引言

長期以來，中國農業(yè)發(fā)展較為落后，科學技術對農業(yè)生產(chǎn)的貢獻率較低。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展，農業(yè)智能化時代逐步到來。經(jīng)過對陜西省蒲城縣等農業(yè)基地的多次實地考察，發(fā)現(xiàn)存在著農業(yè)自動化程度低、無法遠程監(jiān)控、增產(chǎn)因素難以把控等問題，因此對大棚內作物的生長狀況進行實時監(jiān)控十分必要。本系統(tǒng)以分布式傳感器節(jié)點、NB-IoT數(shù)據(jù)鏈、云端服務器為關鍵組分，設計了具有遠端監(jiān)控作物生長狀態(tài)，調節(jié)環(huán)境參數(shù)等功能的智能農業(yè)輔助控制系統(tǒng)。

1 系統(tǒng)設計

本系統(tǒng)整體可分為4部分：第1部分是以單片機（MCU）和NB-IoT模塊為核心的節(jié)點主體；第2部分是以透傳云、服務器為核心的遠程分析及數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)；第3部分是包括DHT11溫濕度傳感器、CCS811二氧化碳傳感器、BH1750光照度傳感器等定制化外置傳感器和繼電器、電磁閥等控制器；第4部分是樹莓派微型電腦和NB-IoT模塊節(jié)點以及攝像頭等數(shù)據(jù)量較大的傳感器。樹莓派上可讀取攝像頭拍攝畫面，運行本地分析程序，將分析結果通過NB-IoT上傳至透傳云。整體系統(tǒng)框架圖見圖1。

通過引入視覺分析，使用動態(tài)閾值離散化和FCN（全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡）等語義分割技術對棚區(qū)木耳的長勢進行動態(tài)追蹤，有效解決了當前采摘效率較低的問題。將傳感器和中心節(jié)點模塊化，用戶也可通過選裝相關配件、傳感器來選擇相關服務。通過對農作物生長狀況歷史記錄分析，系統(tǒng)可半監(jiān)督學習作物生長全過程的最優(yōu)環(huán)境參數(shù)，對整個生長周期有更全面的了解和調整，從而有效實時地監(jiān)測大棚內作物的生長狀況，并自動作出相應調整，真正實現(xiàn)智能農業(yè)生產(chǎn)。

1.1 系統(tǒng)控制算法

系統(tǒng)在安裝后，節(jié)點向服務器進行注冊，發(fā)送安裝的傳感器和控制器的種類和個數(shù)。接著初始化用戶界面，顯示各個傳感器和控制器的狀態(tài)，儲存各傳感器的歷史數(shù)據(jù)表格，以供用戶在圖形化界面上選擇自動控制的流程和條件。服務器根據(jù)各節(jié)點的運算能力及接入的傳感器和控制器，將每個控制流程平均分布加載到各節(jié)點。最后對NB-IoT兩次喚醒之間的休眠間隔進行配置，并使之實現(xiàn)同步喚醒。當NB-IoT休眠時，不進行通訊，各節(jié)點和服務器獨立運行。需要發(fā)送的數(shù)據(jù)自動存入緩沖區(qū)，等待NB-IoT喚醒后再進行發(fā)送。設定控制算法流程示意圖見圖2。

1.2 系統(tǒng)工作過程

節(jié)點將接收到的傳感器數(shù)據(jù)輸入到控制中進行計算，得出控制指令，并將得出的控制指令存入緩沖區(qū)等待發(fā)送。再讀取各個傳感器，將數(shù)據(jù)儲存至緩沖區(qū)等待上傳。若數(shù)據(jù)超過報警上下限則強制喚醒NB-IoT，向服務器發(fā)送報警信息；反之則進入低功耗模式，等待NB-IoT模塊定時喚醒，以減小功耗。

服務器通過分析歷史數(shù)據(jù)，結合基地中心上傳的長勢數(shù)據(jù)，得出目前狀態(tài)的種植方案，更新控制過程的各個參數(shù)。待節(jié)點的NB-IoT喚醒后，各節(jié)點向服務器上傳最新傳感器數(shù)據(jù)，在服務器上更新控制參數(shù)，進而向其他節(jié)點發(fā)送控制指令（或接收其他節(jié)點發(fā)來的控制指令）。從其他節(jié)點接收本節(jié)點內控制算法所需要的數(shù)據(jù)。最后結束一次工作循環(huán)，使NB-IoT休眠。

2 系統(tǒng)功能實現(xiàn)

2.1 硬件部分

2.1.1 節(jié)點探針模塊

采用STM32F103C8T6作為微控制器（MCU），其功能強大且價格低廉。將每塊單片機封裝成一個監(jiān)測“探針”，置于大棚中的監(jiān)測點處，實現(xiàn)對大棚內的空氣溫濕度、光照強度和二氧化碳濃度的實時記錄，并將數(shù)據(jù)上傳至上位機，以便農業(yè)工作人員依據(jù)實地情況及時作出處理。

2.1.2 溫濕度檢測模塊

溫濕度測量采用數(shù)字傳感器DHT11，該傳感器依靠單總線協(xié)議與MCU（單片機）進行通信。在未接收主機發(fā)送的開始信號時，傳感器處于超低能耗狀態(tài)，盡可能地節(jié)省消耗。同時它應用了專用的數(shù)字模塊采集技術和溫濕度傳感技術，可確保高的測量可靠性與長期穩(wěn)定性。DHT11單總線協(xié)議時序圖見圖3。

2.1.3 光照強度檢測模塊

光照強度測量采用數(shù)字型光強度傳感器BH1750，它具有較高的分辨率，利用它可探測到變化范圍在1~65535 lx內的光強數(shù)據(jù)。傳感器有6種分辨率模式可供選擇，基于對實際情況的分析，采用了連續(xù)H分辨率模式，該模式工作在11 lx分辨率下，一次測量時長約為120 ms。依照芯片對應的通信時序圖，我們編寫了基于I 2 C通信協(xié)議的使用程序。I 2 C協(xié)議時序圖見圖4。

2.1.4 二氧化碳濃度檢測模塊

二氧化碳濃度是農業(yè)生產(chǎn)中一項較為重要的參數(shù)，在考慮了工作性能、實際需求、傳感器體積、成本等多個方面之后，最終確定使用Cambridge CMOS Sensors公司生產(chǎn)的超低功耗微型氣體傳感器CCS811。

2.2 軟件部分

2.2.1 服務器搭建

本系統(tǒng)通過租用云服務器將NB-IoT采集的數(shù)據(jù)保存下來，進行數(shù)據(jù)管理。通過瀏覽器打開我們的web端界面，輸入對應的NB-IoT設備ID，可實現(xiàn)web端與NB-IoT設備的連接。web端程序監(jiān)測NB-IoT的實時情況，一旦NB-IoT采集的數(shù)據(jù)更新，即可立即獲取最新的大棚數(shù)據(jù)。這里同樣通過程序連接NB-IoT模塊，利用自定義函數(shù)來獲取賬號下的大棚數(shù)據(jù)信息。獲取的數(shù)據(jù)分別對應著大棚號、節(jié)點號、棚內溫度（℃），空氣濕度（%）、光照強度（lx）以及二氧化碳濃度。

為了方便數(shù)據(jù)的管理，我們使用關系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)MySQL，存儲數(shù)據(jù)信息。通過建立獨立數(shù)據(jù)庫，在庫內為每個大棚單獨建表，各自存儲對應的數(shù)據(jù)，表的數(shù)量可根據(jù)當前狀況進行增添或刪減，利于后期項目管理。當節(jié)點有需要時，服務器可回歸分析歷史記錄，得出對當前情況最有利的參數(shù)值。

在ODBC驅動的輔助下，實現(xiàn)了JavaScript和MySQL數(shù)據(jù)庫的連接，當JavaScript獲取NB-IoT更新的數(shù)據(jù)時，數(shù)據(jù)即可有序存入庫中。

2.2.2 用戶界面實現(xiàn)

為了實現(xiàn)直觀顯示用戶所有設備狀態(tài)及關鍵數(shù)據(jù)，遠程控制大棚設備運作等功能，界面每個賬戶下的設備在首頁以卡片形式展示，用戶可看到各個設備所監(jiān)測指標的數(shù)值及當前設備的在線狀態(tài)。用戶在界面點擊單個卡片便可進入詳情頁面，查看該設備上的具體數(shù)據(jù)及圖表化形象展示。

配置適配器MyFragmentPagerAdapter，創(chuàng)建ViewHolder 并定義item點擊回調接口。用TabLayout控件，設置監(jiān)聽并重寫onTabSelected方法。利用Adapter實現(xiàn)各個Fragment切換，并用RecyclerView來實現(xiàn)在頁面中添加列表式的item，同樣需要配置適配器RvAdapter。每個item配置但單獨的xml文件。各個item點擊的效果由item_selector.xml來實現(xiàn)。

利用Android下的廣播機制，通過自定義的UsrCloudClient、UsrCloudClientService等Java類，來連接NB-IoT設備并進行實時數(shù)據(jù)更新與獲取。

2.2.3 作物長勢分析系統(tǒng)實現(xiàn)

本系統(tǒng)通過網(wǎng)絡攝像頭對圖像進行采集后，先對圖像進行語義分割。進而采用FCN（全卷積網(wǎng)絡）對語義進 行分割，通過預先劃分區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)集訓練后，可對任意場景和角度將作物區(qū)域進行分割。相比傳統(tǒng)的（Mask）蒙版劃分適應性更強，可靠性更高。典型FCN網(wǎng)絡架構見圖5。

3 結論

經(jīng)實際測試，本系統(tǒng)硬件、軟件及方案都可行，且高度滿足當前中國科技農業(yè)推廣的需求。對比目前同類產(chǎn)品，本系統(tǒng)具有成本低、效率高、可定制化等優(yōu)點，基本適用于所有農作物的農業(yè)生產(chǎn)。

責任編輯：gt