的生长参数和植物的生长状态参数超链接标记，用户点击超链接标记即可实现植物的生长参数和植物的生长状态参数的查看，通过种植地导航地图可以引导用户到达目标植物所在的位置，也可以根据根据用户当前所在的定位信息在种植地导航地图上实现用户所在位置的标记显示。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于物联网的智慧农业设备系统，包括服务器、主控制器、传感器节点、巡检机器人以及反馈执行终端，其特征在于：所述传感器节点用将采集到的种植地土壤环境参数经无线物联网传输至主控制器；所述巡检机器人将采集到的植物的生长参数和植物的生长状态参数经无线物联网传输至主控制器；所述主控制器用于根据土壤环境参数、植物的生长参数和植物的生长状态参数，生成该种植地农药、肥料施用计划；还用于根据所述种植地农药、肥料施用计划生成各反馈执行终端的待执行任务，还用于根据土壤环境参数、植物的生长参数和植物的生长状态参数及其对应的种植地农药、肥料施用计划生成每一颗植物的成长流程表，发送至服务器进行储存。
2.如权利要求1所述的一种基于物联网的智慧农业设备系统，其特征在于：所述传感器节点通过人工布置的方式埋设在种植地内，每个传感器节点内至少设置一种传感器模块，传感器模块为温度/湿度传感器、土壤PH传感器、土壤氧浓度传感器的一种或多种组合。
3.如权利要求1所述的一种基于物联网的智慧农业设备系统，其特征在于：所述巡检机器人基于双目视觉传感器实现植物图像的采集，基于植物图像内载茎秆长度和粗细、叶片形状和尺寸、果穗个数、形状和尺寸的识别实现植物生长参数的获取，基于植物图像内载茎秆、叶片、果穗上病虫及病虫害痕迹的识别实现植物的生长状态参数，即病虫害参数的获取。
4.如权利要求3所述的一种基于物联网的智慧农业设备系统，其特征在于：所述巡检机器人基于Faster R-CNN模型实现植物图像中茎秆、叶片、果穗的识别，基于连通分量外接矩形的长宽比进行茎秆长度和粗细、叶片形状和尺寸、果穗形状和尺寸的识别，通过与上一次巡检时测量所得的茎秆长度和粗细、叶片形状和尺寸、果穗形状和尺寸的对比，生成每一颗植物的生长参数；基于Faster R-CNN模型实现茎秆、叶片、果穗上病虫及病虫害痕迹的识别，基于连通分量外接矩形的长宽比实现病虫害痕迹形状尺寸的测量，基于预设的算法实现每一种病害/虫害覆盖面积的计算，生成每一颗植物的病虫害参数。
5.如权利要求1所述的一种基于物联网的智慧农业设备系统，其特征在于：所述主控器基于模糊神经网络算法根据种植地所在区域信息、种植地所栽种植物的品种、以及栽种植物所处的生长期、土壤环境参数、植物的生长参数和植物的生长状态参数，生成该种植地农药、肥料施用计划；然后基于模糊神经网络算法根据所述种植地农药、肥料施用计划生成各反馈执行终端的待执行任务，实现待执行任务的派发和跟踪。
6.如权利要求1所述的一种基于物联网的智慧农业设备系统，其特征在于：所述反馈执行终端至少包括水/营养液/农药自动灌溉装置、土壤补氧装置。
7.如权利要求3所述的一种基于物联网的智慧农业设备系统，其特征在于：每一张植物图像均携带有其对应的地理位置信息，主控器根据每一次巡检所得的植物图像集生成种植地导航地图，该种植地导航地图内载每一颗植物的植物图像及其对应的植物的生长参数和植物的生长状态参数超链接标记。
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