一种基于物联网的大田种植实时监测系统及方法与流程

本发明属于种植监测技术领域，尤其涉及一种基于物联网的大田种植实时监测系统及方法。

背景技术：

种植即植物栽培，包括各种农作物、林木、果树、花草、药用和观赏等植物的栽培，有粮食作物、经济作物、蔬菜作物、绿肥作物、饲料作物、牧草等。大田作物，指在大片田地上种植的作物﹐如小麦﹑水稻﹑高粱﹑玉米﹑棉花﹑牧草等。直接供给粮食，油料和衣物原料为主。露地种植，温室大棚里面的蔬菜等不算；烟草，中草药不算；木本的苹果，葡萄不算。目的是最大限度地利用资源，减少浪费，降低成本。利用无污染的土地、水域及天然环境，或者运用生态技术措施，改善种植水质和生态环境，按照达毅种植特定的种植模式进行种植，不使用化肥、农药和其它有害物质等，目标是生产出无公害绿色食品和有机食品。实现生态种植的组件有益生菌原液等。然而，现有大田种植实时监测系统中数据传输存在传输距离短、兼容性差、配对操作较复杂等缺点；而使用序列号与账号绑定的方式中，对于一台设备对多台终端的情况下，无法正确传输数据到目标终端，影响对大田种植的及时监测；同时，现有大田种植采用led光源，有严重色偏导致对植物生长状态监测结果产生较大失真；由于偏色光覆盖掉了植物的颜色，该方法会将植物局部部分误判为环境背景引起监测误差。

综上所述，现有技术存在的问题是：

现有大田种植实时监测系统中数据传输存在传输距离短、兼容性差、配对操作较复杂等缺点；而使用序列号与账号绑定的方式中，对于一台设备对多台终端的情况下，无法正确传输数据到目标终端，影响对大田种植的及时监测；同时，现有大田种植采用led光源，有严重色偏导致对植物生长状态监测结果产生较大失真；由于偏色光覆盖掉了植物的颜色，该方法会将植物局部部分误判为环境背景引起监测误差。

现有技术不能准确正确反映和利用采集画面的空间结构，不利于图像处理和使用的正确度；现有技术中温湿度传感器不能对数据进行采集和融合处理；且不能实时采集的数据就进行误差消除；现有技术中的显示器的亮度可调性差，显示屏的亮度均匀性不足，降低数据显示的清晰度，不利于显示器清晰准确的进行数据显示，降低工作效率。

技术实现要素：

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于物联网的大田种植实时监测系统及方法。

本发明是这样实现的，一种基于物联网的大田种植实时监测方法，所述基于物联网的大田种植实时监测方法包括：

第一步，利用摄像头采集大田种植场景视频数据；温湿度传感器利用粒子群对大田种植环境的温度、湿度数据进行采集和融合处理，同步进行函数多阶误差补偿方法对实时采集的数据就进行误差消除；利用土壤检测仪实时采集大田土壤的土壤酸碱度、土壤水分、土壤养分含量数据；

第二步，利用数据传输线连接摄像头、温湿度传感器、土壤检测仪将采集的数据发送到中央控制模块进行处理；利用无线发射器连接物联网进行通信；

第三步，利用红蓝光led灯给大田植物提供照明操作；通过实现对含噪图像进行层次贝叶斯建模的摄像头，采集在led红蓝光照射下环境背景和植物的rgb图像特征对植物生长状况进行监测；

第四步，利用存储器存储采集的监控视频、环境温湿度、土壤酸碱度、土壤水分、土壤养分含量数据、生长状况数据；采用通过pwm调节的显示器显示监测系统界面及采集的监控视频、环境温湿度、土壤酸碱度、土壤水分、土壤养分含量数据、生长状况数据。

进一步，所述步骤一中温湿度传感器利用粒子群对大田种植环境的温度、湿度数据进行采集和融合处理；同步进行函数多阶误差补偿方法对实时采集的数据就进行误差消除，具体的误差消除方法为：

在传感器数据采集数据传输的过程中，利用公式表示传感器系统误差与数据传输矩阵之间的联系：

在传感器数据采集数据传输时，信号传输的宽度能够用下述公式进行计算：

δκ＝n/δσ′＝eδγ/dωn＝(δq/f-dδq)n

式中，n是传感器数据采集数据需要传递的距离；

δσ'是数据传递时延参数；

f是不考虑外界因素干扰的情况下传感器数据采集数据传递的速度；

ω是数据传递过程中的偏转角度；

对上述公式进行变换，能够得到下述结果：

δκ＝n/δσ′＝nδq/f

利用下述公式能够计算由于传感器采集数据属性差异造成的误差：

利用下述公式能够计算属性差异造成的误差的二阶函数：

式中，p(y)的取值能够用下述公式进行计算：

p(y)＝t(y)^-1f(y)t(y)

利用下述公式，能够计算传感器数据采集过程中的误差参数：

利用下述公式，能够对上述传感器数据采集误差进行补偿处理：

进一步，所述步骤三中利用摄像头通过对含噪图像进行层次贝叶斯建模，采集在led红蓝光照射下环境背景和植物的rgb图像特征对植物生长状况进行准确监测，具体方法为：

图像噪声信号服从高斯分布，对含噪图像进行层次贝叶斯建模；用i表示单位阵，a、b、c、d、e、f为先验参数(常数)，对图像建模如下：

xi＝ψθi+εiθi＝ziowi

ψ＝(ψ1，ψ2…，ψk)ψk～n(0，n^-1in)

γw～γ(c，d)γε～γ(e，f)

对zi建模如下：

其中，g表示高斯分布，πi从高斯分布中随机抽样所得。

本发明的另一目的在于提供一种实现所述基于物联网的大田种植实时监测方法的基于物联网的大田种植实时监测系统，所述基于物联网的大田种植实时监测系统包括：

种植视频采集模块，与数据传输模块连接，用于通过摄像头采集大田种植场景视频数据；

环境温湿度采集模块，与数据传输模块连接，用于通过温湿度传感器实时采集大田种植环境的温度、湿度数据；

土壤数据采集模块，与数据传输模块连接，用于通过土壤检测仪实时采集大田土壤的土壤酸碱度、土壤水分、土壤养分含量数据；

数据传输模块，与种植视频采集模块、环境温湿度采集模块、土壤数据采集模块、中央控制模块连接，用于通过数据传输线连接摄像头、温湿度传感器、土壤检测仪将采集的数据发送到中央控制模块进行处理；

中央控制模块，与数据传输模块、物联网通信模块、照明模块、生长状态监测模块、监测数据存储模块、监测显示模块连接，用于通过单片机控制各个模块正常工作；

物联网通信模块，与中央控制模块连接，用于通过无线发射器连接物联网进行通信；

照明模块，与中央控制模块连接，用于通过红蓝光led灯给大田植物提供照明操作；

生长状态监测模块，与中央控制模块连接，用于通过摄像头采集在led红蓝光照射下环境背景和植物的rgb图像特征对植物生长状况进行监测；

监测数据存储模块，与中央控制模块连接，用于通过存储器存储采集的监控视频、环境温湿度、土壤酸碱度、土壤水分、土壤养分含量数据、生长状况数据；

监测显示模块，与中央控制模块连接，用于通过显示器显示监测系统界面及采集的监控视频、环境温湿度、土壤酸碱度、土壤水分、土壤养分含量数据、生长状况数据。

本发明的另一目的在于提供一种应用所述基于物联网的大田种植实时监测方法的信息数据处理终端。

本发明的优点及积极效果为：本发明通过物联网通信模块使用动态的唯一编码将大田监测设备与控制终端相绑定，从而使两者建立一对一的通信连接，取代了原先的设备与控制终端之间直接通信的方式；这样，使得绑定操作更简单快捷，无需要设备与终端直接通信配对，无距离限制，兼容性好，可以及时对大田种植数据进行监测；同时，通过生长状态监测模块将rgb图像的色彩不变参数作为区分环境像素和培养植物的主要依据，解决了严重偏色光造成的对植物生长状况监测造成的植物分割不完整问题并对光源亮度的变化具有自适应性，提高对植物生长状态监测的准确性。

本发明利用摄像头通过对含噪图像进行层次贝叶斯建模，正确反映和利用采集画面的空间结构，提高图像处理和使用的正确度，保证采集在led红蓝光照射下环境背景和植物的rgb图像特征对植物生长状况进行准确监测；本发明温湿度传感器利用粒子群对大田种植环境的温度、湿度数据进行采集和融合处理；同步进行函数多阶误差补偿方法对实时采集的数据就进行误差消除，有效消除采集误差，有助于环境的温度、湿度数据的准确采集；本发明采用通过pwm调节的显示器，通过pwm调节显示屏的亮度，改善显示屏的亮度均匀性，提高显示监测系统界面及采集的监控视频、环境温湿度、土壤酸碱度、土壤水分、土壤养分含量数据、生长状况数据显示的清晰度，有利于显示器清晰准确的进行数据显示，保证数据读取的准确性，提高工作效率。

附图说明

图1是本发明提供的基于物联网的大田种植实时监测方法流程图。

图2是本发明实施例提供的基于物联网的大田种植实时监测系统结构示意图；

图中：1、种植视频采集模块；2、环境温湿度采集模块；3、土壤数据采集模块；4、数据传输模块；5、中央控制模块；6、物联网通信模块；7、照明模块；8、生长状态监测模块；9、监测数据存储模块；10、监测显示模块。

具体实施方式

为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。

下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。

如图1所示，本发明提供的基于物联网的大田种植实时监测方法，具体为：

s101：利用摄像头采集大田种植场景视频数据；温湿度传感器利用粒子群对大田种植环境的温度、湿度数据进行采集和融合处理，同步进行函数多阶误差补偿方法对实时采集的数据就进行误差消除；利用土壤检测仪实时采集大田土壤的土壤酸碱度、土壤水分、土壤养分含量数据；

s102：利用数据传输线连接摄像头、温湿度传感器、土壤检测仪将采集的数据发送到中央控制模块进行处理；利用无线发射器连接物联网进行通信；

s103：利用红蓝光led灯给大田植物提供照明操作；通过实现对含噪图像进行层次贝叶斯建模的摄像头，采集在led红蓝光照射下环境背景和植物的rgb图像特征对植物生长状况进行监测；

s104：利用存储器存储采集的监控视频、环境温湿度、土壤酸碱度、土壤水分、土壤养分含量数据、生长状况数据；采用通过pwm调节的显示器显示监测系统界面及采集的监控视频、环境温湿度、土壤酸碱度、土壤水分、土壤养分含量数据、生长状况数据。

步骤s101中，本发明实施例提供的温湿度传感器利用粒子群对大田种植环境的温度、湿度数据进行采集和融合处理；同步进行函数多阶误差补偿方法对实时采集的数据就进行误差消除，有效消除采集误差，有助于环境的温度、湿度数据的准确采集，具体的误差消除方法为：

在传感器数据采集数据传输的过程中，利用下述公式表示传感器系统误差与数据传输矩阵之间的联系：

上述公式中的相关数据，必须符合下述公式的要求:

在传感器数据采集数据传输时，信号传输的宽度能够用下述公式进行计算：

δκ＝n/δσ′＝eδγ/dωn＝(δq/f-dδq)n

式中，n是传感器数据采集数据需要传递的距离；

δσ'是数据传递时延参数；

f是不考虑外界因素干扰的情况下传感器数据采集数据传递的速度；

ω是数据传递过程中的偏转角度；

对上述公式进行变换，能够得到下述结果：

δκ＝n/δσ′＝nδq/f

利用下述公式能够计算由于传感器采集数据属性差异造成的误差：

利用下述公式能够计算属性差异造成的误差的二阶函数：

式中，p(y)的取值能够用下述公式进行计算：

p(y)＝t(y)^-1f(y)t(y)

利用下述公式，能够计算传感器数据采集过程中的误差参数：

利用下述公式，能够对上述传感器数据采集误差进行补偿处理：

步骤s103中，本发明实施例提供的利用摄像头通过对含噪图像进行层次贝叶斯建模，正确反映和利用采集画面的空间结构，提高图像处理和使用的正确度，保证采集在led红蓝光照射下环境背景和植物的rgb图像特征对植物生长状况进行准确监测，具体方法为：

图像噪声信号服从高斯分布，对含噪图像进行层次贝叶斯建模；用i表示单位阵，a、b、c、d、e、f为先验参数(常数)，对图像建模如下：

xi＝ψθi+εiθi＝ziowi

ψ＝(ψ1，ψ2…，ψk)ψk～n(0，n^-1in)

γw～γ(c，d)γε～γ(e，f)

为了更好地保持图像的空间结构，对zi建模如下：

其中，g表示高斯分布，πi从高斯分布中随机抽样所得；

为了降低γw和γε的敏感度，可使其服从均值较小而方差较大的伽马分布；

通常可以使用以马尔科夫链蒙特卡洛(cmcm)方法的gibbs抽样方法对层次贝叶斯模型进行非参数推理。

步骤s104中，本发明实施例提供的采用通过pwm调节的显示器，通过pwm调节显示屏的亮度，改善显示屏的亮度均匀性，提高显示监测系统界面及采集的监控视频、环境温湿度、土壤酸碱度、土壤水分、土壤养分含量数据、生长状况数据显示的清晰度，有利于显示器清晰准确的进行数据显示，保证数据读取的准确性，提高工作效率；具体方法为：

通过每个灯点的行号与列号和实际的显示屏灯点一一对应，根据各个灯点的校正系数调节输入脉冲的宽度从而调整灯点亮度：

式中：ri、gi、bi分别为第i个灯点红色、绿色、蓝色的校正系数，irt、igt、ibt分别为三色校正目标值的相对亮度值，iri、igi、ibi分别为第个灯点三色的相对亮度值。

如图2所示，本发明提供的基于物联网的大田种植实时监测系统包括：种植视频采集模块1、环境温湿度采集模块2、土壤数据采集模块3、数据传输模块4、中央控制模块5、物联网通信模块6、照明模块7、生长状态监测模块8、监测数据存储模块9、监测显示模块10。

种植视频采集模块1，与数据传输模块4连接，用于通过摄像头采集大田种植场景视频数据；

环境温湿度采集模块2，与数据传输模块4连接，用于通过温湿度传感器实时采集大田种植环境的温度、湿度数据；

土壤数据采集模块3，与数据传输模块4连接，用于通过土壤检测仪实时采集大田土壤的土壤酸碱度、土壤水分、土壤养分含量数据；

数据传输模块4，与种植视频采集模块1、环境温湿度采集模块2、土壤数据采集模块3、中央控制模块5连接，用于通过数据传输线连接摄像头、温湿度传感器、土壤检测仪将采集的数据发送到中央控制模块进行处理；

中央控制模块5，与数据传输模块4、物联网通信模块6、照明模块7、生长状态监测模块8、监测数据存储模块9、监测显示模块10连接，用于通过单片机控制各个模块正常工作；

物联网通信模块6，与中央控制模块5连接，用于通过无线发射器连接物联网进行通信；

照明模块7，与中央控制模块5连接，用于通过红蓝光led灯给大田植物提供照明操作；

生长状态监测模块8，与中央控制模块5连接，用于通过摄像头采集在led红蓝光照射下环境背景和植物的rgb图像特征对植物生长状况进行监测；

监测数据存储模块9，与中央控制模块5连接，用于通过存储器存储采集的监控视频、环境温湿度、土壤酸碱度、土壤水分、土壤养分含量数据、生长状况数据；

监测显示模块10，与中央控制模块5连接，用于通过显示器显示监测系统界面及采集的监控视频、环境温湿度、土壤酸碱度、土壤水分、土壤养分含量数据、生长状况数据。

本发明提供的物联网通信模块6通信方法如下：

1)通过大田种植监测设备向服务器发送生成动态唯一编码的请求；

2)服务器响应所述请求，生成动态唯一编码；

3)用于将所生成的动态唯一编码导入控制终端；

4)通过控制终端将所述动态唯一编码上传给所述服务器；

5)由所述服务器将发送请求的测量设备与上传动态唯一编码的控制终端进行绑定，以使两者建立一对一的通信连接。

本发明提供的生成的动态唯一编码为图形形式，通过所述控制终端扫描导入该动态唯一编码。

本发明提供的通信方法还包括：通过触发设置在所述测量设备上的按钮从而使所述测量设备向服务器发送生成动态唯一编码的请求。

本发明提供的步骤5)将所述测量设备的物理地址与所述控制终端的物理地址相绑定。

本发明提供的在服务器接到新的请求以及进行新的绑定时，解除测量设备与前一控制终端的绑定。

本发明提供的生长状态监测模块8监测方法如下：

(1)用视频监控摄像头采集在led红蓝光照射下环境背景的rgb图像和大田植物的rgb图像；

(2)将步骤(1)中得图像，根据kubelka-munk理论对其的形成过程进行物理建模，在该模型空间中，定义具有色彩不变性特性的特征参数；

(3)将步骤(1)采集到的rgb图像进行线性变换得到高斯色彩空间中的光谱参数e、eλ、eλλ；

(4)将步骤(3)中得到的光谱参数在x轴方向用n-jet算子进行滤波，得到高斯色彩空间的空间参数ex、eλx、eλλx；在y轴方向用n-jet算子进行滤波，得到高斯色彩空间的空间参数ey、eλy、eλλy；所述e、eλ、eλλ、ex、eλx、eλλx、ey、eλy、eλλy构成完整的高斯色彩空间参数；

(5)根据步骤(3)和步骤(4)获得的高斯色彩空间参数计算步骤(1)中获得的rgb图像在高斯色彩空间中的具有色彩不变性特性的特征参数h、wx、wy；并对环境背景图像中每个像素h、wx、wy参数分别进行单高斯建模；

(6)计算当前视频输入帧的每个像素的h、wx、wy参数，与背景模型比较，根据预设的判断准则判定当前像素属于背景像素或属于植物像素；

(7)步骤(6)中判断为背景的像素用来更新环境背景模型，更新高斯分布的均值和标准差。

(8)后处理：对经过步骤(1)-(7)处理后的视频帧图像进行阈值化、形态学处理等后处理操作来获得准确的植物的二值图像；

(9)输出每帧输入视频图像对应的只包含培养植物的二值图像，通过图像判断植物生长状态。

本发明工作时，首先，通过种植视频采集模块1利用摄像头采集大田种植场景视频数据；通过环境温湿度采集模块2利用温湿度传感器实时采集大田种植环境的温度、湿度数据；通过土壤数据采集模块3利用土壤检测仪实时采集大田土壤的土壤酸碱度、土壤水分、土壤养分含量数据；通过数据传输模块4利用数据传输线连接摄像头、温湿度传感器、土壤检测仪将采集的数据发送到中央控制模块进行处理；其次，中央控制模块5通过物联网通信模块6利用无线发射器连接物联网进行通信；通过照明模块7利用红蓝光led灯给大田植物提供照明操作；通过生长状态监测模块8利用摄像头采集在led红蓝光照射下环境背景和植物的rgb图像特征对植物生长状况进行监测；然后，通过监测数据存储模块9利用存储器存储采集的监控视频、环境温湿度、土壤酸碱度、土壤水分、土壤养分含量数据、生长状况数据；最后，通过监测显示模块10利用显示器显示监测系统界面及采集的监控视频、环境温湿度、土壤酸碱度、土壤水分、土壤养分含量数据、生长状况数据。

以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。