基于物联网的智慧农场管理系统

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农业现代化的实现,客观上要求农业发展与信息化、智能化技术的结合,因此论文针对建设“智慧农场”的问题,结合物联网技术中数据采集、信息传输、智能分析决策与人性化应用等模块,给出了基于物联网的智慧农场管理系统的详细设计方案,主要研究结果如下:采用光电传感器、温度传感器、压力传感器、摄像头等硬件设备搭建信息智能感知层作为物联网终端,作为物联网系统的数据来源,承担农场各类信息的采集工作。开发系统应用层,针对数据存储问题,论文提出了一种混合异构型数据库管理方案。对于结构化数据类型,基于My SQL(My Structured Query Language)主从机读写分离模式,设计了结构化数据的管理方案;对于非结构化的文档、图像、视频等数据类型,基于Fast DFS(分布式文件系统)结合PC端文件管理系统进行管理,并将索引信息保存在本地My SQL数据库,实现了KEY-VALUE的点对点快速读写。同时,为了避免访问量过大导致服务器崩溃的问题,结合负载均衡模块,更深入地改善了数据库性能。设计开发了应用层软件,采用Py QT框架开发了PC端软件,同时采用Django框架开发了系统WEB网页,实现了客户端功能的多样化,达到用户实时远程监测与管理的目的。提出基于深度学习的卷积神经网络牲畜图像分类算法,构建了一个多类别牲畜图像数据集,采用数据增强的办法对数据进行扩充以解决数据样本不足导致的过拟合问题。经过对模型层的可视化以及在训练集与验证集中对多模型的实验结果比较,最终选择对预训练的VGGNet进行微调模型,算法实验性能表现良好,精度与速度都得到了验证。最终解决了物联网有感知无决策问题,提高智慧农场的智能化水平,实现自动化牲畜分栏。通过搭建测试环境对系统进行测试,实现了系统的功能并验证了其有效性,为农业物联网系统的实现提供了一套可供借鉴的方案。
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