葡萄智能化生產(chǎn)服務平臺設計與研究

梁驍 韋寧 姚姿娜

摘 ?要：在農業(yè)現(xiàn)代化、信息化的發(fā)展過程中，農業(yè)生產(chǎn)基礎數(shù)據(jù)已成為重要的戰(zhàn)略資源。信息化、自動化農業(yè)生產(chǎn)管理都依賴于完善的生產(chǎn)基礎數(shù)據(jù)。相關生產(chǎn)服務平臺的建設能夠充分利用這些資源，增進農業(yè)生產(chǎn)的高質量發(fā)展。人工智能是國家明確大力支持的未來科技研究核心，國家贏得全球科技競爭主動權的重要戰(zhàn)略抓手。將農業(yè)信息化和人工智能相結合，建設智能化生產(chǎn)服務平臺，可以極大地助力農業(yè)生產(chǎn)服務水平的提高。為特定行業(yè)設計的具有高度針對性的智能化生產(chǎn)服務平臺對比普遍適用型的平臺，具有更高的專業(yè)水平，對特定行業(yè)的信息挖掘度更深，能夠提供更細致、更精準的智能服務。本文針對葡萄種植的專業(yè)特點，對基于人工智能的生產(chǎn)服務平臺進行了研究和設計，介紹了服務平臺基本框架、功能設計和關鍵技術。

關鍵詞：葡萄種植;數(shù)據(jù)服務;智能分析

中圖分類號：TP399;TP182 ? ? ?文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2019）12-0106-03

Abstract：In the process of agricultural modernization and informatization，the basic data of agricultural production has become an important strategic resource. Informatization and automation of agricultural production management depend on perfect production basic data. The construction of relevant production service platforms can make full use of these resources and improve the high-quality development of agricultural production. Artificial intelligence is the core of scientific and technological research in the future，which is strongly supported by the country. It is an important strategic grasp for the country to win the initiative of global scientific and technological competition. The combination of agricultural informatization and artificial intelligence and the construction of intelligent production service platform can greatly contribute to the improvement of agricultural production service level. Intelligent production service platform designed for specific industries has higher professional level，deeper information mining degree for specific industries，and can provide more detailed and accurate intelligent services compared with the universal platform. In this paper，aiming at the professional characteristics of grape cultivation，the production service platform based on artificial intelligence is studied and designed，and the basic framework，function design and key technologies of the service platform are introduced.

Keywords：grape cultivation;data service;intelligent analysis

0 ?引 ?言

得益于互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等高新技術的發(fā)展，在信息化和農業(yè)現(xiàn)代化高速發(fā)展的當下，農業(yè)信息資源在現(xiàn)代農業(yè)中發(fā)揮著重要的作用。在國家大力推動人工智能技術發(fā)展的大趨勢下，要將人工智能技術應用在新型農業(yè)生產(chǎn)模式中，尤其需要以大量農業(yè)專業(yè)信息為依托。葡萄種植產(chǎn)業(yè)設計建設專業(yè)的基礎信息數(shù)據(jù)庫和智能化服務平臺，在縱向上能夠提供具有較強針對性的產(chǎn)業(yè)信息資源管理和利用手段，實現(xiàn)專門、專業(yè)的生產(chǎn)管理決策輔助和生產(chǎn)自動化輔助，在橫向上能夠為其他相關生產(chǎn)服務領域提供專業(yè)數(shù)據(jù)支持，更進一步可作為人工智能技術進入農業(yè)生產(chǎn)領域的示范。在豐富的農業(yè)信息資源基礎上，利用先進的數(shù)據(jù)采集、分析工具，實現(xiàn)全面、精準的系統(tǒng)性分析。這樣不但能夠提高農業(yè)生產(chǎn)的科學性和相關服務的準確性，而且也能為政府管理理念的轉變和管理水平的提高提供有力支持。

1 ?農業(yè)生產(chǎn)信息化概況

隨著國家對農業(yè)現(xiàn)代化智能化建設方面工作的不斷深入，農業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)資源建設取得了巨大的進步。憑借現(xiàn)今高度發(fā)達的互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)技術和既有農業(yè)科技數(shù)據(jù)庫，農業(yè)生產(chǎn)和種植管理數(shù)據(jù)能夠從多種渠道獲得。不僅各級農業(yè)部門建設了農業(yè)信息服務平臺，農業(yè)部也針對多個農業(yè)生產(chǎn)行業(yè)建設了行業(yè)數(shù)據(jù)庫。目前我國農業(yè)網(wǎng)站已達到數(shù)萬家，很多面向公眾的網(wǎng)站提供了大量信息資源接口，這些資源為建立葡萄智能化生產(chǎn)服務平臺提供了極大的便利。

2 ?葡萄智能化生產(chǎn)服務平臺的特點

葡萄智能化生產(chǎn)服務平臺是一種將基礎數(shù)據(jù)、應用業(yè)務邏輯、農業(yè)生產(chǎn)技術、網(wǎng)絡技術、數(shù)據(jù)分析技術、數(shù)據(jù)可視化技術融合在一起，針對葡萄生產(chǎn)專業(yè)領域為社會公眾提供服務的智能化系統(tǒng)。

葡萄智能化生產(chǎn)服務平臺是借助于物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等高新技術打造的新型網(wǎng)絡服務平臺，具有以下特點。

2.1 ?智能化

融合經(jīng)過深度學習訓練的人工智能，使之充分利用平臺基礎數(shù)據(jù)庫，發(fā)揮其強大的數(shù)據(jù)分析能力，為公眾提供葡萄生長周期指標分析、生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)控數(shù)據(jù)分析、病蟲害自動識別和防治方案自動推薦等智能化功能。平臺服務覆蓋葡萄生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)，最大程度地使生產(chǎn)過程擺脫對農技人員的依賴。

2.2 ?互動性

通過互聯(lián)網(wǎng)將人員、數(shù)據(jù)、生產(chǎn)環(huán)境聯(lián)通起來，允許使用手機、個人電腦、無人機、傳感器、網(wǎng)絡視頻設備等遠程訪問服務平臺。為生產(chǎn)管理提供高效、多樣、便捷的互動方式。

2.3 ?靈活性

服務平臺可部署于企業(yè)服務器、云服務器等環(huán)境，支持大容量可擴展的數(shù)據(jù)存儲和高并發(fā)的網(wǎng)絡訪問，可以持續(xù)擴大基礎數(shù)據(jù)量以及添加新功能模塊。

3 ?智能化生產(chǎn)服務平臺基本框架

平臺建設應遵循規(guī)范化、標準化、高實用性、高可靠性、高安全性的原則，合理設計建設，保證服務平臺運行順暢、高效、健壯。其基本框架組成如圖1所示。

3.1 ?基礎數(shù)據(jù)庫

建庫所需的基礎數(shù)據(jù)資源主要包括以下幾個方面。

3.1.1 ?地理氣候環(huán)境數(shù)據(jù)

地理氣候環(huán)境包括葡萄種植地區(qū)的區(qū)域地形地貌、海拔、經(jīng)緯度、氣候帶等宏觀環(huán)境數(shù)據(jù)，以及歷年溫度、濕度、降雨、光照變化、自然災害等長期歷史數(shù)據(jù)。這些信息幫助生產(chǎn)管理者掌握種植地區(qū)的總體情況，輔助制定生產(chǎn)計劃。

3.1.2 ?生長環(huán)境監(jiān)控數(shù)據(jù)

葡萄種植園區(qū)的即時監(jiān)控環(huán)境數(shù)據(jù)和長期變化歷史數(shù)據(jù)，包括空氣溫度、空氣濕度、光照強度、光照時長、土壤溫度、土壤張力、土壤水分、酸堿度、氧含量、二氧化碳濃度、降雨量、風速、風向等多個指標。這些信息精確表現(xiàn)葡萄生長環(huán)境的細微變化，可用于標準生長環(huán)境數(shù)據(jù)模型的建立，幫助管理人員及時了解現(xiàn)狀，迅速做出必要反應。

3.1.3 ?生長周期數(shù)據(jù)

葡萄整個生長周期內的植株生理生長指標，包括根、莖長、葉長、葉片面積、掛果時間、果實直徑等。這些信息直接描述了葡萄的長勢、健康、營養(yǎng)狀況，可用于葡萄標準生長周期模型的建立，幫助管理人員密切關注其生長情況，及時發(fā)現(xiàn)問題。

3.1.4 ?實用種植技術數(shù)據(jù)

收集葡萄種植相關的各種使用種植技術文獻，從中解析技術數(shù)據(jù)，保存在數(shù)據(jù)庫，以知識庫的形式提供給用戶作為技術支持資源。

3.1.5 ?病蟲害防治數(shù)據(jù)

危害葡萄種植生長的各種病蟲害數(shù)據(jù)，包括病因、病征、辨別標準、防治方法、歷史發(fā)病記錄等。這些信息旨在與專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具相結合，及時對可能的病蟲害發(fā)出警報、提供專業(yè)辨識方法、提出專業(yè)防治方案，從而預防和減少因病蟲害帶來的損失。

3.1.6 ?價格行情數(shù)據(jù)

定時獲取各個省份地區(qū)葡萄市場行情和歷史價格走勢數(shù)據(jù)。通過對市場行情和供需關系的分析，輔助管理者調整生產(chǎn)銷售計劃，最終獲得更好的效益。

3.2 ?數(shù)據(jù)處理層

數(shù)據(jù)處理層主要完成數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)整合、挖掘分析工作，把零散的數(shù)據(jù)轉化為針對專門需求的、具有知識邏輯價值的有用數(shù)據(jù)，支撐應用接口層。

3.2.1 ?數(shù)據(jù)清洗

從外部數(shù)據(jù)源導入生產(chǎn)數(shù)據(jù)時需要對數(shù)據(jù)進行清洗工作。通過編寫數(shù)據(jù)過濾整理程序處理其中缺失的或異常的數(shù)據(jù)值，保留有效的數(shù)據(jù)。

3.2.2 ?數(shù)據(jù)整合

對于多種類型、多種業(yè)務領域的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)處理程序在各個數(shù)據(jù)節(jié)點之間建立關系，形成數(shù)據(jù)知識圖譜。

3.2.3 ?數(shù)據(jù)挖掘

根據(jù)實際業(yè)務需求設計數(shù)據(jù)挖掘分析模型，從既有基礎數(shù)據(jù)庫中提取相應的數(shù)據(jù)提供給分析模型完成分析工作。

3.3 ?應用接口層

接口層根據(jù)用戶主體類型的不同、需求的不同、權限的不同，提供具有針對性的應用程序外部接口。實現(xiàn)數(shù)據(jù)模糊查詢、圖形報表展示、數(shù)據(jù)共享、環(huán)境數(shù)據(jù)分析、生長數(shù)據(jù)分析、病蟲害數(shù)據(jù)分析等接口服務。

3.4 ?信息安全體系

設計一整套數(shù)據(jù)庫硬件環(huán)境安全、網(wǎng)絡環(huán)境安全、計算機系統(tǒng)安全、數(shù)據(jù)存儲安全、運營管理安全的安全保障技術體系，保證基礎數(shù)據(jù)庫安全穩(wěn)定運行。

3.5 ?標準規(guī)范體系

對數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)格式、處理程序設計開發(fā)、應用接口設計開發(fā)、智能化服務實現(xiàn)設定一整套格式、編碼和接口規(guī)范，作為平臺在開發(fā)建設過程中必須遵守的規(guī)則。在平臺的后續(xù)開發(fā)升級中也應遵守這些規(guī)則，保證平臺的健壯性和可維護性。

4 ?智能服務功能設計

通過整理和分析多方面的葡萄生產(chǎn)種植數(shù)據(jù)，構建統(tǒng)一規(guī)范、便于共享的基礎數(shù)據(jù)庫，并在此基礎之上搭建數(shù)據(jù)共享服務平臺，為政府、企業(yè)、公眾提供數(shù)據(jù)資源共享服務。服務范圍主要包括基礎信息資源服務、生理生長智能分析服務、種植環(huán)境智能分析服務、在線健康診斷服務和市場分析服務。

4.1 ?基礎信息資源服務

對社會組織和用戶進行細致的分類、分級，為各種組織、用戶類型設計相應的開放數(shù)據(jù)接口。從信息資源庫中提取基礎數(shù)據(jù)，根據(jù)業(yè)務類型進行整合、分析、分類，通過開放數(shù)據(jù)接口提供給用戶，以滿足各類型各級別用戶的不同需求。提供包括地理信息數(shù)據(jù)、標準化種植技術數(shù)據(jù)、市場行情數(shù)據(jù)、病蟲害防治知識庫等在內的信息查詢展示服務。

4.2 ?生理生長智能分析服務

收集低、中、高端各個葡萄品種的標準生長數(shù)據(jù)，研究智能分析引擎系統(tǒng)，匹配數(shù)學模型，自動智能判斷葡萄生長情況，模擬葡萄種植專家自動修正完善工作內容，大幅降低葡萄生產(chǎn)對農技人員的依賴程度。

4.3 ?種植環(huán)境智能分析服務

收集葡萄種植的適宜生長環(huán)境數(shù)據(jù)，構建標準化種植生長環(huán)境監(jiān)控模型。智能分析實際種植環(huán)境數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)種植環(huán)境中存在的不利因素，對用戶發(fā)出預警消息，提醒用戶調整種植養(yǎng)護工作，以提高葡萄產(chǎn)量。

4.4 ?在線健康診斷服務

收集危害葡萄生長的病蟲害信息，將機器學習樣本導入人工智能數(shù)據(jù)庫。通過深度學習實現(xiàn)基于計算機視覺的圖片分析功能，使其能夠從用戶上傳的現(xiàn)場照片快速辨認出可能發(fā)生的病蟲害癥狀，并推薦有效的防治手段。

4.5 ?市場分析服務

通過收集和分析近期市場行情數(shù)據(jù)，以圖形報表的方式向用戶展示葡萄產(chǎn)量狀況、消費狀況、進出口數(shù)據(jù)和市場價格走勢等信息。

5 ?關鍵技術

5.1 ?數(shù)據(jù)接口

數(shù)據(jù)接口是用戶和其他網(wǎng)絡應用訪問本數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)資源的入口。數(shù)據(jù)接口在廣域網(wǎng)絡上發(fā)布，監(jiān)聽接收來自網(wǎng)絡的用戶訪問請求，根據(jù)網(wǎng)絡請求參數(shù)自動識別用戶身份、確定用戶請求的目的，調用相應的服務程序模塊，獲取相應的數(shù)據(jù)資源，再向用戶發(fā)送包含有效數(shù)據(jù)的反饋信息，實現(xiàn)查詢、統(tǒng)計等操作。數(shù)據(jù)接口能夠屏蔽用戶的網(wǎng)絡差異、操作系統(tǒng)差異，也使用戶無需關心數(shù)據(jù)庫的具體結構，只要專注在業(yè)務方面，為特定業(yè)務調取對應的數(shù)據(jù)接口就可以滿足業(yè)務需求。

5.2 ?計算機視覺

計算機視覺是通過對圖片、視頻文件進行分析處理，讓計算機能夠從中收集三維信息，從而模擬人類對環(huán)境的感知能力的一門綜合性學科。計算機視覺的實現(xiàn)包括計算機科學、工程學、物理學、統(tǒng)計學、應用數(shù)學、神經(jīng)學等多個門類的科學研究成果。以相機、攝像機等各種錄影設備拍攝的圖像作為計算機視覺采集的輸入，經(jīng)過訓練的人工智能分析模塊可以從這些圖像中讀取信息，發(fā)現(xiàn)圖像中包含的元素，理解其中的意義。

5.3 ?深度學習

深度學習是實現(xiàn)計算機視覺的一項重要工具，它模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡，模仿人類對信息的解釋方式。端到端學習的概念讓計算機在分析對象中自動尋找特征，發(fā)現(xiàn)其中潛在的模式。經(jīng)過對大量數(shù)據(jù)的分析學習能夠獲得訓練好的學習模型，并投入到目標領域中進行分析工作。目前，深度學習被廣泛應用在搜索引擎、智能問答和圖像識別等領域。

6 ?結 ?論

在如今農業(yè)走向信息化的時代，農業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為市場的焦點，農業(yè)經(jīng)濟的穩(wěn)步快速發(fā)展受到農業(yè)生產(chǎn)信息化程度的影響。尤其是在國家扶貧攻堅的大背景下，大力發(fā)展農業(yè)經(jīng)濟，把農業(yè)生產(chǎn)推向信息化、自動化、智能化，更具有重要的政治經(jīng)濟價值。建設葡萄智能化生產(chǎn)服務平臺，一方面對于葡萄種植專業(yè)領域可做出專業(yè)示范，另一方面也可以在其他種植項目中擴展開來，收集更多其它農業(yè)作物的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，秉承專業(yè)為先、廣泛覆蓋的理念，為我國現(xiàn)代農業(yè)的發(fā)展提供助力。

參考文獻：

[1] 佚名.中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告 [J].中國科技信息，2018（5）：6-7.

[2] 許世衛(wèi).農業(yè)大數(shù)據(jù)與農產(chǎn)品監(jiān)測預警 [J].中國農業(yè)科技導報，2014，16（5）：14-20.

[3] 楊謹，劉旭云，胡學禮，等.大數(shù)據(jù)時代背景下的農業(yè)標準化 [C]//標準化改革與發(fā)展之機遇——第十二屆中國標準化論壇.標準化改革與發(fā)展之機遇——第十二屆中國標準化論壇論文集.中國浙江杭州：出版社不詳，2015：1947-1951.

[4] 孫玉.農業(yè)行業(yè)中的計算機視覺與模式識別技術 [J].計算機產(chǎn)品與流通，2018（7）：19+36.

[5] 薛領.計算機視覺在農業(yè)中的應用 [J].計算機與農業(yè)，1999（2）：18-20.

[6] 溫孚江.農業(yè)大數(shù)據(jù)與發(fā)展新機遇 [J].中國農村科技，2013（10）：14.

作者簡介：梁驍（1986-），男，漢族，廣西融安人，軟件工程師，助理工程師，學士學位，研究方向：計算機應用軟件開發(fā)。