基于物联网技术的智慧茶园管理系统设计

论文价格:150元/篇 论文用途:硕士毕业论文 Master Thesis 编辑:vicky 点击次数:
论文字数:43666 论文编号:sb2021100819415638673 日期:2021-10-16 来源:硕博论文网
本文是一篇物联网技术论文,本文依托山东省农业重大应用技术创新项目《现代茶园物联网技术装备体系研发及应用》,最终确定了基于物联网技术的智慧茶园管理系统的研究,智慧茶园管理系统是对传统的生态茶园的重要升级,设计实现一套可复制推广的集软硬件于一体的智慧茶园管理系统。通过对整个系统的仿真测试可知,本文研发的系统具有理论意义和实用价值。

第 1 章 绪论

1.1 研究背景及意义
物联网技术在计算机、互联网之后,已经成为了信息产业发展的重要推动力。众多现代信息行业专家提出,物联网技术不仅能够加快经济发展,降低成本,又为世界经济振兴提供信息化的技术支持[1]。迄今为止,世界众多经济体已经斥巨资推动物联网行业的发展。从 2015 年到 2020 年期间,全球物联网市场规模变化巨大,变化情况如图 1.1 所示。
图 1.1 2015-2020 年物联网市场规模变化图
图 1.1 2015-2020 年物联网市场规模变化图
我国是世界人口第一大国,同样也是农业大国,农业的发展直接影响我国农村经济发展。因此,将新一代信息化技术与农业相结合,将物联网技术广泛应用到农业生产的各个环节中,已成为未来农业发展的主流方向。如图 1.2 所示,近五年,物联网技术在农业领域市场需求呈逐年上升。由于传统农业在运转过程中,存在着供求矛盾的问题,如何推动传统农业向具备创新力、生命力和可持续发展的现代高效农业发展,成为了农业发展的关键[2]。我国重视农业现代化发展,工信部已会同有关部门,制定了一系列支持发展“智慧农业”的政策和措施。“智慧农业”是通过整合智能感知系统、3S 技术、大数据技术、云计算、人工智能和物联网技术等新一代信息技术,将其融合到农业“耕种管收加”的各个环节,通过智能信息采集、预报和监视,实现对于农业的智能化管理、决策和服务,形成服务于农业生产全过程的智能化管理[3]。
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1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
智慧农业作为农业发展的新方向,已经在世界多个国家得到了应用。目前,农业物联网已经成为世界各国增强农业竞争力的核心手段,如美国、荷兰、以色列、加拿大都已经拥有了一系列核心技术成果,并形成大规模的应用,如图 1.3 所示。其中,在美国,农业物联网已经广泛应用于大型农场,通过使用科学的方法对农业生产的各个环节进行精准控制,形成了成熟的服务体系,截止到 2015 年,美国的农业机器人已经能够完成播种、施肥、施药、收获等多个功能,极大提高了农作物产量,促进了美国整体经济发展[8];日本科技发展迅速,为解决国土面积紧缺的问题,已完成传统农业向现代农业的全面转型,研发了无人机遥感监测设备、轻便型智能农具等高效农业生产装备[9];德国通过搭建众多物联网平台,将育种信息、种植技术、优良品种介绍等惠农信息推送给企业和农民,已形成健全的农业信息综合管理系统;农业大国以色列已实现高品质种子培育,田间自动施肥施水等技术的应用,农业物联网已经得到了大规模使用和推广;加拿大的多种蔬菜、各类乳制品、肉制品和谷物都具有良好的品质,其家庭农场的生产模式正是农业物联网技术大规模应用的产物;澳大利亚的物联网平台 Farmnet 的建设已成熟,基于平台研发的各类应用软件,已经广泛地被农民使用,同时,在平台的基础上建立的农田信息感知系统、预测系统、农业信息发布系统等,为各部门的信息交互提供便利;荷兰通过物联网技术建设了大规模温室大棚,通过对温室大棚的信息进行采集,农民可以实现对温室大棚的远程调控[10-12]。众多农业强国都已经实现了农业生产全过程的数字化和智能化,农业物联网技术发展日趋成熟。
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第 2 章 系统总体方案设计及关键技术分析

2.1 系统工作流程及架构设计
2.1.1 系统总体架构设计
整个智慧茶园管理系统主要应用于现代化茶园的综合管理,系统的整体框图如图 2.1所示。系统主要将传感器技术、无线传输技术、Internet 及 3G/4G/5G 网络等物联网技术有机结合在了一起,智慧茶园管理系统按照物联网的结构分为感知执行层、传输层、应用层三个部分,感知执行层主要包括各种传感器、高清摄像头、水肥机控制柜等设备,主要负责茶园环境参数、视频图像的采集和水肥药的调控;传输层主要是由汇聚节点、网关等部分组成,主要负责数据传输与预处理;应用层是由服务器端和浏览器端组成的智慧茶园云管理平台,主要负责对茶园进行管理、监测、调控及茶叶生产过程的全面追溯等功能。
图 2.1 系统总体框架图
图 2.1 系统总体框架图
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2.2 多传感器数据融合技术分析
数据融合技术主要是综合多类学科知识来统一处理大数据的一种新兴技术。由于此技术可以运用不同的学科策略分析数据,会得到多种结果,因此其具有很好的灵活性,处理数据的类型范围也很广泛。但目前为止,均未有对该技术的明确定义,就其应用特点来言,可以将其概括为一种可以在特定规则下,简化、校准和综合分析数据集的信息处理技术,采用该技术得到的处理结果冗余度大幅度降低,准确度大大增加[19]。
多传感器数据融合技术,顾名思义就是采用数据融合技术对多个传感器采集的数据进行处理的过程,随着物联网技术和人工智能的迅猛发展,多传感器数据融合技术也正逐步走向成熟。其基本工作原理为:在一定区域内部署多个传感器,由于传感器可以实时的采集信息,将传感器采集到的参数信息输入到不同算法建立的数学模型中进行综合处理,这样可以获得更加科学准确的结果,为作出更加精确的决策分析奠定基础[20]。有人将多传感器数据融合技术形象地比喻成人体感知外界信息并作出相关反应的过程,如人体可以通过口、鼻等“传感器”来感受某空间的烟雾浓度发送到大脑,然后神经中枢来统一处理这些信息判断是否发生火灾,从而作出正确的决策。
(1)数据级融合
数据级融合是一种初始级别的融合方式,其具体融合过程为:在一定区域内部署同一类型的传感器,然后将每个传感器采集到的统一参数信息进行融合并提取出共同特征,也就是从融合后的数据中获得一个特征矢量,最后根据这个特征矢量对参数进行识别并作出准确合理描述。该级别的融合方式得到的是独一无二的最原始信息,融合前的信息是无损的,可以极大地提高融合精度。但其缺点是数据级融合要求采集到的参数必须是同一类型的,即表示的必须是相互匹配的同一物理条件,否则无法进行融合,并且由于数据的原始性,对传输带宽性能要求相对较高。
(2)特征级融合
特征级融合是一种中间级别的融合方式,其具体融合过程为:在一定区域内可以部署不同类型的传感器,然后从每个传感器采集的参数中提取出相应的特征矢量,接着对所有特征矢量进行融合,最后根据融合后的特征矢量对所有参数进行识别并做出准确合理描述,具体实现过程如图 2.4 所示。特征级融合的融合体系通常分为分布式融合体系与集中式融合体系[22]两种,主要优势是通过提取不同类型数据的特征矢量,来共同表征同一参数,因此具有较高的灵活性,且对通信带宽的要求较小,但对同一特征的融合准确性不是很高。
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第 3 章 智慧茶园管理系统终端设计.......................................... 16
3.1 智慧茶园管理系统数据采集终端传感器选型.................................. 16
3.2 智慧茶园管理系统微控制器选型................................. 20
第 4 章 基于 Spring Cloud 智慧茶园云管理平台设计开发.............................23
4.1 智慧茶园云管理平台综述.................................. 23
4.2 智慧茶园云管理平台总体设计....................................... 23
第 5 章 基于物联网技术的智慧茶园管理系统算法设计......................... 51
5.1 多传感器自适应加权融合算法模型建立与改进................................... 51
5.1.1 自适应加权融合算法模型建立............................................ 51
5.1.2 自适应加权融合算法改进模型....................................... 54

第 6 章 系统搭建及平台测试

6.1 系统终端设备搭建
本文研究的基于物联网技术的智慧茶园管理系统可普遍适用于我国的茶园生产方式,为了验证系统的可靠性,本文选择山东省临沂市莒南县洙边镇一千亩茶园示范区,对本系统的主要功能进行了测试,测试地点及系统硬件设备搭建如图 6.1 所示。
图 6.1 测试地点及系统硬件设备搭建图
图 6.1 测试地点及系统硬件设备搭建图
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第 7 章 总结与展望

7.1 总结
(1)提出了基于物联网技术的智慧茶园管理系统的总体方案及工作流程,按照物联网的通用结构将整个系统划分为感知执行层、传输层、应用层三部分,相互协调作用,构成一个完整的闭环,提高了系统的通用性和可行性。
(2)提出了基于物联网技术的智慧茶园管理系统的终端设计方案,完成了核心装置的选型,主要包括数据采集终端的选型、微控制器的选型及远程控制设备的选型,为搭建整个物联网系统做好底层硬件设施的准备,保障了系统的可靠性和可推广性。
(3)实现了智慧茶园云管理平台的设计开发,将整个云平台划分为五个子平台,详细设计了水肥药一体化调控平台和茶叶质量追溯平台的每项功能并’开发,完成茶树生长环境监测平台、视频监控平台与茶树生长过程综合管理平台基本功能的设计开发,选用合适的数据库完成数据库设计,实现客户端与数据库的交互,最后基于 Spring Cloud 架构搭建整个平台,保证了平台的可扩展性。
(4)提出了应用于茶园的自适应加权融合算法改进模型,在满足采集精度要求的基础上,有效排除干扰因素的影响,得到更加准确有效的信息;研究并仿真测试了基于优化的 AlexNet 神经网络的病虫害图像识别算法,为在视频监控平台集成该算法实现茶园中病虫害的远程识别提供理论依据,保证系统的准确度和智能化。
(5)本系统研发的初衷是为了实现用户可以“足不出户”的进行茶园管理,所以设计开发的智慧茶园云管理平台需要重点考察。本研究重点开展了智慧茶园云管理平台的实际操作运行测试,测试结果表明,智慧茶园云管理平台的各项功能均可正常使用。同时,多传感器数据融合算法测试及病虫害图像识别算法仿真测试结果均表明,本文设计的系统具有实际意义,能够满足智慧茶园的需求。
参考文献(略)