[發明專利]一種基于農作物信息模型的智能農業系統在審
| 申請號: | 202010739752.5 | 申請日: | 2020-07-28 |
| 公開(公告)號: | CN114004665A | 公開(公告)日: | 2022-02-01 |
| 發明(設計)人: | 王建東;夏翔;賀夢帥;薛天琳;李帥 | 申請(專利權)人: | 西安電子科技大學青島計算技術研究院;西安電子科技大學;西電科大(青島)計算技術研究院有限公司 |
| 主分類號: | G06Q30/06 | 分類號: | G06Q30/06;G06Q50/02;G06Q50/04 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 266000 山東省青島市城*** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 農作物 信息 模型 智能 農業 系統 | ||
本發明公開了一種基于農作物信息模型的智能農業系統,包括遠程智能調節系統單元,監控報警系統單元,在線貿易系統單元,信息系統單元和客服系統單元。本發明旨在合理運用農作物信息模型,構建農業服務平臺,實現對農業各個階段的整合,提供智能調節環境、智能監控以及在線貿易功能;通過對不同的事務給出相應的應對方案,提高了自動控制的效率,智能農業系統能夠自適應的接收農場產生的數據,并根據授權的請求,將相應數據發送至終端,并能夠根據授權的請求,響應終端的控制參數調節和對農業執行裝置的控制。
技術領域
本發明屬于智慧農業領域,具體涉及到一種基于農作物信息模型的智能農業系統。
背景技術
農業信息工作在不斷提高信息工程實施管理能力、應用系統的需求分析能力、電子政務運轉支持能力、信息系統安全保障能力、網絡信息宣傳導向能力、數據處理分析預測能力等服務外,國家除了構建了完備的農業信息網絡,還需鼓勵建立了完善的農業市場信息體系。農業信息技術要求在構建強大的農業數據庫基礎上,完善農業信息網絡,建設農業信息傳播體系和農業市場信息體系。近年來,農業網站如雨后春筍,農業信息服務作用日益增強,農業網站以信息量大、信息及時、便于查詢、可遠程交易、互動性好等特點正受到越來越多的農民關注。農民可以通過農業網站學習新的農業技術,了解國家政策,調整種養結構,買賣農產品等。但農業網站也存在普遍問題:網站總體規模小,分布不均衡;網站信息重復現象嚴重,實用性差;設計不夠精細,信息內容缺乏多樣性;信息的時效性差,信息內容單調等。然而,現有遠程農業信息智能分析系統對農業生態信息監測不準確;同時,無法科學的根據種植物實際情況對大棚內的環境和土壤進行調節,不能很好的滿足實際使用需求。
目前,市面上的智能農業系統均采用軟硬件結合的方式運行,利用各類環境傳感器收集信息,但是對于收集的信息并沒有合適的使用,只作為簡單的展示信息。有一些智能管理系統可以智能調節設備,但是怎么調是由用戶自身根據經驗判斷,并沒有一個合適的標準。在市面上,并沒有一套產品生命線能夠貫穿種植階段至出售階段。
發明內容
本發明的目的是合理運用農作物信息模型,構建農業服務平臺,實現對農業各個階段的整合,提供智能調節環境、智能監控以及在線貿易功能。
為實現上述目的,本發明提供如下技術方案:一種基于農作物信息模型的智能農業系統,包括遠程智能調節系統單元,監控報警系統單元,在線貿易系統單元,信息系統單元和客服系統單元。遠程智能調節系統單元根據農作物信息模型的影響因子以及監控報警系統得到環境參數做出調整,使得環境參數趨于影響因子決定的值;監控報警系統單元具有監控和異常報警功能,包括攝像頭監控模塊和傳感器監控模塊;在線貿易系統單元提供一個可靠的平臺供客戶交易統,包括交易發起端、發貨監控模塊、控制器、顯示器、存儲器、購買端、數據分析端和支付監控單元,交易發起端為需要出售農產品的用戶使用端,交易發起端用于發起交易,交易發起端用于通過售出物品傳輸到控制器,控制器用于將售出物品傳輸到存儲器進行實時存儲;購買端用于購買用戶輸入需購物品,購買端用于將需購物品傳輸到控制器,控制器用于將需購物品傳輸到存儲器進行實時存儲;控制器用于根據售出物品和需購物品并將其自動匹配完成交易;信息系統單元主要存儲和處理農作物從種植到售出的信息、農產品交易的信息、市場信息以及關于農業科普信息,存儲的信息從農作物種植開始,歷經種植階段,加工階段,出售階段,快遞階段;客服系統單元用來處理來自用戶的不同問題。
進一步的,遠程智能調節系統單元包括澆灌控制模塊、水流控制模塊、溫度控制模塊、光照控制模塊以及PH控制模塊,各個控制由用戶安裝的智能調節設備為準,每種控制都自成系統,都有自身的工作方式,在智能調控系統中可自己設置各個控制的閾值。
進一步的,監控報警系統單元中傳感器監控模塊可以實時監控環境數據,提供實時數據給智能調節系統及用戶;同時進行信息數據收集,將監控數據與農作物生產結果的信息放入機器學習程序中得到農作物的影響因子。
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