基于大数据分析的智慧大棚控制系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于大数据分析的智慧大棚控制系统及方法，该系统包括用于采集大棚环境信息的空气温湿度传感器、光照强度传感器、二氧化碳传感器、土壤温湿度传感器，用于调节大棚环境参数的设备驱动模块，CC2530，ZigBee/WiFi网关，云服务器和用于采集大棚内作物生长图片的网络摄像头。CC2530向设备驱动模块发送控制指令，设备驱动模块再将控制指令分别传达给通风扇、喷灌设施、补光灯/遮光帘进而调节大棚内环境参数，云服务器根据采集到的作物生长图片、信息处理决策系统和卷积神经网络模型确定作物生长需求。本发明专利技术基于大数据分析所种植作物的生长环境需求，并根据作物的生长环境需求自动化控制调节环境参数的设备，大大节省了人力成本，提升了作物产量。

Intelligent Greenhouse Control System and Method Based on Big Data Analysis

【技术实现步骤摘要】
基于大数据分析的智慧大棚控制系统及方法
本专利技术涉及一种智慧大棚自动化控制领域，尤其涉及一种基于大数据分析的智慧大棚控制系统及方法。
技术介绍
农业是整个社会的基础行业，其发展的好坏不仅会影响我国整体经济发展，同时还影响民生健康。从古到今，农业一直是我们国家的第一产业，但我国大部分地区气候环境恶劣、优质土壤资源严重不足的基本国情给我们国家农业的发展带来了巨大的挑战。除此之外，中国人口虽庞大，但随着经济和科技的发展，越来越少的年轻人愿意投入农业事业当中，人们对生活质量的要求也越来越高，传统粗放的农作物生产方式已经不能适应现代社会的需求。随着物联网、云计算、人工智能等技术的出现和应用，为农业生产管理提供了众多便利条件，一种耗费更少人力、具有可控性和自动化性质的智慧大棚生产技术应运而生。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于大数据分析的智慧大棚控制系统及方法，工作过程是通过基于大数据分析来获取作物的生长环境需求，从而达到根据作物的生长环境需求来自动化控制大棚内一些设备，进而调节大棚内的环境参数的目的。为实现上述目的，本系统提供了如下方案：一种基于大数据分析的智慧大棚控制系统及方法，所述智慧大棚控制系统包括云服务器、网络摄像头、ZigBee/WiFi网关、CC2530、空气温湿度传感器、光照强度传感器、二氧化碳传感器、土壤温湿度传感器和由设备驱动模块控制的通风扇、喷灌设施、补光灯/遮光帘；其中，所述云服务器内存储作物数据集、信息处理决策系统和训练好的卷积神经网络模型；所述作物数据集为内部存储海量作物图片的ImageNet数据库；所述信息处理决策系统是根据采集的环境参数，结合作物动态生长模型和爬虫获取到的相关数据推断出作物的生长阶段和时间，并以此对照作物的最优的生长环境需求，进而做出决策命令，调节大棚内环境参数；所述动态生长模型是通过作物基本发育函数、环境影响因子函数、作物发育速率函数构建得到；所述作物的生长环境需求包括大棚内的空气温湿度、光照强度、二氧化碳浓度、土壤温湿度；所述训练好的卷积神经网络模型的输入为网络摄像头所拍摄的大棚内的作物图片，所述训练好的卷积神经网络模型的输出为作物种类；所述云服务器用于将获取的作物图片输入到所述训练好的卷积神经网络模型中确定大棚内作物的种类，并通过所述信息处理决策系统推断出作物的生长阶段和时间，并以此对照作物的最优的生长环境需求，进而做出决策命令，调节大棚内环境参数；信息处理决策系统的不同种类不同阶段的作物最优的生存环境需求可以通过爬虫分布式集群从植物网、大树林植物网、百度上去获得。所述网络摄像头位于大棚内，用于拍摄大棚内的作物图片，并将拍摄到的作物图片发送至云服务器内；所述ZigBee/WiFi网关用于实现协议之间的转换，通过协议网关转换，参数就能够在ZigBee和WiFi之间进行传输和应用；ZigBee/WiFi网关，作用是实现协议的转换。通过各种传感器完成对大棚内环境参数的采集并将采集到的参数通过ZigBee协议传输到ZigBee-WiFi网关，由于ZigBee技术无法与外网直接融合，所以必须使用WiFi技术作为中转，通过协议网关转换，参数就可以在ZigBee和WiFi之间进行传输和应用。所述CC2530用于根据所述作物生存环境需求以及各种传感器采集到的大棚内的空气温湿度信息、光照强度信息、二氧化碳浓度信息、土壤温湿度信息，向所述设备驱动模块输出控制指令，所述设备驱动模块再将控制指令分别传达给通风扇、喷灌设施和补光灯/遮光帘；所述控制指令包括通风扇控制指令、喷灌设施控制指令、补光灯/遮光帘控制指令；所述空气温湿度传感器用于实时采集大棚内的空气温湿度信息，并将空气温湿度信息发送至所述CC2530中；所述光照强度传感器用于实时采集大棚内的光照强度信息，并将光照强度信息发送至所述CC2530中；所述二氧化碳传感器用于实时采集大棚内的二氧化碳浓度信息，并将二氧化碳浓度信息发送至所述CC2530中；所述土壤温湿度传感器用于实时采集大棚内的土壤温湿度信息，并将土壤温湿度信息发送至所述CC2530中；所述设备驱动模块通过接收所述CC2530发送来的控制指令，进而控制所述通风扇、所述喷灌设施、所述补光灯/遮光帘工作状态；所述通风扇接收所述设备驱动模块发送来的通风扇控制指令，进行开关和档位的调整，进而调节大棚内的二氧化碳浓度。所述喷灌设施接收所述设备驱动模块发送来的喷灌设施控制指令，进行开关和档位的调整，进而调节大棚内的土壤温湿度和空气温湿度；所述补光灯/遮光帘接收所述设备驱动模块发送来的补光灯/遮光帘控制指令，进行开关和档位的调整，进而调节大棚内的光照强度或消除害虫。可选的，所述智慧大棚控制系统还包括控制终端；所述控制终端为Android客户端；所述控制终端通过所述ZigBee/WiFi网关和路由器与所述CC2530无线通信；所述CC2530能够将各种传感器采集到的大棚内环境参数发送给所述控制终端，所述控制终端也能够发送控制指令给所述CC2530，进而控制设备的状态，调节环境参数。可选的，所述训练好的卷积神经网络模型是根据所述作物数据集中的海量作物图片和损失函数训练得到的；损失函数表达式为：其中，L表示损失，N表示样本数量，y表示样本的相似程度，y＝1表示样本相似，y＝0表示样本不相似，d表示特征空间的欧式距离，margin为任意数值；可选的，所述动态生长模型分析为：设作物第i阶段基本发育函数为f(Di)＝e-ki其中，Di为该物种第i阶段的发育天数，ki为该物种第i阶段的基本发育系数。环境影响因子函数f(E)可表达为其中，f(T)、f(B)、f(C)、f(H)分别为温度影响因子函数、光照影响因子函数、二氧化碳浓度影响因子和湿度影响因子函数，Tj、Bj、Cj、Hj分别为作物第i阶段第j天的平均气温、光照时长、平均二氧化碳浓度、平均湿度，Toi、Tbi分别为作物第i阶段的最适温度和平均温度，Boi、Bbi分别为作物第i阶段的最适光照强度和平均光照强度，Coi、Cbi分别为作物第i阶段的最适二氧化碳浓度和平均二氧化碳浓度，Hoi、Hbi分别为作物第i阶段的最适湿度和湿度。作物发育速率为其中，Dvt为作物发育速率，Dvp为第i阶段发育进程。当一个生育期结束，下一个生育期开始。可选的，所述设备驱动模块包括固态继电器，考虑到CC2530主控的驱动能力不足以直接驱动固态继电器，因此在CC2530和固态继电器的接口之间还设置驱动电路，实现弱电对强电的控制，上述驱动电路是现有的成熟技术。可选的，所述补光灯/遮光帘中的补光灯包括日光灯和杀虫灯，日光灯用于增强大棚内的光照强度，杀虫灯用于消除大棚内的农业害虫。一种基于大数据分析的智慧大棚控制方法，利用上述的基于大数据分析的智慧大棚控制系统，其步骤为：(1)、各个传感器节点采集大棚内的环境参数，将环境参数打包成数据包经ZigBee-WiFi网关发送给服务器；(2)、服务器经过预处理后，将相关信息传送给信息处理决策系统，以及Android客户端供用户实时参看大棚内的环境参数；所述信息包括大棚内环境参数、动态生长模型、爬虫获取到的数据；卷积神经网络模型根据网络摄像机所拍摄的作物图片识别出的作物种类结果也传送给信息处理决策系统；(3)、信息处理决策系本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据分析的智慧大棚控制系统，其特征在于，所述智慧大棚控制系统包括云服务器、网络摄像头、ZigBee/WiFi网关、CC2530、空气温湿度传感器、光照强度传感器、二氧化碳传感器、土壤温湿度传感器和由设备驱动模块控制的通风扇、喷灌设施、补光灯/遮光帘；其中，所述云服务器内存储作物数据集、信息处理决策系统和训练好的卷积神经网络模型；所述作物数据集为内部存储海量作物图片的ImageNet数据库；所述信息处理决策系统是根据采集的环境参数，结合作物动态生长模型和爬虫获取到的相关数据推断出作物的生长阶段和时间，并以此对照作物的最优的生长环境需求，进而做出决策命令，调节大棚内环境参数；所述动态生长模型是通过作物基本发育函数、环境影响因子函数、作物发育速率函数构建得到；所述作物的生长环境需求包括大棚内的空气温湿度、光照强度、二氧化碳浓度、土壤温湿度；所述训练好的卷积神经网络模型的输入为网络摄像头所拍摄的大棚内的作物图片，所述训练好的卷积神经网络模型的输出为作物种类；所述云服务器用于将获取的作物图片输入到所述训练好的卷积神经网络模型中确定大棚内作物的种类，并通过所述信息处理决策系统推断出作物的生长阶段和时间，并以此对照作物的最优的生长环境需求，进而做出决策命令，调节大棚内环境参数；所述网络摄像头位于大棚内，用于拍摄大棚内的作物图片，并将拍摄到的作物图片发送至云服务器内；所述ZigBee/WiFi网关用于实现协议之间的转换，通过协议网关转换，参数就能够在ZigBee和WiFi之间进行传输和应用；所述CC2530用于根据所述作物生存环境需求以及各种传感器采集到的大棚内的空气温湿度信息、光照强度信息、二氧化碳浓度信息、土壤温湿度信息，向所述设备驱动模块输出控制指令，所述设备驱动模块再将控制指令分别传达给通风扇、喷灌设施和补光灯/遮光帘；所述控制指令包括通风扇控制指令、喷灌设施控制指令、补光灯/遮光帘控制指令；所述空气温湿度传感器用于实时采集大棚内的空气温湿度信息，并将空气温湿度信息发送至所述CC2530中；所述光照强度传感器用于实时采集大棚内的光照强度信息，并将光照强度信息发送至所述CC2530中；所述二氧化碳传感器用于实时采集大棚内的二氧化碳浓度信息，并将二氧化碳浓度信息发送至所述CC2530中；所述土壤温湿度传感器用于实时采集大棚内的土壤温湿度信息，并将土壤温湿度信息发送至所述CC2530中；所述设备驱动模块通过接收所述CC2530发送来的控制指令，进而控制所述通风扇、所述喷灌设施、所述补光灯/遮光帘工作状态；所述通风扇接收所述设备驱动模块发送来的通风扇控制指令，进行开关和档位的调整，进而调节大棚内的二氧化碳浓度；所述喷灌设施接收所述设备驱动模块发送来的喷灌设施控制指令，进行开关和档位的调整，进而调节大棚内的土壤温湿度和空气温湿度；所述补光灯/遮光帘接收所述设备驱动模块发送来的补光灯/遮光帘控制指令，进行开关和档位的调整，进而调节大棚内的光照强度或消除害虫。...

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据分析的智慧大棚控制系统，其特征在于，所述智慧大棚控制系统包括云服务器、网络摄像头、ZigBee/WiFi网关、CC2530、空气温湿度传感器、光照强度传感器、二氧化碳传感器、土壤温湿度传感器和由设备驱动模块控制的通风扇、喷灌设施、补光灯/遮光帘；其中，所述云服务器内存储作物数据集、信息处理决策系统和训练好的卷积神经网络模型；所述作物数据集为内部存储海量作物图片的ImageNet数据库；所述信息处理决策系统是根据采集的环境参数，结合作物动态生长模型和爬虫获取到的相关数据推断出作物的生长阶段和时间，并以此对照作物的最优的生长环境需求，进而做出决策命令，调节大棚内环境参数；所述动态生长模型是通过作物基本发育函数、环境影响因子函数、作物发育速率函数构建得到；所述作物的生长环境需求包括大棚内的空气温湿度、光照强度、二氧化碳浓度、土壤温湿度；所述训练好的卷积神经网络模型的输入为网络摄像头所拍摄的大棚内的作物图片，所述训练好的卷积神经网络模型的输出为作物种类；所述云服务器用于将获取的作物图片输入到所述训练好的卷积神经网络模型中确定大棚内作物的种类，并通过所述信息处理决策系统推断出作物的生长阶段和时间，并以此对照作物的最优的生长环境需求，进而做出决策命令，调节大棚内环境参数；所述网络摄像头位于大棚内，用于拍摄大棚内的作物图片，并将拍摄到的作物图片发送至云服务器内；所述ZigBee/WiFi网关用于实现协议之间的转换，通过协议网关转换，参数就能够在ZigBee和WiFi之间进行传输和应用；所述CC2530用于根据所述作物生存环境需求以及各种传感器采集到的大棚内的空气温湿度信息、光照强度信息、二氧化碳浓度信息、土壤温湿度信息，向所述设备驱动模块输出控制指令，所述设备驱动模块再将控制指令分别传达给通风扇、喷灌设施和补光灯/遮光帘；所述控制指令包括通风扇控制指令、喷灌设施控制指令、补光灯/遮光帘控制指令；所述空气温湿度传感器用于实时采集大棚内的空气温湿度信息，并将空气温湿度信息发送至所述CC2530中；所述光照强度传感器用于实时采集大棚内的光照强度信息，并将光照强度信息发送至所述CC2530中；所述二氧化碳传感器用于实时采集大棚内的二氧化碳浓度信息，并将二氧化碳浓度信息发送至所述CC2530中；所述土壤温湿度传感器用于实时采集大棚内的土壤温湿度信息，并将土壤温湿度信息发送至所述CC2530中；所述设备驱动模块通过接收所述CC2530发送来的控制指令，进而控制所述通风扇、所述喷灌设施、所述补光灯/遮光帘工作状态；所述通风扇接收所述设备驱动模块发送来的通风扇控制指令，进行开关和档位的调整，进而调节大棚内的二氧化碳浓度；所述喷灌设施接收所述设备驱动模块发送来的喷灌设施控制指令，进行开关和档位的调整，进而调节大棚内的土壤温湿度和空气温湿度；所述补光灯/遮光帘接收所述设备驱动模块发送来的补光灯/遮光帘控制指令，进行开关和档位的调整，进而调节大棚内的光照强度或消除害虫。2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的智慧大棚控制系统，其特征在于，所述智慧大棚控制系统还包括控制终端；...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈玉思，韩光洁，
申请(专利权)人：河海大学常州校区，
类型：发明
国别省市：江苏,32