張 嬋
(山西科技學(xué)院,山西晉城 048000)
首先通過傳感器實現(xiàn)空氣溫度、空氣濕度、土壤濕度、光照強(qiáng)度和二氧化碳數(shù)據(jù)的采集,然后由STM32通過4個ZigBee 節(jié)點將數(shù)據(jù)傳至協(xié)調(diào)器并將其轉(zhuǎn)發(fā)至網(wǎng)關(guān),在UI 界面上實時顯示數(shù)據(jù)變化。同時,網(wǎng)關(guān)通過互聯(lián)網(wǎng)將數(shù)據(jù)傳輸至云平臺,進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲。手機(jī)App 可與云平臺進(jìn)行實時交互,將農(nóng)場環(huán)境數(shù)據(jù)實時顯示在App 客戶端,為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供決策支持。
首先通過Android studio 開發(fā)工具實現(xiàn)以農(nóng)場環(huán)境實時監(jiān)測和控制功能為核心的手機(jī)App 應(yīng)用開發(fā),農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者可以根據(jù)手機(jī)App 實時顯示的空氣溫度、空氣濕度、土壤濕度、光照強(qiáng)度和二氧化碳濃度數(shù)據(jù)信息,并結(jié)合農(nóng)作物適宜的生長環(huán)境條件,遠(yuǎn)程實現(xiàn)農(nóng)場照明設(shè)備、灌溉設(shè)備與排氣裝置的控制,實現(xiàn)對農(nóng)場智能化的管理。
在智慧農(nóng)場中,以YOLOv4 模型為核心,融入AI 視覺識別技術(shù)。由高清攝像頭實時對農(nóng)作物影像拍攝,并進(jìn)行果實識別和病蟲害的檢測。在農(nóng)作物生長過程,對農(nóng)作物病蟲害進(jìn)行分析和預(yù)防,實現(xiàn)農(nóng)場的科學(xué)控制。
農(nóng)場環(huán)境數(shù)據(jù)實時感知如圖1所示。農(nóng)場空氣溫濕度、土壤濕度、光照強(qiáng)度和二氧化碳數(shù)據(jù)信息通過傳感器進(jìn)行采集,然后由STM32單片機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集,傳輸?shù)?個ZigBee 節(jié)點,繼而傳到協(xié)調(diào)器,協(xié)調(diào)器進(jìn)行數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā),最后到達(dá)網(wǎng)關(guān),實現(xiàn)環(huán)境數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測。
圖1 農(nóng)場環(huán)境數(shù)據(jù)實時感知
(1)物聯(lián)網(wǎng)平臺作為連接業(yè)務(wù)應(yīng)用和設(shè)備的中間層,屏蔽了各種復(fù)雜的設(shè)備接口,實現(xiàn)設(shè)備的快速接入,同時提供強(qiáng)大的開放能力,支撐行業(yè)用戶構(gòu)建各種物聯(lián)網(wǎng)解決方案。
(2)設(shè)備可以通過固網(wǎng)、2G/3G/4G/5G、NBIoT、Wifi 等多種網(wǎng)絡(luò)接入物聯(lián)網(wǎng)平臺,并使用LWM2M/CoAP、MQTT、HTTPS 協(xié)議將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)上報到平臺,平臺也可以將控制命令下發(fā)給設(shè)備。
(3)業(yè)務(wù)應(yīng)用通過調(diào)用物聯(lián)網(wǎng)平臺提供的API,實現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)采集、命令下發(fā)、設(shè)備管理等業(yè)務(wù)場景。
農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者通過手機(jī)App 可以實時查看農(nóng)場溫濕度、光照強(qiáng)度和二氧化碳等數(shù)據(jù)信息,同時可更新農(nóng)場設(shè)備狀態(tài),遠(yuǎn)程實現(xiàn)兩個照明設(shè)備、灌溉設(shè)備和排氣設(shè)備的控制。
在智慧農(nóng)業(yè)中融入視覺識別技術(shù),在農(nóng)作物生長過程中對農(nóng)作物生長狀態(tài)及病蟲害進(jìn)行分析和預(yù)防。通過高清攝像頭實時對農(nóng)作物影像拍攝并進(jìn)行算法識別,實現(xiàn)農(nóng)場的科學(xué)控制。
采用USB 攝像頭,直接插入電腦USB 接口端,安裝主端控制程序即可正常實用。通過拍攝了大量果實和病蟲的照片,將其導(dǎo)入圖像識別的算法程序中標(biāo)記,由YOLOv4框架對數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,從而獲得對于病蟲害和不同種類果實的視覺識別系統(tǒng),實現(xiàn)對農(nóng)作物和病蟲的實時監(jiān)測。
圖2為系統(tǒng)總體框架圖。本系統(tǒng)由物聯(lián)網(wǎng)3層架構(gòu)組成,分別是感知層、傳輸層和應(yīng)用層。感知層負(fù)責(zé)邊緣端傳感器設(shè)備數(shù)據(jù)的采集,傳輸層負(fù)責(zé)設(shè)備無線通信及邊緣與云端的數(shù)據(jù)傳輸轉(zhuǎn)發(fā)存儲,應(yīng)用層負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的展示及應(yīng)用控制。
圖2 系統(tǒng)總體框架
(1)感知層。感知層是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的基礎(chǔ),實現(xiàn)采集數(shù)據(jù)的實時變化。感知層由4個傳感器組成,空氣溫濕度傳感器、空氣濃度傳感器、土壤濕度傳感器和光照強(qiáng)度傳感器。4個傳感器由STM32進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,以獲取農(nóng)場溫濕度、空氣濃度、土壤濕度、光照強(qiáng)度等信息源。
(2)傳輸層。傳輸層是整個物聯(lián)網(wǎng)的中心,負(fù)責(zé)傳送和處理感知層所獲得的信息。即通過感知層由STM32進(jìn)行數(shù)據(jù)采集后,通過4個ZigBee 節(jié)點將數(shù)據(jù)傳至協(xié)調(diào)器并將其轉(zhuǎn)發(fā)至網(wǎng)關(guān),在UI 界面上顯示實時的數(shù)據(jù)變化。同時,網(wǎng)關(guān)通過互聯(lián)網(wǎng)對數(shù)據(jù)傳輸?shù)饺A為云平臺,進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲。
(3)應(yīng)用層。實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)智能應(yīng)用,是整個智慧農(nóng)場管理系統(tǒng)的核心,通過手機(jī)App 實時獲取農(nóng)場空氣溫濕度、土壤濕度、光照強(qiáng)度的環(huán)境信息,對感知層采集的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析與處理后,可以使用App 遠(yuǎn)程對4個控制器進(jìn)行控制,通過控制照明設(shè)備、灌溉設(shè)備與排氣設(shè)備實現(xiàn)農(nóng)場環(huán)境的智能化控制,可以為農(nóng)場生產(chǎn)提供決策支持。
AI 視覺識別技術(shù)需要前期對數(shù)據(jù)進(jìn)行大量采集、標(biāo)注,搭載英偉達(dá)平臺和Omniverse 框架,通過模型對農(nóng)場的生長狀況及病蟲害進(jìn)行識別。一般在不同的生長環(huán)境下,即使是同一種作物也會存在不同的形態(tài)特征,在整體的視覺效果上就會形成一定的差異性,視覺識別技術(shù)可以通過獲取目標(biāo)對象的圖像,對圖像信息進(jìn)行識別算法處理,提取出農(nóng)作物或病蟲害相應(yīng)的顏色、位置、形狀等特征差異信息,為判斷農(nóng)作物的生長狀況或有無病蟲害提供決策支持。圖3為農(nóng)場仿真環(huán)境搭設(shè)示意圖。
圖3 農(nóng)場仿真環(huán)境搭建
農(nóng)場環(huán)境的實時監(jiān)測和智能控制相較于傳統(tǒng)的依靠人工經(jīng)驗種植方式更加科學(xué)和便捷。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者可以通過手機(jī)App 實時查看農(nóng)場的空氣溫度、空氣濕度、土壤濕度、光照強(qiáng)度和二氧化碳濃度數(shù)據(jù)信息,并結(jié)合農(nóng)作物適宜的生長環(huán)境條件,遠(yuǎn)程實現(xiàn)照明設(shè)備、灌溉設(shè)備與排氣裝置的控制,使農(nóng)作物處在最適宜的生長環(huán)境中。
智能監(jiān)測及控制模塊不僅能夠提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率,改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式,而且可以解放勞動力,真正意義上實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)智能化、科學(xué)化,更加貼合數(shù)據(jù)化大時代。