CN112700260A - 蔬菜全生命周期可视化追溯系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种蔬菜全生命周期可视化追溯系统，涉及农业技术领域，该系统利用安装在蔬菜生长环境和蔬菜包装环境中若干个视频采集器采集实时视频数据上传云服务平台，由云服务平台记录蔬菜全生命周期的完整信息，准确性高避免了手动录入容易出错和遗漏的问题；同时云服务平台通过算法分析视频数据可以得出各项真实有效结论，避免人为因素的干预和遗漏；可以利用可视化平台实时显示数据并形成了农产品追溯信息库便于后期追溯，形成一套完整的蔬菜全生命周期可视化追溯体系，来保证田间蔬菜生产过程的绿色安全和透明可信。
Description
技术领域
本发明涉及农业技术领域，尤其是一种蔬菜全生命周期可视化追溯系统。
背景技术
随着人们对食品安全的关注程度的提高，针对蔬菜瓜果等农产品加工过程的数据溯源逐渐普及，方便用户查询，但目前的溯源系统通常只能溯源到农产品加工到销售之前的信息，信息不完整，而且需要加工人员手动录入信息，易出错和遗漏，容易出现不准确等问题，降低溯源系统的信息可靠性。
发明内容
本发明人针对上述问题及技术需求，提出了一种蔬菜全生命周期可视化追溯系统，本发明的技术方案如下：
一种蔬菜全生命周期可视化追溯系统，该系统包括：安装在蔬菜生长环境中的若干个第一视频采集器、安装在蔬菜包装环境中的若干个第二视频采集器、云服务平台、用户终端和可视化平台，所有第一视频采集器、所有第二视频采集器、用户终端和可视化平台均连接到云服务平台；针对每个批次的蔬菜：
在蔬菜生长阶段，各个第一视频采集器采集蔬菜生长过程中的实时生长视频数据并压缩上传至云服务平台，实时生长视频数据带有时间戳；
云服务平台基于预先训练存储的第一农事行为检测模型从实时生长视频数据中识别预定农事行为并确定对应的蔬菜生长节点；
云服务平台截取预定时长的实时生长视频数据作为蔬菜生长节点对应的溯源视频数据，并基于预先训练存储的蔬菜状态检测模型识别蔬菜生长节点对应的蔬菜状态信息；
云服务平台将蔬菜的批次标识与各个蔬菜生长节点的数据对应存储，每个蔬菜生长节点的数据包括蔬菜生长节点对应的溯源视频数据和蔬菜状态信息；
在蔬菜加工阶段，各个第二视频采集器采集蔬菜加工过程中的实时加工视频数据并压缩上传至云服务平台，实时加工视频数据带有时间戳；
云服务平台将蔬菜的批次标识与对应的实时加工视频数据对应存储，并通过可视化平台实时显示接收到的数据；
蔬菜出库时带有携带溯源信息的溯源标识，用户终端通过溯源标识从云服务平台读取对应的溯源信息，溯源信息至少包括蔬菜的各个蔬菜生长节点的数据以及实时加工视频数据。
其进一步的技术方案为，系统还包括与批次标识关联的操作人员终端，操作人员终端连接云服务平台，云服务平台确定的蔬菜状态信息指示生长状态正常或生长状态异常；
则在蔬菜生长阶段，当云服务平台在确定蔬菜状态信息指示生长状态异常时，向批次标识对应的操作人员终端推送提示信息。
其进一步的技术方案为，在蔬菜生长阶段，操作人员终端上传蔬菜作物图像至云服务平台，云服务平台利用预先基于卷积神经网络训练的病虫害智能识别模型识别蔬菜作物图像中存在的病虫害类型，并将病虫害类型与对应的批次标识对应存储。
其进一步的技术方案为，云服务平台还存储不同病虫害类型对应的治理措施，则云服务平台将识别得到的病虫害类型以及对应的治理措施反馈给操作人员终端。
其进一步的技术方案为，蔬菜生长节点包括翻耕、播种、育苗、施肥、除草、打药和收获。
其进一步的技术方案为，云服务平台对预定时间段内的农事行为进行数据汇总并生成可视化报表。
本发明的有益技术效果是：
本申请公开了一种蔬菜全生命周期可视化追溯系统，该系统可以对蔬菜生长之前的土地翻耕、播种到收获之间的生长过程以及收获之后的加工过程进行全生命周期的信息完整记录，准确性高，避免了手动录入容易出错和遗漏的问题。而且通过算法分析数据，可以得出真实有效结论，避免人为因素的干预和遗漏，并形成了农产品追溯信息库，形成一套完整的蔬菜全生命周期可视化追溯体系，来保证田间蔬菜生产过程的绿色安全和透明可信。
附图说明
图1是本申请公开的蔬菜全生命周期可视化追溯系统的信息流向示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步说明。
本申请公开了一种蔬菜全生命周期可视化追溯系统，请参考图1，该系统包括安装在蔬菜生长环境中的若干个第一视频采集器、安装在蔬菜包装环境中的若干个第二视频采集器、云服务平台、用户终端和可视化平台，所有第一视频采集器、所有第二视频采集器、用户终端和可视化平台均连接到云服务平台。本申请的系统在使用之前，预先浇筑安装地基并部署网线、电线，将视频采集器安装部署到主要的位置，本申请中的视频采集器支持RTSP、HLS和RTMP协议。然后利用服务结合相关基础软件环境构建云服务平台，本申请使用4核16G、硬盘4T的服务器，并且安装NGINX，JDK等相关基础软件环境。可视化平台可以是田间蔬菜大屏或者管控中心的大屏等等。
针对每个批次的蔬菜：
1、在蔬菜生长阶段，各个第一视频采集器采集蔬菜生长过程中的实时生长视频数据并压缩上传至云服务平台，压缩上传可以加快传输速率，第一视频采集器实时生长视频数据带有时间戳。在本申请中，蔬菜生长阶段包括蔬菜播种之前针对土地的前期准备阶段以及蔬菜播种之后到收获之前的阶段。视频采集器对蔬菜的批次的对应关系可以利用视频采集器所在区域预先配置，比如云服务平台可以预先配置蔬菜的批次标识与朝向某一种植区内所有第一视频采集器关联，则第一视频采集器上传的视频即为其对应的批次的蔬菜的相关视频。
2、云服务平台对接收到的实时生长视频数据进行解压并进行解析整合，然后基于预先训练存储的第一农事行为检测模型从实时生长视频数据中识别预定农事行为并确定对应的蔬菜生长节点。本申请中的蔬菜生长节点包括翻耕、播种、育苗、施肥、除草、打药和收获，对应的预定农事行为可以预先自学习，可以通过识别人的肢体行为信息、出现的农用物品信息以及出现的农事操作工具来识别不同的农事行为，比如"除草"对应的农事行为为操作人员的下蹲行为，“施肥”对应的农事行为包括存在背式施肥机器且人员具有撒肥料动作等等。
3、云服务平台截取预定时长的实时生长视频数据作为蔬菜生长节点对应的溯源视频数据，并基于预先训练存储的蔬菜状态检测模型识别蔬菜生长节点对应的蔬菜状态信息。该蔬菜状态检测模型预先通过样本训练得到，可以通过识别蔬菜的尺寸和颜色等信息识别不同的蔬菜状态信息，蔬菜状态信息指示生长状态正常或生长状态异常。
4、云服务平台将蔬菜的批次标识与各个蔬菜生长节点的数据对应存储，每个蔬菜生长节点的数据包括蔬菜生长节点对应的溯源视频数据和蔬菜状态信息。蔬菜生长节点的数据还包括该蔬菜生长节点执行的农事行为，也可以包括对应的溯源视频数据中的其中几个典型帧图片。
5、在蔬菜加工阶段，各个第二视频采集器采集蔬菜加工过程中的实时加工视频数据并压缩上传至云服务平台，实时加工视频数据带有时间戳。在实际实现时，可以在检测到具有某一批次标识的蔬菜入库时，将第二视频采集器采集的数据与该批次的蔬菜关联，直至该批次的蔬菜出库。
6、云服务平台将蔬菜的批次标识与对应的实时加工视频数据对应存储。至此云服务平台已经维护了蔬菜的溯源信息，溯源信息至少包括蔬菜的各个蔬菜生长节点的数据以及实时加工视频数据。同时这些信息也会在本地数据库同步。
7、蔬菜出库时带有携带溯源信息的溯源标识，用户终端通过溯源标识从云服务平台读取对应的溯源信息。
可选的，该系统还包括与批次标识关联的操作人员终端，操作人员终端连接云服务平台，则在蔬菜生长阶段，当云服务平台在确定蔬菜状态信息指示生长状态异常时，向批次标识对应的操作人员终端推送提示信息，该提示信息用于向操作人员提示蔬菜生长状态异常需要人工介入关注，比如可以及时提醒操作人员补充营养物质灭虫害。
而操作人员也可以利用操作人员终端上传蔬菜作物图像至云服务平台，云服务平台利用预先基于卷积神经网络训练的病虫害智能识别模型识别蔬菜作物图像中存在的病虫害类型，并将病虫害类型与对应的批次标识对应存储。另外，云服务平台还存储不同病虫害类型对应的治理措施，则云服务平台将识别得到的病虫害类型以及对应的治理措施反馈给操作人员终端，从而使得操作人员可以进行有效地综合防治。
该系统还包括可视化平台，云服务平台连接可视化平台，云服务平台实时显示蔬菜的各个蔬菜生长节点的数据以及实时加工视频数据，从而使得管理人员可以查看实时情况。而且云服务平台对预定时间段内的农事行为进行数据汇总并生成可视化报表，比如对月度或年度的农事行为进行监督。
以上所述的仅是本申请的优选实施方式，本发明不限于以上实施例。可以理解，本领域技术人员在不脱离本发明的精神和构思的前提下直接导出或联想到的其他改进和变化，均应认为包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种蔬菜全生命周期可视化追溯系统，其特征在于，所述系统包括：安装在蔬菜生长环境中的若干个第一视频采集器、安装在蔬菜包装环境中的若干个第二视频采集器、云服务平台、用户终端和可视化平台，所有第一视频采集器、所有第二视频采集器、用户终端和可视化平台均连接到所述云服务平台；针对每个批次的蔬菜：
在蔬菜生长阶段，各个所述第一视频采集器采集蔬菜生长过程中的实时生长视频数据并压缩上传至所述云服务平台，所述实时生长视频数据带有时间戳；
所述云服务平台基于预先训练存储的第一农事行为检测模型从所述实时生长视频数据中识别预定农事行为并确定对应的蔬菜生长节点；
所述云服务平台截取预定时长的实时生长视频数据作为所述蔬菜生长节点对应的溯源视频数据，并基于预先训练存储的蔬菜状态检测模型识别所述蔬菜生长节点对应的蔬菜状态信息；
所述云服务平台将蔬菜的批次标识与各个蔬菜生长节点的数据对应存储，每个蔬菜生长节点的数据包括所述蔬菜生长节点对应的溯源视频数据和蔬菜状态信息；
在蔬菜加工阶段，各个所述第二视频采集器采集蔬菜加工过程中的实时加工视频数据并压缩上传至所述云服务平台，所述实时加工视频数据带有时间戳；
所述云服务平台将蔬菜的批次标识与对应的实时加工视频数据对应存储，并通过所述可视化平台实时显示接收到的数据；
蔬菜出库时带有携带溯源信息的溯源标识，用户终端通过所述溯源标识从所述云服务平台读取对应的溯源信息，所述溯源信息至少包括蔬菜的各个蔬菜生长节点的数据以及实时加工视频数据。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括与所述批次标识关联的操作人员终端，所述操作人员终端连接所述云服务平台，所述云服务平台确定的蔬菜状态信息指示生长状态正常或生长状态异常；
则在蔬菜生长阶段，当所述云服务平台在确定蔬菜状态信息指示生长状态异常时，向所述批次标识对应的操作人员终端推送提示信息。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，
在蔬菜生长阶段，所述操作人员终端上传蔬菜作物图像至所述云服务平台，所述云服务平台利用预先基于卷积神经网络训练的病虫害智能识别模型识别所述蔬菜作物图像中存在的病虫害类型，并将所述病虫害类型与对应的批次标识对应存储。
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述云服务平台还存储不同病虫害类型对应的治理措施，则所述云服务平台将识别得到的病虫害类型以及对应的治理措施反馈给所述操作人员终端。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，蔬菜生长节点包括翻耕、播种、育苗、施肥、除草、打药和收获。
6.根据权利要求1-5任一所述的系统，其特征在于，所述云服务平台对预定时间段内的农事行为进行数据汇总并生成可视化报表。
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| CN111260379A (zh) * | 2020-01-10 | 2020-06-09 | 上海市崇明区生态农业科创中心 | 农产品视频节点追踪方法 |
| CN111401245A (zh) * | 2020-03-16 | 2020-07-10 | 吉林农业科技学院 | 一种基于图像的农作物病虫害检测方法、系统及设备 |
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|---|---|---|---|---|
| US10452734B1 (en) * | 2018-09-21 | 2019-10-22 | SSB Legal Technologies, LLC | Data visualization platform for use in a network environment |
| CN110210434A (zh) * | 2019-06-10 | 2019-09-06 | 四川大学 | 病虫害识别方法及装置 |
| CN111260379A (zh) * | 2020-01-10 | 2020-06-09 | 上海市崇明区生态农业科创中心 | 农产品视频节点追踪方法 |
| CN111401245A (zh) * | 2020-03-16 | 2020-07-10 | 吉林农业科技学院 | 一种基于图像的农作物病虫害检测方法、系统及设备 |
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