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    基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能溫室關(guān)鍵技術(shù)研究

    2015-04-27 13:27:19鄒承俊余攀
    物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 2015年4期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)融合模糊控制物聯(lián)網(wǎng)

    鄒承俊 余攀

    摘 要:物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為農(nóng)業(yè)信息化建設(shè)注入了強(qiáng)勁的動(dòng)力,基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能溫室作為設(shè)施農(nóng)業(yè)中的主要應(yīng)用近年來(lái)發(fā)展迅速,極大地提高了農(nóng)業(yè)信息化水平。但一些關(guān)鍵技術(shù)還不成熟,整體達(dá)到了自動(dòng)化,還沒(méi)有上升到智能化的水平。在分析當(dāng)前智能溫室研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,對(duì)農(nóng)業(yè)專(zhuān)家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)融合、視頻圖像分析、模糊控制等在實(shí)際應(yīng)用上還比較欠缺的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了分析和探討,并提出了未來(lái)智能溫室技術(shù)的發(fā)展方向。

    關(guān)鍵詞:物聯(lián)網(wǎng);智能溫室;農(nóng)業(yè)專(zhuān)家系統(tǒng);數(shù)據(jù)融合;視頻圖像分析;模糊控制

    中圖分類(lèi)號(hào):TP277 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2095-1302(2015)04-00-03

    0 引 言

    物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為近年來(lái)最熱門(mén)的話題之一,被認(rèn)為是繼計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)之后的第三次信息技術(shù)革命。其在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中有著廣泛地應(yīng)用,無(wú)論是從農(nóng)產(chǎn)品種植地培育準(zhǔn)備階段、生長(zhǎng)階段還是收獲階段,都可以用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來(lái)提高效率、精細(xì)管理和降低生產(chǎn)管理成本[1-5]??v觀當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智能溫室中的應(yīng)用,大多注重在信息監(jiān)測(cè)、傳輸和一些簡(jiǎn)單的自動(dòng)化控制方面,實(shí)際上僅僅是實(shí)現(xiàn)了由機(jī)器設(shè)備代替人力勞動(dòng)。在對(duì)大數(shù)據(jù)的融合、數(shù)據(jù)深度挖掘、生長(zhǎng)模型建立、人工智能等方面的應(yīng)用上還存在較大不足。本文在對(duì)智能溫室研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,提出了將農(nóng)業(yè)專(zhuān)家系統(tǒng)、模糊控制、數(shù)據(jù)融合、視頻圖像分析等關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用到現(xiàn)代智能溫室系統(tǒng)中的方法。

    1 智能溫室研究現(xiàn)狀分析

    當(dāng)前基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能溫室系統(tǒng)研究較多的集中在對(duì)前端信息感知和數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)的研究,如無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)、ZigBee通信協(xié)議、物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)接入等[6-11]。在環(huán)境調(diào)控方面,主要通過(guò)反饋控制的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)。通常采用在建立相應(yīng)控制規(guī)則的基礎(chǔ)上,對(duì)傳感器采集數(shù)據(jù)值和預(yù)設(shè)參數(shù)值比較,通過(guò)條件判斷的方式來(lái)下發(fā)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)機(jī)電設(shè)備的控制指令。這種實(shí)現(xiàn)方式可根據(jù)溫室內(nèi)現(xiàn)狀來(lái)自動(dòng)調(diào)控環(huán)境因素,但控制方式簡(jiǎn)單,無(wú)法在作物整個(gè)生長(zhǎng)周期內(nèi)提供穩(wěn)定、可靠的調(diào)控。往往在面臨較為復(fù)雜的實(shí)際情況時(shí),出現(xiàn)控制工作的不穩(wěn)定甚至錯(cuò)誤??傮w上看,缺乏一個(gè)系統(tǒng)科學(xué)的決策機(jī)制,無(wú)法完全體現(xiàn)出人工智能的特點(diǎn)。

    在數(shù)據(jù)處理和發(fā)掘方面,當(dāng)前更多的是完成對(duì)傳感器數(shù)據(jù)和視頻信息地存儲(chǔ),提供實(shí)時(shí)、歷史數(shù)據(jù)地查詢(xún)和數(shù)據(jù)報(bào)表地呈現(xiàn)。對(duì)數(shù)據(jù)的融合、分析和挖掘方面是非常缺乏的,無(wú)法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的利用,從而去指導(dǎo)生產(chǎn)和管理,造成數(shù)據(jù)的浪費(fèi)。

    綜上,合理的將農(nóng)業(yè)專(zhuān)家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)融合、視頻圖像、模糊控制分析等技術(shù)應(yīng)用到智能溫室中,將極大地提高系統(tǒng)智能化水平,真正讓農(nóng)業(yè)用戶體驗(yàn)到基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能溫室?guī)?lái)的效益。

    2 關(guān)鍵技術(shù)研究

    2.1 農(nóng)業(yè)專(zhuān)家系統(tǒng)

    農(nóng)業(yè)專(zhuān)家系統(tǒng)是整個(gè)智能溫室系統(tǒng)的核心和大腦,一般由知識(shí)獲取工具、知識(shí)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、模型庫(kù)、推理機(jī)、人機(jī)界面等組成。專(zhuān)家系統(tǒng)地開(kāi)發(fā)需要大量農(nóng)業(yè)專(zhuān)家知識(shí)的積累、對(duì)知識(shí)的恰當(dāng)表示和描述、作物生長(zhǎng)模型的建立、推理機(jī)的實(shí)現(xiàn)等過(guò)程[12,13]。由于開(kāi)發(fā)過(guò)程長(zhǎng)、難度大,往往最為關(guān)鍵的農(nóng)業(yè)專(zhuān)家系統(tǒng)在智能溫室建設(shè)中容易被忽視。

    下面以智能溫室中種植的番茄為例,提出一種番茄專(zhuān)家系統(tǒng)的構(gòu)建方法。

    通過(guò)采用Java Web、Tomcat以及MySQL 進(jìn)行Web應(yīng)用程序開(kāi)發(fā),實(shí)現(xiàn)支持用戶通過(guò)網(wǎng)絡(luò)瀏覽器的應(yīng)用方式。系統(tǒng)功能主要分為番茄模型預(yù)測(cè)子系統(tǒng)、番茄病蟲(chóng)害診斷子系統(tǒng)以及智能決策子系統(tǒng)三部分。采用三層架構(gòu)的B/S模式實(shí)現(xiàn)。第一層為視圖層,由JSP頁(yè)面完成用戶的交互,包括番茄栽培的預(yù)測(cè)、診斷、管理的相關(guān)狀態(tài)輸入,對(duì)策、結(jié)果輸出等。第二層為邏輯應(yīng)用層,即控制層,包括Web服務(wù)器和應(yīng)用服務(wù)器,專(zhuān)家系統(tǒng)的推理、解釋等功能在該層實(shí)現(xiàn)。第三層是數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器,即模型,在農(nóng)作物專(zhuān)家系統(tǒng)推理機(jī)中要使用到的知識(shí)以數(shù)據(jù)庫(kù)的形式存放于數(shù)據(jù)層,并在數(shù)據(jù)層完成對(duì)數(shù)據(jù)的完整性和安全性的檢驗(yàn)工作。數(shù)據(jù)庫(kù)使用MySQL,數(shù)據(jù)庫(kù)中包含作物基本信息表、環(huán)境因素表、病蟲(chóng)害信息表、知識(shí)表等。

    2.2 數(shù)據(jù)融合

    在智能溫室中,數(shù)據(jù)是核心。系統(tǒng)對(duì)溫室內(nèi)環(huán)境是否適應(yīng)作物生長(zhǎng)的判斷主要依賴(lài)大量傳感器數(shù)據(jù)的上報(bào)。單個(gè)傳感器獲取的數(shù)據(jù)是單一和片面的,信息的參考價(jià)值有限。對(duì)各個(gè)單一傳感器的數(shù)據(jù)獨(dú)立處理,其結(jié)論必定是片面的和不準(zhǔn)確的。在某個(gè)傳感器故障且用戶又不知曉的情況下,可能會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論。因此采用多個(gè)不同種類(lèi)、不同數(shù)量的傳感器進(jìn)行溫室內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè),以生成滿足實(shí)際需求的合成信息,提高決策的可靠性和準(zhǔn)確性,使系統(tǒng)性能得到極大提高,這其中的關(guān)鍵是多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)。

    此外多傳感器數(shù)據(jù)融合也是傳感器節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)節(jié)能的一種有效技術(shù)途徑,數(shù)據(jù)融合技術(shù)通過(guò)降低網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸量,能夠達(dá)到節(jié)約能量的目的。它在數(shù)據(jù)從節(jié)點(diǎn)向基站傳輸?shù)倪^(guò)程中,由中間節(jié)點(diǎn)收集多個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù),并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理,去除冗余數(shù)據(jù)之后再轉(zhuǎn)發(fā)出去。這在智能溫室的實(shí)際應(yīng)用中具有重要的意義。

    數(shù)據(jù)融合就是利用計(jì)算機(jī)對(duì)各種信息源進(jìn)行處理、控制和決策的一體化過(guò)程。多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的基本原理就像人腦綜合處理來(lái)自視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、味覺(jué)、觸覺(jué)等感官信息一樣,通過(guò)對(duì)多種傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合處理、分析和綜合,把多傳感器在空間或時(shí)間上冗余或互補(bǔ)信息依據(jù)某種準(zhǔn)則來(lái)進(jìn)行組合,以獲得被測(cè)對(duì)象的一致性解釋或描述。

    多數(shù)據(jù)傳感器數(shù)據(jù)融合的常用方法基本上可概括為隨機(jī)和人工智能兩大類(lèi),隨機(jī)類(lèi)方法有加權(quán)平均法、卡爾曼濾波法、多貝葉斯估計(jì)法、Dempster-Shafer( D-S)證據(jù)推理、產(chǎn)生式規(guī)則等;而人工智能類(lèi)則有模糊邏輯理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粗糙集理論、專(zhuān)家系統(tǒng)等。常用多數(shù)據(jù)傳感器數(shù)據(jù)融合方法及其特點(diǎn)見(jiàn)表1所示,應(yīng)視具體場(chǎng)合采用不同的方法。且在實(shí)際應(yīng)用中,常采用兩種或以上的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)多數(shù)據(jù)傳感器數(shù)據(jù)的融合。

    2.3 視頻圖像分析

    相對(duì)傳感器數(shù)據(jù)而言,圖像和視頻(圖像序列)提供的農(nóng)作物生長(zhǎng)狀態(tài)信息更加豐富和直觀。目前大多數(shù)智能溫室都安裝了圖像采集設(shè)備(攝像機(jī)),但對(duì)其所獲取數(shù)據(jù)地利用能力卻有待提高。通常的應(yīng)用方式是采用農(nóng)業(yè)專(zhuān)家在線視頻診斷和對(duì)歷史圖片地查看來(lái)判斷作物生長(zhǎng)態(tài)勢(shì)和病蟲(chóng)害的相關(guān)情況,遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到智能的目標(biāo)。

    通過(guò)引入數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘等前沿技術(shù),可以提取出其中蘊(yùn)含的人類(lèi)不易發(fā)現(xiàn)的有用信息(如作物的總體生長(zhǎng)態(tài)勢(shì)、個(gè)體作物的特殊病變、作物生長(zhǎng)隨時(shí)間演變的周期規(guī)律等),從而幫助我們及早發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,作出有針對(duì)性的決策,或者輔助構(gòu)建客觀、準(zhǔn)確的作物生長(zhǎng)模型,用于專(zhuān)家系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)等。

    通過(guò)攝像機(jī)對(duì)作物生長(zhǎng)態(tài)勢(shì)進(jìn)行評(píng)估并預(yù)警的原理是,首先對(duì)攝像機(jī)采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理(包括圖像去噪、復(fù)原及增強(qiáng)等),然后通過(guò)圖像分析技術(shù)提取出能夠反映作物生長(zhǎng)態(tài)勢(shì)的特征量(如作物各部位的顏色、大小、根莖的粗細(xì)、紋理的分布等),進(jìn)一步對(duì)由各特征量組成的特征矢量X=(X1,X2,…,Xn)進(jìn)行決策處理,最后得出作物生長(zhǎng)良好或是較差的評(píng)判,并在作物生長(zhǎng)較差的結(jié)論下作出預(yù)警處理。

    特征矢量X不是一個(gè)確定的量,因?yàn)閿z像機(jī)采集到的某一株具體作物、采集的時(shí)間、采集時(shí)的工作狀態(tài)都是隨機(jī)的,因此應(yīng)該把X視作隨機(jī)分布在特征空間中的一個(gè)元素,即X是一個(gè)隨機(jī)矢量。對(duì)獲取的隨機(jī)矢量X,我們運(yùn)用之前獲得的先驗(yàn)知識(shí),采取一定的決策規(guī)則(如最小誤判概率準(zhǔn)則、最小損失準(zhǔn)則等),就可以得出作物長(zhǎng)勢(shì)良好還是較差的結(jié)論。當(dāng)然,由于針對(duì)的是隨機(jī)量,運(yùn)用的是統(tǒng)計(jì)技術(shù),因此結(jié)論會(huì)有一定的誤判(結(jié)論本身也應(yīng)視作隨機(jī)的),這種誤判的大?。ɑ蛘叻催^(guò)來(lái)說(shuō),可靠性的大?。┛梢酝ㄟ^(guò)熵理論來(lái)量化地分析。

    2.4 模糊控制

    農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是一個(gè)非常復(fù)雜的過(guò)程,在這個(gè)生產(chǎn)過(guò)程中,各種各樣影響作物生長(zhǎng)的因素并存,并且它們之間也存在各種各樣的關(guān)系,它們對(duì)作物的影響或大或小,不能明確區(qū)分,而作物本身地生長(zhǎng)長(zhǎng)勢(shì)也常常不能簡(jiǎn)單地判斷為好或壞。因此,在基于物聯(lián)網(wǎng)的智能溫室智能決策中,無(wú)論是模型地建立,還是推理,如果采用傳統(tǒng)的技術(shù),進(jìn)行明確的劃分和硬性的規(guī)定,實(shí)際上是不能很好地描述客觀對(duì)象的。通過(guò)引入模糊處理方式,并滲透到上述的各個(gè)技術(shù)領(lǐng)域中,如專(zhuān)家系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)、數(shù)據(jù)的融合以及圖像和視頻的處理等,將進(jìn)一步提高它們的性能。這里引入的模糊技術(shù),并不是要把各個(gè)概念和結(jié)論模糊化,而是通過(guò)更逼真地描述客觀對(duì)象,得出更為準(zhǔn)確的確定性決策和結(jié)論。

    3 未來(lái)發(fā)展方向

    近年來(lái),基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智能溫室方興未艾。在實(shí)際建設(shè)和應(yīng)用過(guò)程中,各地智能溫室如雨后春筍遍地開(kāi)花,但還缺乏科學(xué)的統(tǒng)籌規(guī)劃。各個(gè)智能溫室地建設(shè)往往各自為戰(zhàn)、信息孤立,單一服務(wù)器難以支撐智能溫室海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理、挖掘的需求。且當(dāng)前智能溫室數(shù)據(jù)中心、機(jī)房、軟件的開(kāi)發(fā)存在重復(fù)建設(shè)的浪費(fèi)。隨著云計(jì)算技術(shù)的落地生根、觸手可及,未來(lái)智能溫室可能會(huì)朝著前端溫室差異化建設(shè)、后端云計(jì)算中心統(tǒng)一管理的方向發(fā)展?;谖锫?lián)網(wǎng)和云計(jì)算技術(shù)的智能溫室云服務(wù)平臺(tái)應(yīng)該會(huì)成為未來(lái)的趨勢(shì)。

    4 結(jié) 語(yǔ)

    隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用日趨廣泛和成熟。尤其在智能溫室應(yīng)用上,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)有著獨(dú)到的優(yōu)勢(shì)。從農(nóng)情信息的感知、傳輸?shù)綌?shù)據(jù)分析和挖掘、智能決策和控制,能夠極大地減少人力、物力地投入,降低成本,確保農(nóng)產(chǎn)品的增產(chǎn)增收。

    同時(shí),物聯(lián)網(wǎng)在智能溫室的應(yīng)用上還存在一些技術(shù)上亟待改善的地方,如在多傳感器數(shù)據(jù)融合、傳感器節(jié)點(diǎn)的節(jié)能管理、農(nóng)業(yè)專(zhuān)家系統(tǒng)開(kāi)發(fā)、視頻圖像分析、模糊控制等多個(gè)方面。我們只有不斷加強(qiáng)上述關(guān)鍵技術(shù)的研究和優(yōu)化,并將它們應(yīng)用到實(shí)際建設(shè)中,才能真正的為實(shí)現(xiàn)溫室的智能化,實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)信息化和現(xiàn)代化提供強(qiáng)勁的支持。

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