一种基于物联网数据监测的农场管理系统的制作方法

1.本发明涉及农场管理技术领域，具体涉及一种基于物联网数据监测的农场管理系统。


背景技术：

2.物联网环境监控是通过数据信息的采集，将数据传输的云平台，通过云平台进行数据呈现，从而做出相适应的决策。采集土壤数据，空气数据、水源数据、病虫害数据、气象数据，通过控制设备下达指令，实现灌溉、监管、除虫、治病、遮阳、补光等一系列助植物生长的措施。通过物联网设备监测辅助农场管理人员进行合理决策，通过物联网设备控制帮助农场管理人员高效执行农事任务。
3.但是现有物联网监测系统往往基于农场管理人员的经验识别农作物的生长状态，管理人员手动输入相关数据对物联网监测系统进行优化，无法真正识别农场的自动化管理。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种基于物联网数据监测的农场管理系统，解决以下技术问题：
5.但是现有物联网监测系统往往基于农场管理人员的经验识别农作物的生长状态，管理人员手动输入相关数据对物联网监测系统进行优化，无法真正识别农场的自动化管理。
6.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
7.一种基于物联网数据监测的农场管理系统，包括：
8.云平台，用于存储农作物的图像库，所述图像库内包括农作物的标准生长图像；存储农作物生长所需的标准环境数据；
9.数据获取模块，用于获取当前农作物的实时生长图像和实时环境数据；
10.数据处理模块，用于将所述实时生长图像与对应的所述标准生长图像进行比对，识别当前农作物的种类和生长阶段；将所述实时环境数据与当前农作物对应的标准环境数据进行比对，根据比对结果生成环境优化方案；
11.环境优化模块，用于接收并实施所述环境优化方案。
12.作为本发明进一步的方案：所述数据处理模块包括颜色特征识别单元，所述颜色识别单元用于统计所述实时生长图像中存在的像素种类，分别获取不同颜色像素占所述实时生长图像总像素数量的比例，并获取不同颜色像素的区域分布特征，将所述比例与所述区域分布特征共同标记为该实时生长图像对应的颜色特征。
13.作为本发明进一步的方案：所述数据处理模块包括图像处理单元，所述图像处理单元用于将所述实时生长图像进行灰度处理获得灰度图像，并对所述灰度图像进行边缘检测，并采用最大类间方差法对边缘检测后的所述灰度图像进行二值化处理获得二值化图
像。
14.作为本发明进一步的方案：所述数据处理模块包括轮廓识别单元，所述轮廓识别单元用于提取所述二值化图像中黑色连通区域的轮廓，描绘所述轮廓的轮廓线，以所述二值化图像中心为原点建立坐标系，以轮廓线与坐标系纵轴的交点为起点遍历轮廓线一周，并以固定横坐标长度为间隔均匀选取所述轮廓线上的若干个点(xi，yi)，i＝1
…
n；
15.同样获取所述标准生长图像中存在的轮廓线并标记为第二轮廓线，以所述标准生长图像中心店为原点建立坐标系，以第二轮廓线与坐标系纵轴的交点为起点遍历第二轮廓线一周，并以固定横坐标长度为间隔均匀选取所述第二轮廓线上的若干个点(xi，yi)，i＝1
…
n。
16.作为本发明进一步的方案：所述轮廓识别单元还包括：
17.分别获取轮廓线上若干点的纵坐标yi与第二轮廓线上对应的若干点的纵坐标vi的差值ci，i＝1
…
n，计算所述ci的方差；
18.若存在所述实时生长图像与所述标准生长图像对应的方差低于预设阈值，且该实时生长图像与该标准生长图像的颜色特征的相似度低于预设阈值，则判断该实时生长图像与该标准生长图像的农作物的种类和生长阶段相同；否则，继续识别。
19.作为本发明进一步的方案：所述数据处理模块生成环境优化方案的过程包括：
20.获取当前农作物的种类和生长阶段对应的标准环境数据，分别将所述标准环境数据中的标准子数据与实时环境数据的实时子数据进行对比，若存在实时子数据不符合标准子数据，则控制该子数据对应的调节机构进行优化，所述子数据包括温度、湿度和土壤养分，所述调节机构包括温度调节机构、湿度调节机构和土壤养分调节机构。
21.作为本发明进一步的方案：还包括虫害识别模块，所述虫害识别模块包括虫害特征自诊单元、虫害拍照诊断单元和虫害知识图谱问答单元。
22.作为本发明进一步的方案：所述虫害特征自诊单元，用于基于用户自定义病害特征进行诊断；所述虫害拍照诊断单元，用于基于用户拍照上传的图像进行诊断；所述虫害知识图谱问答单元，用于基于用户语音交互形式进行诊断。
23.本发明的有益效果：
24.(1)本发明通过对农作物进行实时监测及预警，将以往依靠经验的作物管理方式，转变为依靠数据的精准高效的管理方式，农业人员可精准的知道作物当前的生长状态、营养素水平、虫害情况，减少无效的工作，大大降低了人力、物力成本，并按照当前农产品生产标准提高了农产品的质量；
25.(2)本发明通过获取当前农作物实时生长图像的颜色特征以及轮廓特征，与标准生长图像进行对比，综合判断农作物的种类以及生长阶段，从而能够自动精准识别农作物的不同种类以及生长阶段，实现了针对性地准确调整农场的各种环境数据，实现了农作物生长环境的平滑变化，使得农作物始终处于适宜的生长环境中。
附图说明
26.下面结合附图对本发明作进一步的说明。
27.图1是本发明一种基于物联网数据监测的农场管理系统的模块示意图。
具体实施方式
28.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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
29.请参阅图1所示，本发明为一种基于物联网数据监测的农场管理系统，包括：
30.云平台，用于存储农作物的图像库，所述图像库内包括农作物的标准生长图像；存储农作物生长所需的标准环境数据；
31.数据获取模块，用于获取当前农作物的实时生长图像和实时环境数据；
32.数据处理模块，用于将所述实时生长图像与对应的所述标准生长图像进行比对，识别当前农作物的种类和生长阶段；将所述实时环境数据与当前农作物对应的标准环境数据进行比对，根据比对结果生成环境优化方案；
33.环境优化模块，用于接收并实施所述环境优化方案。
34.现有物联网监测系统往往基于农场管理人员的经验识别农作物的生长状态，管理人员手动输入相关数据对物联网监测系统进行优化，无法真正识别农场的自动化管理；
35.本发明通过获取当前农作物实时生长图像的颜色特征以及轮廓特征，与标准生长图像进行对比，综合判断农作物的种类以及生长阶段，从而能够自动精准识别农作物的不同种类以及生长阶段，实现了针对性地准确调整农场的各种环境数据，实现了农作物生长环境的平滑变化，使得农作物始终处于适宜的生长环境中；本发明通过对农作物进行实时监测及预警，将以往依靠经验的作物管理方式，转变为依靠数据的精准高效的管理方式，农业人员可精准的知道作物当前的生长状态、营养素水平、虫害情况，减少无效的工作。
36.在本发明的一种优选的实施例中，所述数据处理模块包括颜色特征识别单元，所述颜色识别单元用于统计所述实时生长图像中存在的像素种类，分别获取不同颜色像素占所述实时生长图像总像素数量的比例，并获取不同颜色像素的区域分布特征，将所述比例与所述区域分布特征共同标记为该实时生长图像对应的颜色特征；
37.本发明通过获取农作物实时生长图像中，各种颜色像素的占比和分布位置，作为判断农作物种类和生长阶段的基础，其中，不同农作物的颜色存在差异，而且由于实时生长图像中不仅仅包括农作物，还包括了农作物的生长环境与土地，随着农作物的生长，农作物的图像会逐渐覆盖生长环境图像，从而作为判断农作物生长阶段的依据。
38.在本实施例的另一种优选的实施例中，所述数据处理模块包括图像处理单元，所述图像处理单元用于将所述实时生长图像进行灰度处理获得灰度图像，并对所述灰度图像进行边缘检测，并采用最大类间方差法对边缘检测后的所述灰度图像进行二值化处理获得二值化图像；
39.直接对彩色图像进行处理的话，系统的执行速度将会降低，储存空间也会变大，合理的灰度化和二值化将对图像信息的提取和后续处理有很大的帮助，能够节省储存空间，加快处理速度。
40.在本实施例的另一种优选的实施例中，所述数据处理模块包括轮廓识别单元，所述轮廓识别单元用于提取所述二值化图像中黑色连通区域的轮廓，描绘所述轮廓的轮廓线，以所述二值化图像中心为原点建立坐标系，以轮廓线与坐标系纵轴的交点为起点遍历
轮廓线一周，并以固定横坐标长度为间隔均匀选取所述轮廓线上的若干个点(xi，yi)，i＝1
…
n；
41.同样获取所述标准生长图像中存在的轮廓线并标记为第二轮廓线，以所述标准生长图像中心店为原点建立坐标系，以第二轮廓线与坐标系纵轴的交点为起点遍历第二轮廓线一周，并以固定横坐标长度为间隔均匀选取所述第二轮廓线上的若干个点(xi，yi)，i＝1
…
n。
42.值得注意的是，所述轮廓识别单元还包括：
43.分别获取轮廓线上若干点的纵坐标yi与第二轮廓线上对应的若干点的纵坐标vi的差值ci，i＝1
…
n，计算所述ci的方差；
44.若存在所述实时生长图像与所述标准生长图像对应的方差低于预设阈值，且该实时生长图像与该标准生长图像的颜色特征的相似度低于预设阈值，则判断该实时生长图像与该标准生长图像的农作物的种类和生长阶段相同；否则，继续识别；
45.本发明通过对实时生长图像与标准生长图像分别进行灰度化以及二值化，基于农作物颜色与生长环境的颜色差异，从而获得了农作物图像的轮廓线，通过对实时生长图像与标准生长图像中农作物的轮廓线进行比对，从而作为判断农作物种类与生长阶段的一种依据。
46.在本发明的另一种优选的实施例中，所述数据处理模块生成环境优化方案的过程包括：
47.获取当前农作物的种类和生长阶段对应的标准环境数据，分别将所述标准环境数据中的标准子数据与实时环境数据的实时子数据进行对比，若存在实时子数据不符合标准子数据，则控制该子数据对应的调节机构进行优化，所述子数据包括温度、湿度和土壤养分，所述调节机构包括温度调节机构、湿度调节机构和土壤养分调节机构。
48.在本发明的另一种优选的实施例中，还包括虫害识别模块，所述虫害识别模块包括虫害特征自诊单元、虫害拍照诊断单元和虫害知识图谱问答单元；
49.进一步的，所述虫害特征自诊单元，用于基于用户自定义病害特征进行诊断；所述虫害拍照诊断单元，用于基于用户拍照上传的图像进行诊断；所述虫害知识图谱问答单元，用于基于用户语音交互形式进行诊断；
50.虫害识别模块能够实时对田间环境进行监控，并对监控视频进行分析，一旦发现病虫情立即触发报警系统，避免重大经济损失，可清晰直观的记录每个监测点的作物生长情况、病虫情况、灾害情况，并对突发性异常事件的过程进行及时监视支持手机、电脑等终端的实时田间远程监测，可进行摄像头旋转、缩放控制。
51.以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。