CN112714410B - 具有可移动节点的农业监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及农作物以及生长环境的监测，具体为具有可移动节点的农业监测方法。该农业监测方法的实施需利用农业监测装置，装置由多个固定节点和一个移动节点组成，通过固定节点与移动节点采集农业相关的数据信息和图像信息，通过无线传输技术进行数据信息的传输，并使用神经网络算法对采集的图像信息进行诊断识别，实现环境参数监测、土壤参数监测、农作物状态监测以及农作物健康的监测和预测。用户可通过无线传输技术在本地以及远程对监测结果进行查看。相比于市面上其它的农业监测装置，本发明监测的实时性、准确性与智能化得到了很大提升。
Description
技术领域
本发明涉及农作物以及生长环境的监测，具体为具有可移动节点的农业监测方法。
背景技术
我国作为农业大国，农业经济历来是我国经济基础，而每年因农作物病害、动物破坏、自然灾害等造成的农业损失量都十分巨大，为了能够直观的对农作物以及生长环境进行监测管理，市面上有许多农业监测装置，大部分的监测装置起到了一定的监测效果，但是缺点是实时性不够强，监测信息不够全面，数据类型较为单一，智能化程度较低，对突发的情况无法做出快速准确的反应。
发明内容
本发明针对现有的农业监测装置实时性不够强、监测信息不够全面、数据类型较为单一、智能化程度较低以及对突发的情况无法做出快速准确的反应的问题，提供了具有可移动节点的农业监测方法。
本发明是采用如下的技术方案实现的：具有可移动节点的农业监测方法，该农业监测方法的实施需利用农业监测装置，农业监测装置包括多个固定节点和一个移动节点；其中固定节点包括无线传输模块、温度传感器、湿度传感器、土壤酸碱度传感器和土壤氮磷钾传感器，温度传感器、湿度传感器、土壤酸碱度传感器和土壤氮磷钾传感器都和无线传输模块连接，固定节点分布在农田中的不同位置，采集农田中不同地方的土壤温湿度、土壤酸碱度、土壤氮磷钾含量、空气的温湿度；移动节点包括机器人、树莓派、Arduino开发板和无线传输模块，树莓派、Arduino开发板、无线传输模块安装在机器人上；树莓派和无线传输模块连接，Arduino开发板内写入有机器人移动路径，移动节点的移动通过Arduino开发板控制机器人实现，在移动过程中接收分布在各处的固定节点采集的信息，树莓派内部署有智能监测软件，用户通过无线与树莓派建立连接，通过远程桌面对智能监测软件进行访问，对不同固定节点采集到数据信息进行实时查看；农业监测方法的步骤为：装置上电之后移动节点按照设定的移动路径移动，同时移动节点开始接受固定节点传输的数据，固定节点每隔一定时间采集一次所在区域的土壤温湿度、土壤酸碱度、土壤氮磷钾含量、空气的温湿度，用户可以通过智能监测软件查看相关数据信息，并根据采集的数据信息及时采取相应的措施保证农作物健康生长。
上述的具有可移动节点的农业监测方法，移动节点还包括摄像头，摄像头安装在机器人上，摄像头和树莓派连接，移动节点使用摄像头进行拍照采集农作物图像信息，装置上电后自动启动拍照程序，拍摄的照片保存于树莓派专用文件夹下，用户可在智能监测软件上查看最新的图片以及既往的图片。
上述的具有可移动节点的农业监测方法，树莓派内部署有病害识别卷积神经网络，病害识别卷积神经网络根据农作物图片进行健康判断，识别病害。
上述的具有可移动节点的农业监测方法，树莓派内部署有火灾识别卷积神经网络和入侵识别卷积神经网络，火灾识别卷积神经网络和入侵识别卷积神经网络根据图片分别识别火灾和人或动物入侵，移动节点上的摄像头拍照间隔可根据不同异常等级进行自动调整，异常等级根据摄像头采集的图像信息识别到农作物出现病害、发现人或动物入侵、发生火灾异常情况设定。
上述的具有可移动节点的农业监测方法，部署到树莓派上的智能监测软件使用Python+PyQt5开发。
上述的具有可移动节点的农业监测方法，固定节点和移动节点中的无线传输模块为ZigBee模块，移动节点还可以通过WIFI与上位机通信。
上述的具有可移动节点的农业监测方法，选择合适的卷积神经网络结构以及超参数，通过对一定数量的图像进行训练学习，最终选择测试效果较优的模型部署到移动节点的树莓派上。
上述的具有可移动节点的农业监测方法，建立固定节点信息与摄像头采集农作物健康状态的对应关系，可以指导农作物生长环境的控制，确保农作物健康。例如，农作物的土壤酸碱度等土壤状况，以及生长环境与出现病害有一定关系，找到这种关系，可以避免这种不利情况发生。
相比于市面上其他的农业监测装置，本发明在对农作物的生长环境参数进行监测的基础上，利用多种传感器采集的数据信息和摄像头采集的图像信息对一些可能影响农作物生长或对农作物造成损害的因素进行实时监测，例如土壤的温湿度、酸碱度、土壤氮磷钾含量、空气的温湿度、农作物病害、火灾、人为或动物破坏等。移动节点配置了神经网络模型，可以根据农作物图片进行健康判断，提醒管理人员及时调整培育方案、解决病害。移动节点对摄像头采集的图像信息进行判断识别，根据不同情况如农作物出现病害、发现人或动物入侵、发现火灾等等，进行自动调节拍照间隔，快速反应出农作物可能处在危险的状态并对管理人员进行相应的提示，为管理人员及时采取正确措施提供依据。相比于市面上其它的农业监测装置，本发明监测的实时性、准确性与智能化得到了很大提升。
附图说明
为了清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为装置整体结构图。
图2移动节点自动调整拍照间隔流程图。
图3为固定节点与移动节点拓扑结构。
图4为树莓派拍照及处理流程图。
图5为识别西红柿晚疫病的神经网络结构图。
图中：C1~C3为卷积层，卷积核数目分别为64，128，64，卷积核大小均为3×3像素，滑动步长均为1；P1与P2为池化层，均采用尺寸为2×2的核对卷积层输入进来的图片进行下采样，试验均选取最大值池化(max-pooling)为池化方式。卷积层三后接Flatten层，将输入“压平”，把多维输入一维化。D1与D2为Dropout层，Dropout层暂时将一部分神经元的权重置零，降低神经元间的依赖，从而避免过拟合。FC1与FC2为全连接层，全连接层的神经元与前一层的神经元进行全连接，将可以用来区分类别的特征信息进行整合并映射到样本空间。
图6为智能监测软件。
软件左上方为串口的相关操作按钮，以及已接收、已发送字符的显示。软件中间为数据接收区与数据发送区，用于显示接收到的节点数据，以及向串口发送字符功能，接收区右侧可以选择不同的固定节点进行查看。软件右侧为实时曲线，根据接收到的固定节点数据进行实时绘制，使接收到的数据更直观的展示给用户。软件的左下方为图像显示区域，用于显示移动节点拍摄的图片以及对该图片的识别结果。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其他实施方式，都属于本发明所保护的范围。
本发明装置由多个固定节点和一个移动节点组成。固定节点由ZigBee模块以及温湿度传感器、土壤酸碱度传感器等多种传感器组成，分布在农田中的不同位置，采集农田中不同地方的土壤温湿度、酸碱度等多种数据信息，数据信息通过ZigBee模块传输到移动节点。移动节点由四足机器人、树莓派、Arduino开发板（上面有一定外设）、摄像头、ZigBee模块组成，树莓派、Arduino开发板、摄像头、ZigBee模块安装在四足机器人上。移动节点的移动通过Arduino开发板控制四足机器人实现，在移动过程中接收分布在各处的固定节点采集的信息，并使用摄像头进行拍照采集农作物图像信息。图像信息使用相应的算法进行识别，例如使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）算法识别病害，选择合适的卷积神经网络结构以及超参数，通过对一定数量的图像进行训练学习，最终选择测试效果较优的模型部署到移动节点的树莓派上。智能监测软件使用Python+PyQt5开发，并部署到树莓派上，用户通过WiFi与树莓派建立连接，通过远程桌面VNC对智能监测软件进行访问，对不同固定节点采集到数据信息以及农作物图像信息进行实时查看。
本发明的具体实施过程为：装置上电之后移动节点自动启动拍照程序，拍摄的照片保存于树莓派专用文件夹下，用户可在智能监测软件上查看最新的图片以及既往的图片。同时，移动节点开始接受固定节点传输的数据，固定节点每30分钟采集一次所在区域的土壤温湿度、土壤酸碱度、土壤氮磷钾含量、空气的温湿度等数据信息，用户可以通过智能监测软件查看相关数据信息，并根据采集的数据信息及时采取相应的措施保证农作物健康生长。移动节点上的摄像头拍照间隔初始值为30分钟，拍照间隔可根据不同异常等级进行自动调整，异常等级根据摄像头采集的图像信息识别到的异常情况设定，例如，等级1为出现火情，等级2为检测到人或动物入侵，等级3为出现农作物病害。摄像头采集的图像先经过火灾识别卷积神经网络识别，若不是火灾后再经过入侵识别卷积神经网络识别，若也不是人或动物入侵后经过病害识别卷积神经网络识别。当未出现异常等级1、2、3的情况时，保持30分钟间隔不变；当出现异常等级1的情况时，提示管理人员，拍照间隔变为5分钟，在每次拍照后对照片进行异常等级1的情况进行识别，识别结果为异常等级1就对管理人员进行一次提示，30分钟后恢复30分钟拍照间隔。当出现异常等级2的情况时，提示管理人员，拍照间隔变为10分钟，且对每一次采集到的照片先进行异常等级1的情况进行识别，如果任意一次识别结果为异常等级1，则拍照间隔变为5分钟，并在后续的照片中只对异常等级1的情况进行识别，在30分钟后恢复30分钟拍照间隔。当出现异常等级3的情况时，提示管理人员，并保持30分钟拍照间隔不变；且对每一次采集到的照片进行异常等级1、2的情况进行识别，如果任意一次识别结果为异常等级1，则拍照间隔变为5分钟，并在后续的照片中只对异常等级1的情况进行识别，在30分钟后恢复30分钟拍照间隔，如果任意一次识别结果为异常等级2，则拍照间隔变为10分钟，在30分钟后恢复30分钟拍照间隔。
当出现异常等级1、2的情况时，四足机器人停止移动30分钟，摄像头在此处连续拍摄。四足机器人走30分钟停下来拍一次照（相当于拍照间隔30分钟），树莓派向Arduino开发板发送指令，Arduino开发板控制四足机器人停下并向树莓派返回指令，树莓派开始拍照流程。如果未出现异常，树莓派向Aruidno发送指令继续行走；如果出现异常等级3，树莓派向管理人员发送提示消息后向Aruidno发送指令继续行走；如果出现异常等级1、2，无论后续识别是否继续出现异常，都需停够30分钟再走。
本装置的固定节点与移动节点通信协议主要基于Z-Stack协议栈进行开发，移动节点的树莓派通过串口连接CC2530协调器进行ZigBee网络的建立与管理，协调器和树莓派系统的控制中心对分布在农田的固定节点进行轮询呼叫。OSAL是协议栈中最关键的部分，OSAL通过事件轮询机制来实现协议栈的调度，对于同时发生的多个事件首先进行优先级比较，然后依次中断处理事件，同时管理无线传感网络的软硬件资源，包括电源、内存、时间、任务同步等。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (6)
1.具有可移动节点的农业监测方法，其特征在于：该农业监测方法的实施需利用农业监测装置，农业监测装置包括多个固定节点和一个移动节点；其中固定节点包括无线传输模块、温度传感器、湿度传感器、土壤酸碱度传感器和土壤氮磷钾传感器，温度传感器、湿度传感器和、壤酸碱度传感器和土壤氮磷钾传感器都和无线传输模块连接，固定节点分布在农田中的不同位置，采集农田中不同地方的土壤温湿度、pH值、土壤氮磷钾含量、空气的温湿度；移动节点包括机器人、树莓派、Arduino开发板和无线传输模块，树莓派、Arduino开发板、无线传输模块安装在机器人上；树莓派和无线传输模块连接，Arduino开发板内写入有机器人移动路径，移动节点的移动通过Arduino开发板控制机器人实现，在移动过程中接收分布在各处的固定节点采集的信息，树莓派内部署有智能监测软件，用户通过无线与树莓派建立连接，通过远程桌面对智能监测软件进行访问，对不同固定节点采集到数据信息进行实时查看；农业监测方法的步骤为：装置上电之后移动节点按照设定的移动路径移动，同时移动节点开始接受固定节点传输的数据，固定节点每隔一定时间采集一次所在区域的土壤温湿度、土壤酸碱度、土壤氮磷钾含量、空气的温湿度，用户可以通过智能监测软件查看相关数据信息，并根据采集的数据信息及时采取相应的措施保证农作物健康生长，移动节点还包括摄像头，摄像头安装在机器人上，摄像头和树莓派连接，移动节点使用摄像头进行拍照采集农作物图像信息，装置上电后自动启动拍照程序，拍摄的照片保存于树莓派专用文件夹下，用户可在智能监测软件上查看最新的图片以及既往的图片，树莓派内部署有病害识别卷积神经网络，病害识别卷积神经网络根据农作物图片进行健康判断，识别病害；
装置上电之后移动节点自动启动拍照程序，拍摄的照片保存于树莓派专用文件夹下，用户可在智能监测软件上查看最新的图片以及既往的图片；同时，移动节点开始接受固定节点传输的数据，固定节点每30分钟采集一次所在区域的土壤温湿度、土壤酸碱度、土壤氮磷钾含量、空气的温湿度数据信息，用户可以通过智能监测软件查看相关数据信息，并根据采集的数据信息及时采取相应的措施保证农作物健康生长；移动节点上的摄像头拍照间隔初始值为30分钟，拍照间隔可根据不同异常等级进行自动调整，异常等级根据摄像头采集的图像信息识别到的异常情况设定，等级1为出现火情，等级2为检测到人或动物入侵，等级3为出现农作物病害；树莓派内部署有火灾识别卷积神经网络、入侵识别卷积神经网络和病害识别卷积神经网络，火灾识别卷积神经网络、入侵识别卷积神经网络和病害识别卷积神经网络根据图片分别识别火灾、人或动物入侵和农作物病害；
摄像头采集的图像先经过火灾识别卷积神经网络识别，若不是火灾后再经过入侵识别卷积神经网络识别，若也不是人或动物入侵后经过病害识别卷积神经网络识别；当未出现异常等级1、2、3的情况时，保持30分钟间隔不变；当出现异常等级1的情况时，提示管理人员，拍照间隔变为5分钟，在每次拍照后对照片进行异常等级1的情况进行识别，识别结果为异常等级1就对管理人员进行一次提示，30分钟后恢复30分钟拍照间隔；当出现异常等级2的情况时，提示管理人员，拍照间隔变为10分钟，且对每一次采集到的照片先进行异常等级1的情况进行识别，如果任意一次识别结果为异常等级1，则拍照间隔变为5分钟，并在后续的照片中只对异常等级1的情况进行识别，在30分钟后恢复30分钟拍照间隔；当出现异常等级3的情况时，提示管理人员，并保持30分钟拍照间隔不变；且对每一次采集到的照片进行异常等级1、2的情况进行识别，如果任意一次识别结果为异常等级1，则拍照间隔变为5分钟，并在后续的照片中只对异常等级1的情况进行识别，在30分钟后恢复30分钟拍照间隔，如果任意一次识别结果为异常等级2，则拍照间隔变为10分钟，在30分钟后恢复30分钟拍照间隔；当出现异常等级1、2的情况时，机器人停止移动30分钟，摄像头在此处连续拍摄；走30分钟停下来拍一次照，树莓派向Arduino开发板发送指令，Arduino开发板控制机器人停下并向树莓派返回指令，树莓派开始拍照流程；如果未出现异常，树莓派向Aruidno发送指令继续行走；如果出现异常等级3，树莓派向管理人员发送提示消息后向Aruidno发送指令继续行走；如果出现异常等级1、2，无论后续识别是否继续出现异常，都需停够30分钟再走；
病害识别卷积神经网络包括卷积层C1~C3，卷积核数目分别为64，128，64，卷积核大小均为3×3像素，滑动步长均为1；池化层P1与P2，均采用尺寸为2×2的核对卷积层输入进来的图片进行下采样，均选取最大值池化为池化方式，卷积层C3后接Flatten层，把多维输入一维化； Dropout层D1与D2，Dropout层暂时将一部分神经元的权重置零，降低神经元间的依赖，从而避免过拟合，全连接层FC1与FC2，全连接层的神经元与前一层的神经元进行全连接，将可以用来区分类别的特征信息进行整合并映射到样本空间。
2.根据权利要求1所述的具有可移动节点的农业监测方法，其特征在于：树莓派内部署有火灾识别卷积神经网络和入侵识别卷积神经网络，火灾识别卷积神经网络和入侵识别卷积神经网络根据图片分别识别火灾和人或动物入侵，移动节点上的摄像头拍照间隔可根据不同异常等级进行自动调整，异常等级根据摄像头采集的图像信息识别到农作物出现病害、发现人或动物入侵、发生火灾异常情况设定。
3.根据权利要求1或2所述的具有可移动节点的农业监测方法，其特征在于：部署到树莓派上的智能监测软件使用Python+PyQt5开发。
4.根据权利要求1或2所述的具有可移动节点的农业监测方法，其特征在于：固定节点和移动节点中的无线传输模块为ZigBee模块。
5.根据权利要求1或2所述的具有可移动节点的农业监测方法，其特征在于：选择合适的卷积神经网络结构以及超参数，通过对一定数量的图像进行训练学习，最终选择测试效果较优的模型部署到移动节点的树莓派上。
6.根据权利要求1或2所述的具有可移动节点的农业监测方法，其特征在于：
建立固定节点信息与摄像头采集农作物健康状态的对应关系，可以指导农作物生长环境的控制，确保农作物健康。
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Citations (5)
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|---|---|---|---|---|
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|---|---|---|---|---|
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| CN208128532U (zh) * | 2018-04-25 | 2018-11-20 | 山东明峰世纪机器人有限公司 | 一种多功能植物生长与生境信息监测系统 |
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Non-Patent Citations (1)
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| 基于移动sink节点传感器网络的农业环境信息监测系统设计与实现;吕立新;《中国优秀硕士学位论文全文数据库》;20120315;正文第2.1-2.4、3.2、5.1节 * |
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