一种基于区块链大数据的智能农业监管系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及农业数据处理技术领域，特别是涉及一种基于区块链大数据的智能农业监管系统及方法，包括控制单元、数据采集单元、专家识别单元和云端；云端内存储有若干识别模型；数据采集单元采集农作物生长信息，并将该生长信息上传至区块链中；控制单元提取区块链中的生长信息，将植株高度标注在农作物图像中，并将标注后的农作物图像推送至专家识别单元；专家识别单元识别农作物所处的大范围生长周期和农作物种类，控制单元根据该专家识别结果调取对应的识别模型，识别农作物所处的小范围生长周期；控制单元根据识别结果和生长环境信息，判断农作物是否健康。通过本系统及方法，能有效解决农业大数据可靠性低和水肥量供给不科学的问题。学的问题。学的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于区块链大数据的智能农业监管系统及方法


[0001]本专利技术涉及农业数据处理
，特别是涉及一种基于区块链大数据的智能农业监管系统及方法。

技术介绍

[0002]现有农业大数据是融合了农业地域性、季节性、多样性、周期性等自身特征后产生的来源广泛、类型多样、结构复杂、具有潜在价值，并难以应用通常方法处理和分析的数据集合，农业大数据保留了大数据自身具有的规模巨大、类型多样、价值密度低、处理速度快、精确度高和复杂度高等基本特征，并使农业内部的信息流得到了延展和深化。
[0003]农业大数据是大数据理念、技术和方法在农业的实践，农业大数据涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等各环节，是跨行业、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘，以及数据可视化的过程。根据农业的产业链条划分，农业大数据主要集中在农业环境与资源、农业生产、农业市场和农业管理等领域。农业自然资源与环境数据。主要包括土地资源数据、水资源数据、气象资源数据、生物资源数据和灾害数据。农业生产数据包括种植业生产数据。其中，种植业生产数据包括良种信息、地块耕种历史信息、育苗信息、播种信息、农药信息、化肥信息、农膜信息、灌溉信息、农机信息和农情信息。
[0004]现有的农业信息数据是存储在数据中心内，农业数据容易被篡改，使得数据不安全和信任度大大降低。
[0005]现有农业监管系统虽然能够在一定程度上实现自动信息检测与控制，比如检测农作物土壤湿度，根据预设参数当土壤湿度达到一定值时自动控制喷头对农作物进行喷灌，保持培养土湿度适中。土壤养分检测与控制方式同上。这种农作物种植技术虽然能够使作物生长所需水分与养分得到一定程度上的保障，但普遍存在可靠性较差的缺陷，农作物在不同生长周期内所需水分与养分是不同的，不能仅根据土壤湿度与肥度进行喷灌与施肥，导致喷灌用水量及养分量供给与农作物实际生长周期内所需相悖，从而增加了不必要成本，甚至影响农作物产量。

技术实现思路

[0006]为解决上述技术问题，本专利技术提出了一种基于区块链大数据的智能农业监管系统及方法，能有效解决农业大数据可靠性低和水肥量供给不科学的问题。
[0007]本专利技术是通过采用下述技术方案实现的：一种基于区块链大数据的智能农业监管系统，其特征在于：包括控制单元、数据采集单元、专家识别单元和云端；所述云端，用于存储已经训练完成的识别模型；所述数据采集单元，用于采集农作物生长信息，并将采集到的生长信息上传至区块链中；所述生长信息至少包括农作物图像和农作物生长环境信息；所述控制单元，用于提取区块链中的生长信息，对生长信息中包含的农作物图像
进行处理，并对农作物的植株高度进行标注，并将标注后的农作物图像推送至专家识别单元，再根据专家识别单元反馈的专家识别结果中的大范围生长周期和农作物种类，从云端调取对应的识别模型，识别所采集农作物所处的小范围生长周期；再根据识别出的小范围生长周期和农作物生长环境，判断农作物的健康状况，并进行相应的控制，同时将该健康状况再次上传至区块链；所述专家识别单元，用于根据控制单元推送的标注后的农作物图像，识别农作物的种类和农作物所处的大范围生长周期，并将专家识别结果发送至控制单元；其中，每个大范围生长周期都包括若干小范围生长周期；所述大范围生长周期的种类包括营养生长阶段、营养生长与生殖生长并进阶段和生殖生长阶段；所述营养生长阶段对应的小范围生长周期包括幼苗期、分枝期、返青期、分蘖期和拔节期，所述营养生长与生殖生长并进阶段对应的小范围生长周期包括孕穗期、抽穗期和开花期，所述生殖生长阶段对应的小范围生长周期包括灌浆期、结荚期和成熟期。
[0008]所述云端，还用于存储若干农作物在不同小范围生长周期内的生长数据，所述生长数据包括植株高度数据；所述控制单元，还用于根据识别出的小范围生长周期，将农作物的实际植株高度与最低平均值进行对比；所述最低平均值为对同一小范围生长周期内的植株高度数据进行平均后，得到平均值，再将历年的平均值进行排序后得到的最低值。
[0009]还包括移动设备，所述移动设备包括身份认证模块、编码生成模块、动态秘钥生成模块、信息保存模块、信息加密模块和信息读取模块；所述身份认证模块用于认证用户的身份信息，认证通过后登陆移动设备；所述编码生成模块用于生成唯一终端编码标识；所述动态秘钥生成模块用于动态获得私钥和公钥，所述信息保存模块用于保存相关信息；所述信息加密模块用于将手动输入的生长信息上传至区块链中，所述区块链用于对上传的生长信息进行共识存储；所述信息读取模块用于从区块链中提取识别出的健康状况。
[0010]所述识别模型都是经过卷积神经网络训练后获得，所述卷积神经网络包括输入层、卷积层C1、池化层S2、卷积层C3、池化层S4和全连接层F5；其中输入层的输入样本为16*16的图像；所述卷积层C1的卷积核为5*5，含有32个特征映射，滑动步长为1，边界补两个0；所述池化层S2含有32个特征映射，采用最大值池化，大小为2*2，滑动步长为2；所述卷积层C3的卷积核为5*5，含有64个特征映射，滑动步长为1，边界补两个0；所述池化层S4含有64个特征映射，采用最大值池化，大小为2*2，滑动步长为2；所述全连接层F5的输出维度为256；其中，所述卷积神经网络的激活函数为：，其中，x为输入数据。
[0011]一种基于区块链大数据的智能农业监管方法，其特征在于：包括以下步骤：S1. 数据采集及上传：数据采集单元或移动设备采集农作物在不同生长周期内的生长信息，并将该生长信息上传到区块链；其中，所述生长信息包括农作物图像和农作物生长环境信息；S2. 判断农作物所处的生长周期，所述生长周期包括若干大范围生长周期，每个大范围生长周期都包括若干小范围生长周期；具体包括以下步骤：
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. 判断农作物所处的大范围生长周期：控制单元提取区块链中的生长信息，并对生长信息中的农作物图像进行处理，将植株高度标注在农作物图像中，并将标注后的农作物图像推送至专家识别单元；专家识别单元中的专家根据农作物图像以及对应的植株高度，识别农作物的种类以及所处的大范围生长周期，并将该专家识别结果发送至控制单元；S
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. 判断农作物所处的小范围生长周期：控制单元根据该专家识别结果调取云端中对应的识别模型，并将处理后的农作物图像输入该识别模型中，对农作物所处的小范围生长周期进行识别，并将该最终识别结果发送至控制单元；S3. 判断农作物是否健康，判断是否健康的标准包括水分和养分：控制单元根据最终识别结果，将提前设置的阈值与提取到的农作物生长环境信息进行对比，判断农作物是否健康；S4. 若识别过程中采用的是数据采集单元采集的生长信息，且判断结果为农作物不健康，则进行相应的控制，并将该最终识别结果和判断结果上传至区块链中，若判断结果为农作物健康，则继续监控，并将该最终识别结果和判断结果上传至区块链中；若识别过程中采用的是移动设备采集的生长信息，则直接将该最终识别结果和判断结果上传至区块链中，移动设备经过再次认证后，从区块链中提取该最终识别结果和判断结果本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于区块链大数据的智能农业监管系统，其特征在于：包括控制单元、数据采集单元、专家识别单元和云端；所述云端，用于存储已经训练完成的识别模型；所述数据采集单元，用于采集农作物生长信息，并将采集到的生长信息上传至区块链中；所述生长信息至少包括农作物图像和农作物生长环境信息；所述控制单元，用于提取区块链中的生长信息，对生长信息中包含的农作物图像进行处理，并对农作物的植株高度进行标注，并将标注后的农作物图像推送至专家识别单元，再根据专家识别单元反馈的专家识别结果中的大范围生长周期和农作物种类，从云端调取对应的识别模型，识别所采集农作物所处的小范围生长周期；再根据识别出的小范围生长周期和农作物生长环境，判断农作物的健康状况，并进行相应的控制，同时将该健康状况再次上传至区块链；所述专家识别单元，用于根据控制单元推送的标注后的农作物图像，识别农作物的种类和农作物所处的大范围生长周期，并将专家识别结果发送至控制单元；其中，每个大范围生长周期都包括若干小范围生长周期；所述大范围生长周期的种类包括营养生长阶段、营养生长与生殖生长并进阶段和生殖生长阶段；所述营养生长阶段对应的小范围生长周期包括幼苗期、分枝期、返青期、分蘖期和拔节期，所述营养生长与生殖生长并进阶段对应的小范围生长周期包括孕穗期、抽穗期和开花期，所述生殖生长阶段对应的小范围生长周期包括灌浆期、结荚期和成熟期。2.根据权利要求1所述的一种基于区块链大数据的智能农业监管系统，其特征在于：所述云端，还用于存储若干农作物在不同小范围生长周期内的生长数据，所述生长数据包括植株高度数据；所述控制单元，还用于根据识别出的小范围生长周期，将农作物的实际植株高度与最低平均值进行对比；所述最低平均值为对同一小范围生长周期内的植株高度数据进行平均后，得到平均值，再将历年的平均值进行排序后得到的最低值。3.根据权利要求1所述的一种基于区块链大数据的智能农业监管系统，其特征在于：还包括移动设备，所述移动设备包括身份认证模块、编码生成模块、动态秘钥生成模块、信息保存模块、信息加密模块和信息读取模块；所述身份认证模块用于认证用户的身份信息，认证通过后登陆移动设备；所述编码生成模块用于生成唯一终端编码标识；所述动态秘钥生成模块用于动态获得私钥和公钥，所述信息保存模块用于保存相关信息；所述信息加密模块用于将手动输入的生长信息上传至区块链中，所述区块链用于对上传的生长信息进行共识存储；所述信息读取模块用于从区块链中提取识别出的健康状况。4.根据权利要求1或2所述的一种基于区块链大数据的智能农业监管系统，所述识别模型都是经过卷积神经网络训练后获得，所述卷积神经网络包括输入层、卷积层C1、池化层S2、卷积层C3、池化层S4和全连接层F5；其中输入层的输入样本为16*16的图像；所述卷积层C1的卷积核为5*5，含有32个特征映射，滑动步长为1，边界补两个0；所述池化层S2含有32个特征映射，采用最大值池化，大小为2*2，滑动步长为2；所述卷积层C3的卷积核为5*5，含有64个特征映射，滑动步长为1，边界补两个0；所述池化层S4含有64个特征映射，采用最大值池化，大小为2*2，滑动步长为2；所述全连接层F5的输出维度为256；其中，所述卷积神经网络的激活函数为：
，其中，x为输入数据。5.一种基于区块链大数据的智能农业监管方法，其特征在于：包括以下步骤：S1. 数据采集及上传：数据采集单元或移动设备采集农作物在不同生长周期内的生长信息，并将该生长信息上传到区块链；其中，所述生长信息包括农作物图像和农作物生长环境信息；S2. 判断农作物所处的生长周期，所述生长周期包括若干大范围生长周期，每个大范围生长周期都包括若干小范围生长周期；具体包括以下步骤：S
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【专利技术属性】
技术研发人员：张远民，古仁国，庞雅星，向明星，王荻非，武冠辰，
申请(专利权)人：联通四川产业互联网有限公司，
类型：发明
国别省市：