CN114967795A - 一种基于nb-iot的智能农业控制监控系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于NB‑IOT的智能农业控制监控系统，包括：用户层、业务层、系统平台、网关域和硬件层，所述用户层内包括客户端，所述业务层内包括气象环境监控、土壤墒情监控和灌溉设备监控。本发明采用NB‑IoT通信技术发送至云平台服务器，云平台同时可以将控制参数阈值下发至网关，实现整个系统的数据传输，网关上报的农业环境数据进行解析，分类处理和存储，应用层Android移动终端通过访问云平台形成的可视化界面显示出来，主要显示有光照强度、CO2浓度、空气温度、空气湿度、土壤温度、土壤湿度、土壤酸碱度、风速、雨量环境气象数据和土壤数据，报警状态，控制参数设置等，完成对农业环境的远距离监控。
Description
技术领域
本发明涉及农业控制监控系统技术领域，更具体为一种基于NB-IOT的智能农业控制监控系统。
背景技术
农业是我国国民经济发展的基础，科技飞速发展，将物联网、传感器、嵌入式等技术与传统农业模式相结合，智慧农业的出现，使农业生产水平和农业资源利用效率显著提高，实现智能化农业生产模式，建设优质、高产、低耗、高效的农业生态系统，同时减少浪费、防止污染，实现可持续发展。
现有的加热瓦安装结构固定，且多采用一体式结构安装，无法进行调节，损坏后需要整体更换，同时加热时容易受热不均。因此，需要提供一种新的技术方案给予解决。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于NB-IOT的智能农业控制监控系统，解决了现有的石英陶瓷辊其轴套多与辊体之间一体成型，损坏后需要整体进行更换，增加了生产成本，且传统的固定方式连接稳定性不足的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于NB-IOT的智能农业控制监控系统，包括：用户层、业务层、系统平台、网关域和硬件层，所述用户层内包括客户端，所述业务层内包括气象环境监控、土壤墒情监控和灌溉设备监控，所述系统平台包括MQTT服务端、数据库和大数据API，所述网关域内包括NB-IOT网关，所述硬件层内包括气象环境采集节点、土壤墒情采集节点和控制节点，所述气象环境采集节点内设置有光照强度传感器、空气温湿度传感器、二氧化碳传感器、风速传感器和雨量传感器，所述土壤墒情采集节点内设置有土壤PH传感器、土壤湿度传感器和土壤温度传感器，所述控制节点包括灌溉设备和植物生长灯，所述气象环境采集节点与气象环境监控之间相连接，所述土壤墒情采集节点和土壤墒情监控之间相连接，所述控制节点与灌溉设备监控之间相连接。
作为本发明的一种优选实施方式，所述气象环境采集节点主要采集参数有CO2，光照，风速，雨量，空气温湿度等参数，通过AD转换器进行数据转换。
作为本发明的一种优选实施方式，所述气象环境采集节点、土壤墒情采集节点和控制节点均采用相同的MCU主控控芯片STM32且连接有NB-IOT模块。
作为本发明的一种优选实施方式，所述客户端以Android手机或平板电脑为平台，采用简单易用的Android图形用户界面，农田现场数据发送到云平台后，提取特征值进行数据分析。
作为本发明的一种优选实施方式，所述气象环境采集节点、土壤墒情采集节点和控制节点内的各类传感器采集到的原始数据在处理器内完成数据滤波去燥，采用多种滤波算法择优进行数据处理，比较粒子滤波、卡尔曼滤波、自适应卡尔曼滤波算法及其仿真结果，选取大棚温度数据，粒子滤波算法将状态方程参数导入MATLAB中进行仿真，对处理后的估计值和环境温度真实值对比，滤波后效果与其余算法进行比较，三种算法都能够去噪声降冗余，提高精确性，但粒子滤波算法对单片机要求较高，算法本身复杂，需要样本多，数据关联，重点采样阶段会造成数据有效性和多样性的丢失；卡尔曼滤波占用内存小、存储方便；自适应卡尔曼滤波算法基于传统卡尔曼滤波算法进行改进，加入了收敛性思想，可用于复杂环境中。
作为本发明的一种优选实施方式，所述系统平台内的检测装置均包含相关传感器模块和NB-IOT节点模块，所有检测装置采集的数据均通过NB-IOT节点转发给NB-IOT网关，NB-IOT网关遵循MQTT协议将数据上传到系统的平台，系统平台为整个监控可视化平台的核心包含数据库、MQTT服务端和一个大数据API。
作为本发明的一种优选实施方式，所述NB-IoT模块支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。
与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
本发明采用NB-IoT技术的无线传感网，解决传统的农业系统传输距离近和高能耗的问题，该系统由终端节点、网关、云服务器、Android客户端组成，终端节点被安置在农业区域各个地方，并实时采集各片区域内植物的环境参数信息，如温度、湿度、光照强度和CO2浓度等，再通过异构组网的的无线通信技术传到云服务器上，然后对数据进行智能化的分析处理，最后通过网址访问获取，通过可视化界面将农业环境信息显示，实现农业环境的实时监测，并结合大数据技术指导用户对农业相关参数进行配置，实现智能灌溉、智能补光、智能预警，以及农药的合理使用，Android客户端可实时远程监控农作物的生长状态，解放农民在农作物现场的查看和劳作，提高农民的生活质量。每个检测装置均包含相关传感器模块和NB-IoT节点模块，鱼塘中所有检测装置采集的数据均通过NB-IoT节点转发给NB-IoT网关，NB-IoT网关遵循MQTT协议将数据上传到系统的平台。系统平台为整个监控可视化平台的核心，包含数据库、MQTT服务端和一个大数据API。其中，MQTT服务端和网关设备都建立一个MQTT连接，网关设备可以是NB-IoT网关、WiFi网关。通过建立相应的MQTT连接实时上传检测到的数据到平台，平台也可以通过这个MQTT连接实时下发一些控制指令给警报设备。系统平台的大数据API提供JSON数据格式的接口，可以供客户端编程调用。
附图说明
图1为本发明运行流程示意图；
图2为本发明气象节点流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，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前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-图2，本发明提供一种技术方案：一种基于NB-IOT的智能农业控制监控系统，包括：用户层、业务层、系统平台、网关域和硬件层，所述用户层内包括客户端，所述业务层内包括气象环境监控、土壤墒情监控和灌溉设备监控，所述系统平台包括MQTT服务端、数据库和大数据API，所述网关域内包括NB-IOT网关，所述硬件层内包括气象环境采集节点、土壤墒情采集节点和控制节点，所述气象环境采集节点内设置有光照强度传感器、空气温湿度传感器、二氧化碳传感器、风速传感器和雨量传感器，所述土壤墒情采集节点内设置有土壤PH传感器、土壤湿度传感器和土壤温度传感器，所述控制节点包括灌溉设备和植物生长灯，所述气象环境采集节点与气象环境监控之间相连接，所述土壤墒情采集节点和土壤墒情监控之间相连接，所述控制节点与灌溉设备监控之间相连接，采用NB-IoT技术的无线传感网，解决传统的农业系统传输距离近和高能耗的问题，该系统由终端节点、网关、云服务器、Android客户端组成，终端节点被安置在农业区域各个地方，并实时采集各片区域内植物的环境参数信息，如温度、湿度、光照强度和CO2浓度等，再通过异构组网的的无线通信技术传到云服务器上，然后对数据进行智能化的分析处理，最后通过网址访问获取，通过可视化界面将农业环境信息显示，实现农业环境的实时监测，并结合大数据技术指导用户对农业相关参数进行配置，实现智能灌溉、智能补光、智能预警，以及农药的合理使用，Android客户端可实时远程监控农作物的生长状态，解放农民在农作物现场的查看和劳作，提高农民的生活质量。每个检测装置均包含相关传感器模块和NB-IoT节点模块，鱼塘中所有检测装置采集的数据均通过NB-IoT节点转发给NB-IoT网关，NB-IoT网关遵循MQTT协议将数据上传到系统的平台。系统平台为整个监控可视化平台的核心，包含数据库、MQTT服务端和一个大数据API。其中，MQTT服务端和网关设备都建立一个MQTT连接，网关设备可以是NB-IoT网关、WiFi网关。通过建立相应的MQTT连接实时上传检测到的数据到平台，平台也可以通过这个MQTT连接实时下发一些控制指令给警报设备。系统平台的大数据API提供JSON数据格式的接口，可以供客户端编程调用。
进一步改进的，如图2所示：所述气象环境采集节点主要采集参数有CO2，光照，风速，雨量，空气温湿度等参数，通过AD转换器进行数据转换，再通过异构组网的的无线通信技术传到云服务器上，然后对数据进行智能化的分析处理，最后通过网址访问获取，通过可视化界面将农业环境信息显示，实现农业环境的实时监测。
进一步改进的，如图2所示：所述气象环境采集节点、土壤墒情采集节点和控制节点均采用相同的MCU主控控芯片STM32且连接有NB-IOT模块。
进一步改进的，如图1所示：所述客户端以Android手机或平板电脑为平台，采用简单易用的Android图形用户界面，农田现场数据发送到云平台后，提取特征值进行数据分析，Android客户端可实时远程监控农作物的生长状态，解放农民在农作物现场的查看和劳作，提高农民的生活质量。
进一步改进的，如图1所示：所述气象环境采集节点、土壤墒情采集节点和控制节点内的各类传感器采集到的原始数据在处理器内完成数据滤波去燥，采用多种滤波算法择优进行数据处理，比较粒子滤波、卡尔曼滤波、自适应卡尔曼滤波算法及其仿真结果，选取大棚温度数据，粒子滤波算法将状态方程参数导入MATLAB中进行仿真，对处理后的估计值和环境温度真实值对比，滤波后效果与其余算法进行比较，三种算法都能够去噪声降冗余，提高精确性，但粒子滤波算法对单片机要求较高，算法本身复杂，需要样本多，数据关联，重点采样阶段会造成数据有效性和多样性的丢失；卡尔曼滤波占用内存小、存储方便；自适应卡尔曼滤波算法基于传统卡尔曼滤波算法进行改进，加入了收敛性思想，可用于复杂环境中。
进一步改进的，如图1所示：所述系统平台内的检测装置均包含相关传感器模块和NB-IOT节点模块，所有检测装置采集的数据均通过NB-IOT节点转发给NB-IOT网关，NB-IOT网关遵循MQTT协议将数据上传到系统的平台，系统平台为整个监控可视化平台的核心包含数据库、MQTT服务端和一个大数据API，通过建立相应的MQTT连接实时上传检测到的数据到平台，平台也可以通过这个MQTT连接实时下发一些控制指令给警报设备。系统平台的大数据API提供JSON数据格式的接口，可以供客户端编程调用。
进一步改进的，如图2所示：所述NB-IoT模块支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接，NB-IoT模块具有覆盖广、连接多、速率快、成本低、功耗低、架构优等特点，NB-IoT使用License频段，可采取带内、保护带或独立载波等三种部署方式，与现有网络共存。
本发明采用NB-IoT技术的无线传感网，解决传统的农业系统传输距离近和高能耗的问题，该系统由终端节点、网关、云服务器、Android客户端组成，终端节点被安置在农业区域各个地方，并实时采集各片区域内植物的环境参数信息，如温度、湿度、光照强度和CO2浓度等，再通过异构组网的的无线通信技术传到云服务器上，然后对数据进行智能化的分析处理，最后通过网址访问获取，通过可视化界面将农业环境信息显示，实现农业环境的实时监测，并结合大数据技术指导用户对农业相关参数进行配置，实现智能灌溉、智能补光、智能预警，以及农药的合理使用，Android客户端可实时远程监控农作物的生长状态，解放农民在农作物现场的查看和劳作，提高农民的生活质量。每个检测装置均包含相关传感器模块和NB-IoT节点模块，鱼塘中所有检测装置采集的数据均通过NB-IoT节点转发给NB-IoT网关，NB-IoT网关遵循MQTT协议将数据上传到系统的平台。系统平台为整个监控可视化平台的核心，包含数据库、MQTT服务端和一个大数据API。其中，MQTT服务端和网关设备都建立一个MQTT连接，网关设备可以是NB-IoT网关、WiFi网关。通过建立相应的MQTT连接实时上传检测到的数据到平台，平台也可以通过这个MQTT连接实时下发一些控制指令给警报设备。系统平台的大数据API提供JSON数据格式的接口，可以供客户端编程调用。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于NB-IOT的智能农业控制监控系统，其特征在于：包括：用户层、业务层、系统平台、网关域和硬件层，所述用户层内包括客户端，所述业务层内包括气象环境监控、土壤墒情监控和灌溉设备监控，所述系统平台包括MQTT服务端、数据库和大数据API，所述网关域内包括NB-IOT网关，所述硬件层内包括气象环境采集节点、土壤墒情采集节点和控制节点，所述气象环境采集节点内设置有光照强度传感器、空气温湿度传感器、二氧化碳传感器、风速传感器和雨量传感器，所述土壤墒情采集节点内设置有土壤PH传感器、土壤湿度传感器和土壤温度传感器，所述控制节点包括灌溉设备和植物生长灯，所述气象环境采集节点与气象环境监控之间相连接，所述土壤墒情采集节点和土壤墒情监控之间相连接，所述控制节点与灌溉设备监控之间相连接。
2.根据权利要求1所述的一种基于NB-IOT的智能农业控制监控系统，其特征在于：所述气象环境采集节点主要采集参数有CO2，光照，风速，雨量，空气温湿度等参数，通过AD转换器进行数据转换。
3.根据权利要求1所述的一种基于NB-IOT的智能农业控制监控系统，其特征在于：所述气象环境采集节点、土壤墒情采集节点和控制节点均采用相同的MCU主控控芯片STM32且连接有NB-IOT模块。
4.根据权利要求1所述的一种基于NB-IOT的智能农业控制监控系统，其特征在于：所述客户端以Android手机或平板电脑为平台，采用简单易用的Android图形用户界面，农田现场数据发送到云平台后，提取特征值进行数据分析。
5.根据权利要求1所述的一种基于NB-IOT的智能农业控制监控系统，其特征在于：所述气象环境采集节点、土壤墒情采集节点和控制节点内的各类传感器采集到的原始数据在处理器内完成数据滤波去燥，采用多种滤波算法择优进行数据处理，比较粒子滤波、卡尔曼滤波、自适应卡尔曼滤波算法及其仿真结果，选取大棚温度数据，粒子滤波算法将状态方程参数导入MATLAB中进行仿真，对处理后的估计值和环境温度真实值对比，滤波后效果与其余算法进行比较，三种算法都能够去噪声降冗余，提高精确性，但粒子滤波算法对单片机要求较高，算法本身复杂，需要样本多，数据关联，重点采样阶段会造成数据有效性和多样性的丢失；卡尔曼滤波占用内存小、存储方便；自适应卡尔曼滤波算法基于传统卡尔曼滤波算法进行改进，加入了收敛性思想，可用于复杂环境中。
6.根据权利要求1所述的一种基于NB-IOT的智能农业控制监控系统，其特征在于：所述系统平台内的检测装置均包含相关传感器模块和NB-IOT节点模块，所有检测装置采集的数据均通过NB-IOT节点转发给NB-IOT网关，NB-IOT网关遵循MQTT协议将数据上传到系统的平台，系统平台为整个监控可视化平台的核心包含数据库、MQTT服务端和一个大数据API。
7.根据权利要求3所述的一种基于NB-IOT的智能农业控制监控系统，其特征在于：所述NB-IoT模块支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20220830 |