排序方式: 共有19条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1.
2.
集约化家禽养殖无线传感器网络监测系统 总被引:1,自引:0,他引:1
针对集约化家禽养殖过程中禽舍环境监测效率低、灵活性差等问题,本研究构建了基于无线传感器网络技术的远程禽舍环境监测系统.设计并研制了以监测禽舍环境温湿度、氨气浓度为目的的传感器节点和路由节点,以数据远程传输为目的的GPRS网络网关节点;节点软件使用C语言编程,根据实际需求编写了无线路由协议及应用程序.该系统实现了禽舍环境信息远程在线监测,解决了集约化家禽养殖过程中环境信息信息化、网络化所存在的问题,为保障集约化家禽养殖的生产安全提供了一种新的手段. 相似文献
3.
为了精确判断茶树水分胁迫情况,以Idso的作物水分胁迫指数(CWSI)模型中的参数为监测对象,研制了一套茶树水分胁迫田间参数自动采集系统,实现对表征茶树发生水分胁迫的茶树自身生理参数及茶树田间物理环境参数的自动监测.系统通过不同的传感器节点分别监测茶树的冠层温度、田间的土壤湿度和土壤热通量、太阳净辐射、风速及空气温湿度.通过所采集的上述参数,结合CWSI模型,便可精确计算出茶树水分胁迫指数,用于指导灌溉,避免茶树发生干旱胁迫或过度灌溉.系统充分利用了无线传感器网络的便捷性,各传感器节点所采集的参数以多跳的方式无线传输至远端的上位机节点,上位机节点可以本地存储参数,也可通过串口,输送至电脑上.系统经过重新标定,也可用于监测其他作物的水分胁迫情况. 相似文献
4.
5.
6.
针对物料喂入量变化导致振动筛面堆积堵塞,影响筛分性能的问题。以变振幅筛分机构导向滑槽转角为变量,RecurDyn和EDEM联合仿真水稻籽粒、茎秆非正常喂入(0.5 kg/s)条件下变振幅防堵筛分过程。BP神经网络预测不同滑槽转角下变振幅的筛分效率、含杂率,优化变振幅调节,缓解筛面堆积堵塞,改善筛分性能。结果表明物料非正常喂入(0.5 kg/s)下导向滑槽转角0°~10°时筛分效率在55%~58%内平稳上升,含杂率在0.1%~0.16%内小范围波动变化;滑槽转角15°~40°时筛分效率在58%~75%内线性增大,含杂率在0.11%~0.19%内波动上升;滑槽转角40°~45°时筛分效率骤然线性下降至65.8%,含杂率陡然升高至0.37%。BP神经网络预测滑槽转角在37°时变振幅筛分效率最高、含杂率较低,变振幅防堵筛分性能更好,此时筛分效率和含杂率为74.30%、0.20%。BP神经网络预测模型R2为0.999,预测误差集中在-0.000 41,预测曲线均高度拟合。验证了BP神经网络预测模型的可靠性和精确度。这为未来变振幅防堵筛分的智能化调控提供了依据。 相似文献
7.
8.
【目的】 虫害是影响荔枝产量与品质的重要制约因素,基于深度学习的荔枝虫害识别可以为荔枝种植过程中的虫害防治工作提供技术支持,对提高荔枝产量及品质,提高果园生态安全具有重要作用。【方法】 文章针对目前荔枝虫害识别领域存在的问题,为提高虫害目标识别精度和效率,以荔枝蝽象为目标虫害,提出一种基于YOLO v4的目标检测方法,首先使用专业摄像头、大型数据库、智能虫情测报灯3种方式采集荔枝虫害图像,配合数据增强方法,用LableImg平台进行数据标注,制作一个特征丰富的数据集,在CSP Dark net框架下进行网络模型训练,得到荔枝虫害识别模型。【结果】 基于深度学习的荔枝虫害识别技术在广州从化荔枝现代农业产业园进行应用,取得了较好的应用效果,证明该技术可以实现真实复杂环境中荔枝虫害的有效识别。【结论】 基于深度学习的荔枝虫害识别模型,能够实现虫害的科学监测,降低农户对于虫害的投入成本,减少化学农药的使用,改善荔枝生长的环境,进一步实现荔枝生产绿色化要求,增加作物的经济价值。 相似文献
9.
基于无线传感器网络的水产养殖水质监测系统开发与试验 总被引:17,自引:9,他引:8
为解决目前水产养殖水质自动监测系统存在布线困难、灵活性差和成本高等问题,该文构建了基于无线传感器网络的水产养殖水质监测系统。该系统的传感器节点负责水质数据采集功能,并通过无线传感器网络将数据发送给汇聚节点,汇聚节点通过RS232串口将数据传送给监测中心。传感器节点的处理器模块采用MSP430F149单片机,无线通信模块由nRF905射频芯片及其外围电路组成,传感器模块以PHG-96FS型pH复合电极和DOG-96DS型溶解氧电极为感知元件,电源模块以LT1129-3.3、LT1129-5和Max660组成的电路提供3.3和±5V。设计了传感器输出信号的调理电路,将测量电极输出的微弱信号放大,满足A/D转换的要求。节点软件以IAR Embedded Workbench为开发环境,采用单片机C语言开发,实现节点数据采集与处理、无线传输和串口通信等功能。监测中心软件采用VB6.0开发,为用户提供形象直观的实时数据监测平台。对系统的性能进行了测试,网络平均丢包率为0.77%,pH值、温度和溶解氧的平均相对误差分别为1.40%、0.27%和1.69%,满足水产养殖水质监测的应用要求,并可对大范围水域实现水质环境参数的实时监测。 相似文献
10.
能量自给的果园信息采集无线传感器网络节点设计 总被引:6,自引:5,他引:1
针对果园中所存在的无线通信障碍与电池更换困难问题,该文设计了一款适合果园信息采集的无线传感器网络(wirelesssensor network,WSN)节点。节点以MSP430F149为核心,nRF905射频芯片及其外围电路作为无线通信模块,CN3058和HT6292智能充电芯片及其外围电路作为太阳能充电模块,电机驱动芯片ULN2003及水平、垂直电机作为太阳追踪模块,DHT22空气温湿度传感器和TDR-3土壤含水量传感器及其外围电路作为传感器模块,并以该硬件平台编写了通信协议、应用程序和时间同步算法。分析、测试了节点的功耗、通信距离以及太阳能充电时间,在空旷地带有效通信距离达到202m;主电路电池由3V充电至3.6V所需时间为580min,传感器电路电池由5.6V充电至7.2V所需时间为283min;在无太阳能充电且节点系统工作周期为30min情况下,主电路生命周期理论值为497d,传感器电路生命周期理论值为147d。组网试验结果表明:网络丢包率小于1.5%,能够满足果园信息采集以及能量自给的应用要求。 相似文献