CN112581302A - 一种农业物联管理监测系统 - Google Patents

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周尚卓
潘维
万立鹏
武国威
陆昊飏
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    • G—PHYSICS
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    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations

Abstract

本发明公开了一种农业物联管理监测系统，包括用于对各项数据进行采集和检测的感知模块、用于收集数据的数据模块、用于共享、分析数据的物联网云平台、用于数据挖掘和应用的应用平台、集中化管理的数字化平台、对农作物环境进行实时监测的监测模块、对农户进行针对性分析的建议模块以及对农作物进行智能化管理的管理模块，管理模块利用人工智能技术对种植过程中的各项数据进行设定。本发明利用人工智能技术及作物生长模型对种植过程进行全局优化，依靠深度神经网络模型来识别感染的病害种类、严重程度，并且与病虫害知识库结合推荐治疗方案；同时进行资源最优配比，以最大化地节省资源；准确率高，告警及时，操作简捷便利。

Description

一种农业物联管理监测系统
技术领域
本发明涉及一种管理监测系统，尤其涉及一种农业物联管理监测系统。
背景技术
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。智慧农业是在农业中结合物联网技术的产物。智慧农业是智慧经济重要的组成部分；对于发展中国家而言，智慧农业是智慧经济主要的组成部分，是发展中国家消除贫困、实现后发优势、经济发展后来居上、实现赶超战略的主要途径。
物联管理系统发展到现阶段的科技水平已经有了一套完全的体系,但是这种管理体系主要应用在工业,对农业的物联管理系统发展因为农业基础设施的缺乏和传统耕作方式的影响,一直处于停滞不前的状态。
现有的农业大棚管理系统比较落后，大棚里的设备基本都是人工操作，对于一些规模较大的农业生产基地，在大棚一些基础建设过程便会占用工人较多的作业时间，现有的大棚还有设备落后，不能很好控制浇灌程度，智能化较低等缺点。
发明内容
发明目的：本发明旨在提供一种利用智能化的方法对农产品进行农业物联管理监测系统。
技术方案：本发明所述的一种农业物联管理监测系统，其特征在于，所述系统包括用于对各项数据进行采集和检测的感知模块、用于收集数据的数据模块、用于共享、分析数据的物联网云平台、用于数据挖掘和应用的应用平台、集中化管理的数字化平台、对农作物环境进行实时监测的监测模块、对农户进行针对性分析的建议模块以及对农作物进行智能化管理的管理模块，所述管理模块利用人工智能技术对种植过程中的各项数据进行设定。
感知模块依托传感器及互联网平台，对农业生产环境数据、农产品产销数据、农作物病虫害数据、农业气象数据进行精准采集、监测。
数据模块基于感知模块采集的数据，建设数据仓库，包括基础数据库、病虫害信息库、农产品产销信息库、农业舆情库、农业知识库、环境监测库。
物联网云平台包括物联感知平台、人工智能平台、大数据分析平台以及GIS平台。
数字化平台对大棚进行集中化管理，管理大棚的名称、ID、农作物、地区、以及农作物的生长状况。
监测模块监测当地的降水、气温、湿度，并把数据反馈给数字化平台，并定时对大棚环境进行调整。
管理模块利用人工智能技术对植物生长过程进行优化。
人工智能技术为作物的各个生长周期寻找最适宜的环境状态，进行资源最优配比，并在短时间内进行模拟实验。
有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下显著优点：利用人工智能技术及作物生长模型对种植过程进行全局优化，依靠深度神经网络模型来识别感染的病害种类、严重程度，并且与病虫害知识库结合推荐治疗方案；同时进行资源最优配比，以最大化地节省资源；准确率高，告警及时，操作简捷便利。
附图说明
图1为本发明的整体结构示意图；
图2为本发明的智能管理学习流程图。
具体实施方式
下面结合附图1-2对本发明的技术方案作进一步说明。
如图所示的一种农业物联管理监测系统，其特征在于，所述系统包括用于对各项数据进行采集和检测的感知模块、用于收集数据的数据模块、用于共享、分析数据的物联网云平台、用于数据挖掘和应用的应用平台、集中化管理的数字化平台、对农作物环境进行实时监测的监测模块、对农户进行针对性分析的建议模块以及对农作物进行智能化管理的管理模块，所述管理模块利用人工智能技术对种植过程中的各项数据进行设定。
感知模块依托传感器及互联网平台，对农业生产环境数据、农产品产销数据、农作物病虫害数据、农业气象数据进行精准采集、监测。
用户通过手机拍照将植物图片上传至互联网平台，系统就能够依靠深度神经网络模型来识别感染的病害种类、严重程度，并且与病虫害知识库结合推荐治疗方案。我们通过线上获取、爬取的方式结合线下采集、合作的方式，获取了10几种植物计60余种病虫害的共20余万张原始病虫害图片，通过Data Augmentation技术，将图片扩充至近100万张；我们通过多种深度卷积神经网络，如GoogLenet、Resnet、VGG等多种架构对样本进行了长时间反复的训练学习，包括结合最近Octave Convolution方法对架构进行了优化，最终选取了最优的算法，最终训练集正确率超过了98.5％，测试集正确率也达到了97％，很好保障了使用的时候的准确性。另外，为了不断适应新的实际使用环境，增加了智能优化学习机制和对抗机制，令系统不断学习、不断自我完善；用户在使用过程中也可以不断增添样本图片到样本库，同时专家也可以对系统结果进行人为的纠正、不断完善人工智能算法。
数据模块基于感知模块采集的数据，建设数据仓库，包括基础数据库、病虫害信息库、农产品产销信息库、农业舆情库、农业知识库、环境监测库。
物联网云平台包括物联感知平台、人工智能平台、大数据分析平台以及GIS平台。
数字化平台对大棚进行集中化管理，管理大棚的名称、ID、农作物、地区、以及农作物的生长状况。
监测模块监测当地的降水、气温、湿度，并把数据反馈给数字化平台，并定时对大棚环境进行调整。
平台每日自动计算并提供未来5天设施(大棚)内小气候要素(气温、湿度、日照)预报产品，及由于环境因子变化而造成的作物病虫害预警。目前，设施内气象要素预报产品24小时预报准确率超过70％，作物病虫害预报准确率超过50％。
管理模块利用人工智能技术对植物生长过程进行优化。
人工智能技术为作物的各个生长周期寻找最适宜的环境状态，进行资源最优配比，并在短时间内进行模拟实验。

Claims (8)

1.一种农业物联管理监测系统，其特征在于，所述系统包括用于对各项数据进行采集和检测的感知模块、用于收集数据的数据模块、用于共享、分析数据的物联网云平台、用于数据挖掘和应用的应用平台、集中化管理的数字化平台、对农作物环境进行实时监测的监测模块、对农户进行针对性分析的建议模块以及对农作物进行智能化管理的管理模块，所述管理模块利用人工智能技术对种植过程中的各项数据进行设定。
2.根据权利要求1所述的一种农业物联管理监测系统，其特征在于，所述感知模块依托传感器及互联网平台，对农业生产环境数据、农产品产销数据、农作物病虫害数据、农业气象数据进行精准采集、监测。
3.根据权利要求1所述的一种农业物联管理监测系统，其特征在于，所述数据模块基于感知模块采集的数据，建设数据仓库，包括基础数据库、病虫害信息库、农产品产销信息库、农业舆情库、农业知识库、环境监测库。
4.根据权利要求1所述的一种农业物联管理监测系统，其特征在于，所述物联网云平台包括物联感知平台、人工智能平台、大数据分析平台以及GIS平台。
5.根据权利要求1所述的一种多功能的农业物联管理监测系统，其特征在于，所述数字化平台对大棚进行集中化管理，管理大棚的名称、ID、农作物、地区、以及农作物的生长状况。
6.根据权利要求1所述的一种农业物联管理监测系统，其特征在于，所述监测模块监测当地的降水、气温、湿度，并把数据反馈给数字化平台，并定时对大棚环境进行调整。
7.根据权利要求1所述的一种农业物联管理监测系统，其特征在于，所述管理模块利用人工智能技术对植物生长过程进行优化。
8.根据权利要求1所述的一种农业物联管理监测系统，其特征在于，所述人工智能技术为作物的各个生长周期寻找最适宜的环境状态，进行资源最优配比，并在短时间内进行模拟实验。
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