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【摘 要】旱灾监控预警是农业生产活动中的一项重要技术，在设计旱灾监控预警系统时融入人工智能物联网技术，对提高预警的精准性具有重要意义。通过将紫蜂协议技术与全球定位技术相结合，以物联网为平台支撑，以S3C6420处理器为核心，利用BP神经网络结构模式的土壤干旱预测模型，提出了一种基于人工智能物联网技术的旱灾监控预警系统，实现了对土壤干旱情况的时时监控，以及对未来变化的准确预测，有效地降低了旱灾对农业良好发展的影响。
【Abstract】The drought monitoring forewarning is an important technology in agricultural activities. Adding the Internet of artificial intelligence technology into the drought monitoring forewarning system has significant to the precision of forewarning. In this paper， combining the purple wasp technical agreement and the GPS technology， based on the internet， taking the S3C6420 processor as the core， using the soil drought prediction model with BP neural network structure， this paper raises the drought monitoring forewarning system design with internet of artificial intelligence， implements the constantly monitoring of soil drought conditions， to accurately forecast the future changes， and reduce the drought affection on the agriculture development effectively.
【關键词】人工智能；物联网；旱灾监控系统；硬件设计；软件设计
【Keywords】 artificial intelligence； network； drought monitoring system； hardware design； software design
【中图分类号】TP216 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069（2017）03-0059-02
1 引言
计算机技术的迅速发展，使得社会进入到了一个全新的信息化时代，物联网已经成为信息产业的必然发展趋势。人工智能作为物联网的核心技术，通过对人的思维模式、行为意识进行模拟，来代替人类完成工作，改变了传统的人工生产方式，对提高生产力和人们生活水平具有重要意义。以人工智能为基础和核心构建而成的物联网，已经渗透到各行各业中，在提高计算机系统运行效率以及精准性方面发挥着重要作用，是促进社会发展和进步的一项重要技术，必须充分发挥人工智能物联网的应用优势。[1]
2 人工智能物联网旱灾监控预警系统结构
基于人工智能物联网构建完成的旱灾监控预警系统，主要由系统控制平台、信息采集终端、信息传输网络和信息处理中心四部分组成。不同组成部分在旱灾监控预警系统中所起到的作用是不一样的，其中系统控制平台对整个系统运行起到调控作用，土壤干旱信息的处理与发送都是由该部分完成的，系统控制平台中所用处理器型号为S3C6420处理器。信息采集终端主要作用是对土壤干旱情况进行监控，完成具体数据的收集与整合，是获取土壤干旱信息的主要途径，所采集到的信息主要包括土壤的温度、湿度以及光照强度等几方面，所用传感器的协议方式为ZigBee，中文名称为紫蜂协议。信息传输网络的主要作用是将信息采集终端所获取的土壤各项信息进行传递，为旱灾分析提供准确、可靠的依据和资料，其中ZigBee无线传感器网络和GPRS网络是信息传输网络的主要组成。信息处理中心的主要作用，是完成信息传输网络所传递的信息的接收，并利用BP神经网络算法对所获取的信息进行分析，根据现阶段的土壤各项参数，对其未来干旱情况进行预测，实现构建旱灾监控预警系统设计的最终目的[1]。
3 人工智能物联网旱灾监控预警系统硬件设计
在设计人工智能物联网旱灾监控预警系统时，首先应该从系统硬件设计进行考虑。系统的硬件组成主要包括系统控制平台和系统通信网络两部分，所以便需要分别进行讨论。
3.1 系统控制平台的设计
系统控制平台硬件包括核心板和底板两部分，利用插针接口可以将两者连接为一个整体结构。组成核心板和底板的硬件设备各不相同，其中S3C6420处理器是核心板的主要组成。除此之外，还包括NandFlash、同步动态随机存储器、时钟以及复位电路等；底板的组成硬件主要包括电源、通用异步收发传输器以及除复位电路之外的其他类型电路[2]。不同硬件设备在系统控制平台中扮演着不同角色，S3C6420处理器是保证系统稳定运行的基础，价格低廉、性能良好、功耗较低，能够完成对系统信息的高效处理；系统的存储空间主要由NandFlash提供，既能容纳系统本身，也可以存储所采集到的信息；而系统以及程序运行所需的存储空间，主要由同步动态随机存储器提供；通用异步收发传输器主要作用，是将串行通信信息转化为并行通信信息，并将其输出。
3.2 系统通信网络的设计
系统通信网络包括ZigBee无线传感器网络和GPRS网络两部分，两者都是在串口UARTO的辅助作用下与系统控制平台进行连接，同时，温度湿度和光照强度传感器设置在通信网络终端处，两种传感器型号分别为SLHT5、DZD-T4。ZigBee无线传感器网络以一个协调器节点为核心，采用星型发散结构模式。GPRS网络所使用的通信模式为具有双频特点的SIM900，通信速率为122000b/s。 4 人工智能物联网旱灾监控预警系统软件设计
4.1 Linux操作系统的移植
基于人工智能物联网技术构建形成的旱灾监控预警系统，在进行数据采集、发送以及处理过程中，程序都是处于并行运行状态的，并且还需要在系统中安装外设驱动，这就需要在S3C6420处理器中植入Linux操作系统，将硬件系统中的代码转化为与软件系统相匹配的形式。在移植Linux操作系统之前，首先应该建立交叉编译环境，方便代码编译的顺利完成；其次，在系统运行之前，应该先使Bootloader程序运行，将硬件设备恢复至原始状态；最后制作根文件系统。[2]
4.2 ZigBee无线传感器网络设计
ZigBee无线传感器网絡的组网形式为Z-Stack协议栈，进而实现土壤指标数据在通信终端与协调器之间的传输。Z-Stack协议栈中镶嵌有OSAL轮转查询式多任务操作系统，按照事件的优先顺序逐个进行查询，根据事件是否发生进行函数运算，并在执行运算之后再次访问任务链表，判断事件最终是否发生。
4.3 GPRS网络设计
GPRS网络会在S3C6420处理器的控制作用下，与数据处理中心连接形成整体，完成数据的传输。GPRS网络结构工作流程如图1所示。GPRS网络与系统控制平台的通信方式以及通信协议分别为UARTI和AT，当系统发出运行指令时，GPRS网络便会做出相应的应答。系统运行之前需要恢复至原始状态，如果发出运行指令后，在设定的时间内没有数据发送，系统便会发送心跳包，数据处理中心可以将其丢弃，然后再执行下一步运行。
4.4 信息处理中心设计
信息处理中心在与系统控制平台进行连接时，所采用的通信方式为TCP/IP协议，GPRS网络在两者之间起到传递信息作用。C++builder中网络组件TServerSocket和TClientSocket封装Win Socket编程的各种基本功能，可实现客户端与服务器编程。同时，信息处理中心采用BP神经网络算法设计为三个网络层，以土壤湿度、温度以及光照强度作为输入层，以土壤湿度为输出层，则输入层和输出层的神经元个数分别为1个和3个，隐含层节点数个数使用经验公式和试凑法确定为5个。
5 人工智能物理网旱灾监控预警系统测试分析
在对旱灾监控预警系统进行测试的时候，选取一个监控点，根据监控所得数据对未来5天的土壤湿度进行预测，并将系统预测结果与仪器测量结果进行比较。首先对系统预测结果与实际值进行比较，结果显示，土壤温度、湿度以光照强度的预测值与实际值之间的误差范围分别为±0.5℃、±0.3℃以及±4Lx，表明系统所采集到的数据具有较高的精准度和可靠性。
6 结语
利用人工智能物联网技术，结合嵌入式技术、紫蜂协议技术和全球定位技术，采用BP神经网络计算模式，设计、构建的旱灾监控预警系统，能够根据当前土壤的各项指标数据，对其未来干旱情况进行准确预测，有效提高了旱灾监控预警技术水平，与旱灾监控预测传统方式相比，人工智能物联网旱灾监控预警系统更加方便、快捷，并且误差较小，对推动现代化农业发展具有重要意义，具有较高的推广和应用价值。
【参考文献】
【1】吴习钦，吴文琦.物联网的智能前景——探讨网联网与人工智能技术的契合[J].信息系统工程，2014（6）：57-58.
【2】王发，艾红.人工智能物联网旱灾监控预警系统设计[J].自动化与仪表，2015（4）：23-26.
【Abstract】The drought monitoring forewarning is an important technology in agricultural activities. Adding the Internet of artificial intelligence technology into the drought monitoring forewarning system has significant to the precision of forewarning. In this paper， combining the purple wasp technical agreement and the GPS technology， based on the internet， taking the S3C6420 processor as the core， using the soil drought prediction model with BP neural network structure， this paper raises the drought monitoring forewarning system design with internet of artificial intelligence， implements the constantly monitoring of soil drought conditions， to accurately forecast the future changes， and reduce the drought affection on the agriculture development effectively.
【關键词】人工智能；物联网；旱灾监控系统；硬件设计；软件设计
【Keywords】 artificial intelligence； network； drought monitoring system； hardware design； software design
【中图分类号】TP216 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069（2017）03-0059-02
1 引言
计算机技术的迅速发展，使得社会进入到了一个全新的信息化时代，物联网已经成为信息产业的必然发展趋势。人工智能作为物联网的核心技术，通过对人的思维模式、行为意识进行模拟，来代替人类完成工作，改变了传统的人工生产方式，对提高生产力和人们生活水平具有重要意义。以人工智能为基础和核心构建而成的物联网，已经渗透到各行各业中，在提高计算机系统运行效率以及精准性方面发挥着重要作用，是促进社会发展和进步的一项重要技术，必须充分发挥人工智能物联网的应用优势。[1]
2 人工智能物联网旱灾监控预警系统结构
基于人工智能物联网构建完成的旱灾监控预警系统，主要由系统控制平台、信息采集终端、信息传输网络和信息处理中心四部分组成。不同组成部分在旱灾监控预警系统中所起到的作用是不一样的，其中系统控制平台对整个系统运行起到调控作用，土壤干旱信息的处理与发送都是由该部分完成的，系统控制平台中所用处理器型号为S3C6420处理器。信息采集终端主要作用是对土壤干旱情况进行监控，完成具体数据的收集与整合，是获取土壤干旱信息的主要途径，所采集到的信息主要包括土壤的温度、湿度以及光照强度等几方面，所用传感器的协议方式为ZigBee，中文名称为紫蜂协议。信息传输网络的主要作用是将信息采集终端所获取的土壤各项信息进行传递，为旱灾分析提供准确、可靠的依据和资料，其中ZigBee无线传感器网络和GPRS网络是信息传输网络的主要组成。信息处理中心的主要作用，是完成信息传输网络所传递的信息的接收，并利用BP神经网络算法对所获取的信息进行分析，根据现阶段的土壤各项参数，对其未来干旱情况进行预测，实现构建旱灾监控预警系统设计的最终目的[1]。
3 人工智能物联网旱灾监控预警系统硬件设计
在设计人工智能物联网旱灾监控预警系统时，首先应该从系统硬件设计进行考虑。系统的硬件组成主要包括系统控制平台和系统通信网络两部分，所以便需要分别进行讨论。
3.1 系统控制平台的设计
系统控制平台硬件包括核心板和底板两部分，利用插针接口可以将两者连接为一个整体结构。组成核心板和底板的硬件设备各不相同，其中S3C6420处理器是核心板的主要组成。除此之外，还包括NandFlash、同步动态随机存储器、时钟以及复位电路等；底板的组成硬件主要包括电源、通用异步收发传输器以及除复位电路之外的其他类型电路[2]。不同硬件设备在系统控制平台中扮演着不同角色，S3C6420处理器是保证系统稳定运行的基础，价格低廉、性能良好、功耗较低，能够完成对系统信息的高效处理；系统的存储空间主要由NandFlash提供，既能容纳系统本身，也可以存储所采集到的信息；而系统以及程序运行所需的存储空间，主要由同步动态随机存储器提供；通用异步收发传输器主要作用，是将串行通信信息转化为并行通信信息，并将其输出。
3.2 系统通信网络的设计
系统通信网络包括ZigBee无线传感器网络和GPRS网络两部分，两者都是在串口UARTO的辅助作用下与系统控制平台进行连接，同时，温度湿度和光照强度传感器设置在通信网络终端处，两种传感器型号分别为SLHT5、DZD-T4。ZigBee无线传感器网络以一个协调器节点为核心，采用星型发散结构模式。GPRS网络所使用的通信模式为具有双频特点的SIM900，通信速率为122000b/s。 4 人工智能物联网旱灾监控预警系统软件设计
4.1 Linux操作系统的移植
基于人工智能物联网技术构建形成的旱灾监控预警系统，在进行数据采集、发送以及处理过程中，程序都是处于并行运行状态的，并且还需要在系统中安装外设驱动，这就需要在S3C6420处理器中植入Linux操作系统，将硬件系统中的代码转化为与软件系统相匹配的形式。在移植Linux操作系统之前，首先应该建立交叉编译环境，方便代码编译的顺利完成；其次，在系统运行之前，应该先使Bootloader程序运行，将硬件设备恢复至原始状态；最后制作根文件系统。[2]
4.2 ZigBee无线传感器网络设计
ZigBee无线传感器网絡的组网形式为Z-Stack协议栈，进而实现土壤指标数据在通信终端与协调器之间的传输。Z-Stack协议栈中镶嵌有OSAL轮转查询式多任务操作系统，按照事件的优先顺序逐个进行查询，根据事件是否发生进行函数运算，并在执行运算之后再次访问任务链表，判断事件最终是否发生。
4.3 GPRS网络设计
GPRS网络会在S3C6420处理器的控制作用下，与数据处理中心连接形成整体，完成数据的传输。GPRS网络结构工作流程如图1所示。GPRS网络与系统控制平台的通信方式以及通信协议分别为UARTI和AT，当系统发出运行指令时，GPRS网络便会做出相应的应答。系统运行之前需要恢复至原始状态，如果发出运行指令后，在设定的时间内没有数据发送，系统便会发送心跳包，数据处理中心可以将其丢弃，然后再执行下一步运行。
4.4 信息处理中心设计
信息处理中心在与系统控制平台进行连接时，所采用的通信方式为TCP/IP协议，GPRS网络在两者之间起到传递信息作用。C++builder中网络组件TServerSocket和TClientSocket封装Win Socket编程的各种基本功能，可实现客户端与服务器编程。同时，信息处理中心采用BP神经网络算法设计为三个网络层，以土壤湿度、温度以及光照强度作为输入层，以土壤湿度为输出层，则输入层和输出层的神经元个数分别为1个和3个，隐含层节点数个数使用经验公式和试凑法确定为5个。
5 人工智能物理网旱灾监控预警系统测试分析
在对旱灾监控预警系统进行测试的时候，选取一个监控点，根据监控所得数据对未来5天的土壤湿度进行预测，并将系统预测结果与仪器测量结果进行比较。首先对系统预测结果与实际值进行比较，结果显示，土壤温度、湿度以光照强度的预测值与实际值之间的误差范围分别为±0.5℃、±0.3℃以及±4Lx，表明系统所采集到的数据具有较高的精准度和可靠性。
6 结语
利用人工智能物联网技术，结合嵌入式技术、紫蜂协议技术和全球定位技术，采用BP神经网络计算模式，设计、构建的旱灾监控预警系统，能够根据当前土壤的各项指标数据，对其未来干旱情况进行准确预测，有效提高了旱灾监控预警技术水平，与旱灾监控预测传统方式相比，人工智能物联网旱灾监控预警系统更加方便、快捷，并且误差较小，对推动现代化农业发展具有重要意义，具有较高的推广和应用价值。
【参考文献】
【1】吴习钦，吴文琦.物联网的智能前景——探讨网联网与人工智能技术的契合[J].信息系统工程，2014（6）：57-58.
【2】王发，艾红.人工智能物联网旱灾监控预警系统设计[J].自动化与仪表，2015（4）：23-26.