一种智慧农业物联网系统

技术领域

本发明涉及物联网领域，具体涉及一种智慧农业物联网系统。

背景技术

目前我国的农业物联网已经发展到可以通过农业现场信息传感器对农作物生长的环境温度、湿度、光照、二氧化碳浓度、土壤温度、土壤湿度等一系列关键参数进行采集、分析，然后通过智能控制设备对农作物进行的全自动监控灌溉、喷药、降温和补光等一系列操作，能够有效解决农业生产主体复杂，需求千变万化主动捕捉困难。

现有专利文件CN109870189A本发明公开了一种农业大棚种植用物联网信息采集、控制系统，属于物联网信息采集、控制系统技术领域，解决现有技术中人为判断是否需要施肥和浇水，容易造成误判，造成肥料、水的浪费或种植物的枯萎而产量不高的问题。本发明包括设置在土壤中的感应装置、设置在用户端的信息控制处理装置、用于感应装置和信息控制处理装置之间进行信息传递的网络装置；所述感应装置包括：养分传感模块、湿度传感模块、GPS定位模块和信息发送模块；所述信息控制处理装置包括信息接收模块、判断模块和显示模块。通过养分传感模块和湿度传感模块分别感应的信息，根据判断模块中给定的养分和湿度的范围判断此处的土壤是否适合种植物的生长，从而对种植物的生长环境进行判断，从而更有针对性的进行种植。

但农作物不同生成阶段需要的养分也不同，需要掌握作物所处生长阶段和土壤之间的相互关系，合理对土壤进行养分补充，有利于获得高质量产物；不同土壤条件需要补充的养分不同，不同作物在不同生长阶段所需要的养分也不同。

从作物不同的生长阶段所需的养分不同来看，为保证更优质的作物质量，现在急需一种农业物联网系统能够针对作物所处生长阶段和土壤之间关系的不同，得到作物在当前土壤条件和生长阶段下需要补充的养分。

发明内容

本发明针对现有农业物联网系统不能很好地针对作物生长阶段的不同和土壤条件的不同获知作物在当前土壤条件和生长阶段下需要补充的养分的问题，提出了一种智慧农业物联网系统。

为了解决上述技术问题，本申请提供如下技术方案：

一种智慧农业物联网系统，包括云端服务器和农业大棚，还包括：

数据库、作物图像采集装置和土壤检测装置；

云端服务器与数据库、作物图像采集装置和土壤检测装置无线连接；

云端服务器包括作物图像分析模块、土壤分析模块；

数据库内包括各品种作物的品种信息，各品种作物的图像数据，各品种作物不同生长阶段的生长图像数据和各品种不同生长阶段所需的土壤养分数据；

作物图像采集装置，用于对大棚内作物进行图像采集，得到作物图像，并将作物图像发送给数据库；

作物图像分析模块，作物图像与数据库中各品种作物不同生长阶段的生长图像数据进行比对，匹配成功得到该作物的所处生长阶段，以及该作物当下所处的实际生长阶段是否出现长势不佳的情况，若出现长势不佳的情况则传输信息给土壤检测装置；

土壤检测装置，若出现作物长势不佳的情况，则对该作物所属区域的土壤进行土壤检测，得到土壤检测结果，土壤检测结果包括该土壤中的实际营养成分数据，并将实际营养成分信息发送给云端服务器；

土壤分析模块，用于对土壤检测结果进行分析，通过调取数据库中该品种的所属生长阶段所需的土壤养分数据，与实际营养成分数据进行比对，得到养分缺失数据。

有益效果：通过建立数据库，在数据库内储存品种作物的品种信息，各品种作物的图像数据，各品种作物不同生长阶段的生长图像数据和各品种不同生长阶段所需的土壤养分数据；再通过作物图像采集装置对作物的图像进行采集，得到作物图像，将作物图像发送给数据库，与数据库中各品种作物不同生长阶段的生长图像数据进行比对，匹配成功得到该作物所处的实际生长阶段，以及该作物当前生长阶段是否出现长势不佳的情况；若出现长势不佳的情况则采集土壤并进行检测，分析土壤中的实际营养成分数据，并将分析结果发送给云端服务器，云端服务器的土壤分析模块调取数据库中该品种所属生长阶段所需的土壤养分数据，与实际营养成分数据进行对比，从而得到养分缺失数据，针对作物生长阶段的不同和土壤条件的不同，得到作物在当前土壤条件和生长阶段下需要补充的养分。

进一步，所述作物图像采集装置采用可变焦监控摄像头，实现对大棚内视角全覆盖，对作物生长情况进行实时监控。

有益效果：用过变焦摄像头的实现对大棚内视角的全覆盖，达到每个作物都处在监控范围内。

进一步，还包括灌溉装置，灌溉装置包括控制器、养分储存装置和养分输送装置，控制器和云端服务器连接，控制器接收到养分缺失数据后从养分储存装置内调取土壤缺失的养分，再通过养分输送装置将缺失的养分输送到该作物所属区域的土壤内。

有益效果：在接收到养分缺失数据后，养分储存装置依据缺失的养分进行及时补充，并通过养分输送装置对养分进行精确的输送。

进一步，所述土壤分析模块包括土壤养分速测仪、土壤重金属检测仪和土壤酸碱度速测仪。

有益效果：土壤养分测速仪主要检测的元素有铵态氮、速效磷、有效钾、有机质、pH、盐分等，土壤重金属检测仪可分析铬含量,铜含量,镍含量,钼含量,锰含量等，土壤酸碱度速测仪可测试土壤pH，通过三者检测结果的结合更好的判断土壤的状态和现有养分。

进一步，作物图像采集装置和土壤检测装置包括无线发射模块，云端服务器包括无线接收模块。

有益效果：作物图像采集装置和土壤检测装置均包括无线发射模块，与云端服务器的无线接收模块配合进行信息的传输。

进一步，还包括用户终端，用户终端与云端服务器连接，用户终端包括手机、电脑。

有益效果：通过用户终端与云端服务器连接，可以及时获知大棚内作物的生长情况以及土壤的养分情况。

附图说明

图1为本实施例一一种智慧农业物联网系统的结构框图；

图2为本实施例二一种智慧农业物联网系统的流程图；

图3为本实施例二一种智慧农业物联网系统的喷灌装置结构图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式进一步详细说明：

说明书附图中的附图标记包括：喷灌头1、线圈2、磁铁3、蜗杆4。

实施例一

如图1所示,一种智慧农业物联网系统，包括云端服务器和农业大棚，还包括：

数据库、作物图像采集装置和土壤检测装置；

作物图像采集装置、作物图像判断模块、作物图像分析模块、土壤检测装置和土壤分析模块包括无线发射模块，云端服务器包括无线接收模块；云端服务器与数据库、作物图像采集装置和土壤检测装置无线连接；云端服务器包括作物图像判断模块、作物图像分析模块、土壤分析模块。用户终端与云端服务器连接，用户终端包括手机、电脑、iPad等。

数据库内包括各品种作物的品种信息，各品种作物的图像数据，各品种作物不同生长阶段的生长图像数据和各品种不同生长阶段所需的土壤养分数据。

作物图像采集装置，作物图像采集装置采用可变焦监控摄像头，本实施了中采用四个海康威视DS-2DC2204IW-D3/W高清监控摄像机分别安装在大棚顶部的四角，实现对大棚内视角全覆盖，达到对作物生长情况进行实时监控；通过变焦摄像头对大棚内作物进行图像采集，得到作物图像，并将作物图像发送给数据库，与数据库中各品种作物的图像数据进行比对，本实施例中采用TensorFlow物体识别，采集大量的不同作物不同生长阶段的图片进行机器训练，通过机器学习搭建作物的识别库，最后完成对作物不同生长阶段的有效识别，然后采用现有技术中的基于机器视觉图像的多目标提取识别，利用MATLAB的数值计算、图形处理和可视化建模以及动态仿真等功能,有效地实现作物的分离和识别，本实施例基于此现有技术在保证光照一样的条件下对作物进行识别，可以识别处该作物根茎是否粗壮、叶子是否完整、叶子颜色是否正常、高度是否正常，若识别处作物出现根茎过细、叶子残缺、叶子颜色发黄或者作物矮小则判定为存在长势不佳的情况，则输出长势不佳的信息给土壤检测装置。

土壤检测装置，若出现作物长势不佳的情况，则对该作物所属区域的土壤进行土壤检测，得到土壤检测结果，土壤检测结果包括该土壤中营养成分的实际数据信息。

云端服务器包括土壤分析模块，用于对土壤检测结果进行分析，通过调取数据库中所述品种的实际生长阶段所需的土壤养分数据，与实际数据信息进行比对，得到养分缺失数据。

还包括灌溉装置，灌溉装置包括控制器、养分储存装置和养分输送装置，控制器和云端服务器连接，控制器接收到养分缺失数据后从养分储存装置内调取土壤缺失的养分，再通过养分输送装置将缺失的养分输送到该作物所属区域的土壤内。

所述土壤分析模块包括土壤养分速测仪、土壤重金属检测仪和土壤酸碱度速测仪，本实施例中的土壤养分速测仪采用赛兰TRF-SL-1A土壤养分速测仪；土壤重金属检测仪采用中西恒ZX-101测土仪，对土壤的铬含量,铜含量,镍含量,钼含量,锰含量进行检测，检测精度可以达到0.01；土壤酸碱度速测仪采用TZS-pH-IG托普云农土壤原位pH仪，相对于不可以直接插入土壤测试土壤酸度的普通土壤pH仪，TZS-pH-IG托普云农土壤原位pH仪可直接埋入土壤测试，直接读数。

实施例二

与实施例二相比，不同之处仅在于，还包括：土壤湿度检测装置、电磁阀控制模块、阀门控制终端和灌溉终端；阀门控制终端包括常闭电磁阀门、电磁阀控制模块和电源模块。

如图3所示，灌溉终端包括喷灌头1、线圈2、磁铁3和小型电机，本实施例中的喷灌头1采用黄翅可控4分DN15喷灌头1，可实现360°旋转喷水灌溉。喷灌头1下固定连接有竖直的输水管，输水管外壁套有线圈2，线圈2与输水管外壁不接触，线圈2底部固定连接有升降装置，升降装置连接小型电机，喷灌头1上方固定连接有磁铁3。

小型电机采用R140微型电机，升降装置包括涡轮和蜗杆4，电机输出端与涡轮固定连接，蜗杆4顶部固定连接线圈2，电机转动带动涡轮转动，涡轮转动带动蜗杆4升降，进而控制线圈2的升降。

作物图像分析模块还用于，将作物图像发送给数据库进行比对分析，本实施例采用TensorFlow物体识别，采集大量的不同作物不同生长阶段的图片进行机器训练，通过机器学习搭建作物的识别库，最后完成对作物不同生长阶段的有效识别，匹配成功得到该作物对应的品种信息、所处的生长阶段和该生长阶段下所需的土壤湿度值，从而得到该作物当前生长阶段的所需土壤湿度值。

土壤湿度检测装置，用于对该作物所属区域的土壤进行土壤湿度检测，得到实际土壤湿度值，并将实际土壤湿度值发送给云端服务器，本实施例采用型号为ZXYD123的中西(CXZ)土壤湿度测试仪。

灌溉分析模块，用于对实际土壤湿度值、所需土壤湿度值进行分析，判断实际需要的灌溉量和灌溉范围。

水流判断模块，根据实际需要的灌溉量和灌溉范围分析得到完成灌溉的需水量，结合灌溉装置分析得到喷水时水柱的流速和喷水时间。

电磁阀控制模块，根据喷水时间控制电磁阀开启的时间，需要喷水时驱动电磁阀导通，电磁阀门开启，达到喷水时间后驱动电磁阀断开，电磁阀门关闭。

线圈2控制模块，根据水柱的流速和喷水的时间计算灌溉过程中喷灌头1转动带动磁铁3转动时线圈2切割磁感线产生的电量是否高于电机驱动线圈2上升到预定高度消耗的电量，若高于，则控制电机开启，带动线圈2上升到预定高度，预定高度设置在喷灌头1下方5cm处，线圈2切割磁感线电量储存在电源模块中。

有益效果：本实施例通过对作物图像进行分析，得到该作物处在当前生长阶段的所需土壤湿度值，然后对该作物所属区域内的土壤进行土壤湿度检测，得到实际土壤湿度值，根据实际土壤湿度值和所需土壤湿度进行分析，得到实际需要的灌溉水量，根据实际需要的灌溉量和灌溉范围分析得到完成灌溉的需水量，结合灌溉装置分析得到喷水时水柱的流速和喷水时间；喷水时电磁阀控制模块驱动电磁阀导通，此时电磁阀门开启，达到喷水时间后电磁阀断开，电磁阀门关闭，准确把握灌溉的用水量和完成灌溉驱动电磁阀开启的用电量，较好的达到环保节能的效果；同时据水柱的流速和喷水的时间计算灌溉过程中喷灌头1转动带动磁铁3切割线圈2产生的电量是否高于电机驱动线圈2上升到预定高度消耗的电量，若高于，则控制电机开启，带动线圈2上升到预定高度，喷灌头1转动带动磁铁3转动，线圈2切割磁感线产生感应电流，感应电流储存在电源模块中。

以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。