基于物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)智能監(jiān)測技術(shù)研究

摘 要：為了提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程的生產(chǎn)效率和自動(dòng)化程度，本文構(gòu)建了基于物聯(lián)網(wǎng)的智能監(jiān)測系統(tǒng)。在智能監(jiān)測系統(tǒng)中，每一個(gè)農(nóng)業(yè)大棚內(nèi)配置多個(gè)CCD視覺傳感器和紅外光電傳感器。各大棚的計(jì)算機(jī)終端與上位機(jī)服務(wù)器相連，運(yùn)用本文提出的雙向搜索方法完成各任務(wù)需求的資源配置。在配置過程中，本文以虛擬機(jī)為媒介，包括帶寬、負(fù)載、硬件數(shù)量和資源等的匹配。試驗(yàn)結(jié)果表明，物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測系統(tǒng)可以成功完成農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程監(jiān)測，雙向搜索算法也具有更優(yōu)秀的資源配置性能。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)；智能監(jiān)測

中圖分類號：TP 274" " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

在我國的國民經(jīng)濟(jì)體系結(jié)構(gòu)中，劃分標(biāo)準(zhǔn)包括第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)。農(nóng)業(yè)作為第一產(chǎn)業(yè)一直具有十分重要的地位[1]。我國的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)有著悠久的歷史，可以追溯到數(shù)千年以前。改革開放以來，尤其是進(jìn)入21世紀(jì)以后，我國在科技領(lǐng)域取得了豐碩成果，科技助農(nóng)合科技興農(nóng)也逐漸駛?cè)肓丝燔嚨繹2]。利用現(xiàn)代化科學(xué)技術(shù)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式進(jìn)行改造，可以打破原始的粗狂式農(nóng)業(yè)經(jīng)營局限，提供農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量。農(nóng)業(yè)科技中的關(guān)鍵工作是利用自動(dòng)化、智能化的生產(chǎn)方式代替原有的人工生產(chǎn)方式[3]。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的全過程中，如果能夠加大儀器設(shè)備對生產(chǎn)環(huán)境、生產(chǎn)條件的監(jiān)控，并自動(dòng)化、智能化地調(diào)整環(huán)境參數(shù)，使環(huán)境一直能夠適應(yīng)農(nóng)作物的生長需求，那么可以更好地推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展。影響農(nóng)作物生長的環(huán)境條件較多，例如光照、水分、溫度、濕度、土壤酸堿度以及是否受外界干擾和破壞等[4]。要實(shí)現(xiàn)對這些條件的監(jiān)控，就需要采用各種類型的傳感器，進(jìn)而構(gòu)建能夠控制這些傳感器的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。本文以此為出發(fā)點(diǎn)進(jìn)行研究，致力于推動(dòng)農(nóng)業(yè)科技的進(jìn)步與發(fā)展。

1 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

物聯(lián)網(wǎng)是多傳感器構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)，即傳感器的類型多、傳感器的數(shù)量多。針對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程的環(huán)境，通常需要監(jiān)測光照條件、溫度條件、濕度條件、農(nóng)作物生長情況以及是否有動(dòng)物和人闖入破壞等，可以相應(yīng)地選擇光照傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器、CCD視覺傳感器和紅外光電傳感器。

本文出于對測試模型的簡易化考慮，選擇2種傳感器，即CCD視覺傳感器和紅外光電傳感器。CCD視覺傳感器可以對視野范圍內(nèi)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境進(jìn)行整體監(jiān)控，例如農(nóng)作物的生長態(tài)勢、生長高度和健康狀況，同時(shí)也可以反饋監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的光照條件。紅外光電傳感器可以對闖入的動(dòng)物和人進(jìn)行監(jiān)測，并及時(shí)發(fā)出報(bào)警信息。

考慮現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以農(nóng)業(yè)大棚為主，因此以農(nóng)業(yè)大棚為基本單元，構(gòu)建若干個(gè)獨(dú)立的監(jiān)控區(qū)域。每個(gè)農(nóng)業(yè)大棚為一個(gè)基本單元，內(nèi)部設(shè)置多個(gè)CCD視覺傳感器和紅外光電傳感器。同時(shí)，每個(gè)農(nóng)業(yè)大棚內(nèi)部設(shè)置一臺(tái)控制計(jì)算機(jī)，以便對其內(nèi)的各種傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、簡單處理，并向上位機(jī)服務(wù)器進(jìn)行進(jìn)一步反饋。服務(wù)器端能夠進(jìn)行總體資源調(diào)度、各農(nóng)業(yè)大棚的監(jiān)控信息和處理決策協(xié)調(diào)。部分農(nóng)業(yè)大棚的剔除或新的農(nóng)業(yè)大棚加入并不影響整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的正常工作和使用。所得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)結(jié)果如圖1所示。

2 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計(jì)

本文系統(tǒng)主要是利用2類光電傳感器完成農(nóng)業(yè)大棚內(nèi)的監(jiān)控任務(wù)，一種是CCD視覺傳感器，另一種是主動(dòng)式紅外光電傳感器。其中，CCD視覺傳感器主要用于對大棚內(nèi)農(nóng)作物生長狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控，主動(dòng)式紅外光電傳感器主要用于對入侵者或動(dòng)物的破壞行為進(jìn)行監(jiān)測與報(bào)警。本節(jié)將分別針對這2類傳感器進(jìn)行硬件和軟件設(shè)計(jì)。

2.1 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)

CCD視覺傳感器、主動(dòng)式紅外光電傳感器的內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖2、圖3所示。

本文選擇S865801型CCD視覺傳感器，如圖2所示。從工作原理上看，物體表面的反射光線經(jīng)鏡頭進(jìn)入CCD陣列，先進(jìn)入CCD陣列的光敏區(qū)域，進(jìn)而在CCD陣列的存儲(chǔ)區(qū)域進(jìn)行緩存，再經(jīng)轉(zhuǎn)移柵進(jìn)入輸出寄存器，最后經(jīng)功率放大器到達(dá)圖像采集卡，形成計(jì)算機(jī)上可以識(shí)別、存儲(chǔ)和處理的圖像信息。

本文選擇SA1168A型號的主動(dòng)式紅外光電傳感器，如圖3所示。在這款紅外光電傳感器中，紅外發(fā)光二極管的體積小、使用壽命長，能夠滿足直流和交流系統(tǒng)的使用需求。從工作原理來看，紅外發(fā)射機(jī)主動(dòng)向外發(fā)射紅外光線，紅外接收機(jī)對應(yīng)地加以接收。一旦有入侵者進(jìn)入監(jiān)測區(qū)域，阻斷了紅外光線的收發(fā)通路，紅外光電傳感器即觸發(fā)報(bào)警控制器并進(jìn)行報(bào)警。

2.2 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)

為了實(shí)現(xiàn)對農(nóng)業(yè)大棚的預(yù)期監(jiān)控功能，本文給出2類傳感器的軟件控制流程，如圖4所示。

CCD光電傳感器的控制可以分為以下3個(gè)步驟。第一步，對CCD陣列進(jìn)行參數(shù)配置，完成初始化。第二步，開啟禎采集模式，利用圖像采集卡，將大棚內(nèi)的監(jiān)控結(jié)果顯示在計(jì)算機(jī)上。第三步，判斷計(jì)算機(jī)上的監(jiān)控圖像結(jié)果是否清晰，如果清晰，那么在此參數(shù)配置情況下開啟連續(xù)采集模式；如果不清晰，那么重新調(diào)整CCD陣列參數(shù)，再次開啟禎采集模式。根據(jù)上述步驟不斷進(jìn)行循環(huán)操作，完成對農(nóng)業(yè)大棚內(nèi)部的自動(dòng)監(jiān)控。

主動(dòng)式紅外光電傳感器軟件控制流程如圖5所示。主動(dòng)式紅外光電傳感器的控制可以分為以下4個(gè)步驟。第一步，控制主動(dòng)式紅外光電傳感器的多諧振蕩器產(chǎn)生諧振。第二步，控制主動(dòng)式紅外光電傳感器的驅(qū)動(dòng)電路，調(diào)整發(fā)光二極管發(fā)光。第三步，控制主動(dòng)式紅外光電傳感器的接收器，接收發(fā)射出來的紅外光束。第四步，判斷紅外光線的收發(fā)通路是否被阻斷，如果沒有被阻斷，那么繼續(xù)執(zhí)行收發(fā)；如果被阻斷，那么產(chǎn)生報(bào)警信息。

2.3 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)總體控制的資源調(diào)度算法

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)配置多個(gè)農(nóng)業(yè)大棚，每個(gè)農(nóng)業(yè)大棚內(nèi)再分別配置一臺(tái)計(jì)算機(jī)、多個(gè)CCD視覺傳感器和多個(gè)紅外光電傳感器，這些硬件設(shè)備會(huì)利用各自的通信方式和上位機(jī)服務(wù)器相連，為了完成自己的監(jiān)控任務(wù)而爭取服務(wù)器上的資源。服務(wù)器計(jì)算機(jī)需要一定的調(diào)度算法，并按照一定的優(yōu)先級為每一個(gè)任務(wù)請求配置最合適的資源。

本文在農(nóng)業(yè)大棚終端各硬件任務(wù)需求和上位機(jī)服務(wù)器間建立一種虛擬機(jī)資源配置機(jī)制，其原理是將農(nóng)業(yè)大棚終端的每一個(gè)任務(wù)需求對應(yīng)配置一個(gè)虛擬機(jī)，其所申請的服務(wù)器資源就相當(dāng)于虛擬機(jī)在服務(wù)器上得到的資源，上位機(jī)服務(wù)器會(huì)根據(jù)這些虛擬機(jī)申請的優(yōu)先順序、任務(wù)量大小合理配置資源。因此，虛擬機(jī)在農(nóng)業(yè)大棚終端和上位機(jī)服務(wù)器間具有中介作用。農(nóng)業(yè)大棚終端的任意一個(gè)虛擬機(jī)資源請求可以抽象為公式（1）。

XVM=α1Num+α2Bw+α3Load+α4Hard （1）

式中：Num表示農(nóng)業(yè)大棚終端中有任務(wù)請求的硬件數(shù)量；Bw表示農(nóng)業(yè)大棚終端各任務(wù)的總帶寬需求；Load表示農(nóng)業(yè)大棚終端完成的總負(fù)載情況；Hard表示農(nóng)業(yè)大棚終端完成所有任務(wù)的硬件資源；αi表示上述4個(gè)參數(shù)的權(quán)重。

根據(jù)上述配置關(guān)系，可以將向上位機(jī)服務(wù)器接收的所有農(nóng)業(yè)大棚終端的虛擬機(jī)請求配置成一個(gè)集合，如{XVMi}所示。

為了在服務(wù)器上形成合理的資源調(diào)度，將服務(wù)器上有限的資源合理配置給每一個(gè)虛擬機(jī)，進(jìn)而配置給每一個(gè)農(nóng)業(yè)大棚終端，并順利完成資源配置任務(wù)，本文設(shè)計(jì)了一個(gè)雙向搜索聚類算法。在資源配置搜索過程中，搜索方向的處理如公式（2）所示。

（2）

式中：||XVMi-XVMi-1||是逐步向虛擬機(jī)集合中的前向進(jìn)行搜索，觀察是否有閑置的虛擬機(jī)；||XVMi-XVMi+1||是逐步向虛擬機(jī)集合中的后向進(jìn)行搜索，觀察是否有閑置的虛擬機(jī)。

在搜索過程中，要不斷進(jìn)行4個(gè)參數(shù)的比較，其中前向搜索的處理如公式（3）所示。

（3）

后向向搜索的處理如公式（4）所示。

（4）

2.4 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)總體控制的資源調(diào)度流程

根據(jù)上文構(gòu)建的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)總體控制的資源調(diào)度算法，實(shí)際執(zhí)行中的操作流程如下所示。

第一個(gè)階段，對每一個(gè)農(nóng)業(yè)大棚的硬件連接、硬件狀態(tài)、通信狀態(tài)和任務(wù)需求進(jìn)行參數(shù)量化處理，并完成其屬性計(jì)算。

第二個(gè)階段，將連接到上位機(jī)服務(wù)器的每個(gè)農(nóng)業(yè)大棚的虛擬機(jī)配置，按照通信請求的先后順序納入虛擬機(jī)集合中。

第三個(gè)階段，根據(jù)公式（2）對農(nóng)業(yè)大棚監(jiān)測任務(wù)請求的虛擬機(jī)集合進(jìn)行分向聚類，一個(gè)聚類是前向方向，一個(gè)聚類是后向方向。

第四個(gè)階段，根據(jù)公式（3）對農(nóng)業(yè)大棚監(jiān)測任務(wù)請求的虛擬機(jī)集合進(jìn)行前向聚類，逐一搜索出合適的虛擬機(jī)請求，并為其配置上位機(jī)服務(wù)器的硬件資源。

第五個(gè)階段，根據(jù)公式（4）對農(nóng)業(yè)大棚監(jiān)測任務(wù)請求的虛擬機(jī)集合進(jìn)行后向聚類，逐一搜索出合適的虛擬機(jī)請求，并為其配置上位機(jī)服務(wù)器的硬件資源。

第六個(gè)階段，不斷重復(fù)前面所述步驟，直到農(nóng)業(yè)大棚監(jiān)測任務(wù)請求的虛擬機(jī)集合中的所有任務(wù)都找到匹配的硬件資源。

3 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的性能測試試驗(yàn)

3.1 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程監(jiān)控效果

上文為了解決農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能監(jiān)測問題，構(gòu)建了以多傳感器為監(jiān)測手段的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。其中，傳感器分別選擇了CCD視覺傳感器和紅外光電傳感器，每個(gè)農(nóng)業(yè)大棚都配置了不同數(shù)量的2類傳感器和一臺(tái)終端計(jì)算機(jī)。每個(gè)農(nóng)業(yè)大棚的終端計(jì)算機(jī)均連接到上位機(jī)服務(wù)器，服務(wù)器再對各終端的傳感器信息和任務(wù)請求進(jìn)行進(jìn)一步處理。在軟件設(shè)計(jì)方面，分別對CCD視覺傳感器和紅外光電傳感器進(jìn)行了控制流程設(shè)計(jì)，并針對上位機(jī)服務(wù)器的任務(wù)調(diào)度設(shè)計(jì)了一種新的雙向搜索方法，以便給合理的任務(wù)匹配最佳的虛擬機(jī)，進(jìn)而找到最合適的硬件資源。

下文將進(jìn)行一組試驗(yàn)，以測試農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的監(jiān)控效果，即對CCD視覺傳感器和紅外光電傳感器的效果進(jìn)行監(jiān)測。第一組試驗(yàn)監(jiān)測結(jié)果的部分?jǐn)?shù)據(jù)見表1。

從表1的監(jiān)控結(jié)果可以看出，本文架構(gòu)的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了各個(gè)大棚的集中自動(dòng)化監(jiān)控，其中大部分時(shí)間內(nèi)，各大棚的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程均處于正常狀態(tài)且沒有入侵者。但是，18時(shí)40分和20時(shí)20分，分別顯示有入侵，原因是有老鼠在這2個(gè)時(shí)間段活動(dòng)，被紅外光電傳感器成功監(jiān)測到。

3.2 物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)資源調(diào)度測試

第二組試驗(yàn)，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)總體控制的資源調(diào)度算法和雙向搜索算法進(jìn)行驗(yàn)證。驗(yàn)證試驗(yàn)的設(shè)定如下所示。當(dāng)各農(nóng)業(yè)大棚的硬件設(shè)備不斷接入物聯(lián)網(wǎng)后，其任務(wù)需求數(shù)量持續(xù)增加。本文將任務(wù)需求的數(shù)量變化上限設(shè)定為100個(gè)，而用于這些任務(wù)需求配置的虛擬機(jī)數(shù)量為20個(gè)，試驗(yàn)結(jié)果如圖6所示。

從圖6可以看出，隨著農(nóng)業(yè)大棚各終端傳感器等設(shè)備任務(wù)需求的數(shù)量從0增至100個(gè)，20個(gè)虛擬機(jī)在雙向搜索算法下，逐漸獲得了各自的配置。到任務(wù)執(zhí)行最后階段，1號、4號和11號虛擬機(jī)仍然處在空閑狀態(tài)，可以供新增的任務(wù)需求使用。

為了與所提出的雙向搜索方法的性能進(jìn)行比較，本文選擇最大值搜索方法、最小值搜索方法作為參照方法，比較3種方法在不同任務(wù)數(shù)量情況下配置時(shí)間的差異，如圖7所示。

從圖7可以看出，隨著農(nóng)業(yè)大棚各終端任務(wù)需求數(shù)量從100個(gè)增至600個(gè)，3種方法的資源配置時(shí)間也不斷增加。與最大值搜索方法和最小值搜索方法相比，本文提出的雙向搜索方法用時(shí)更少。

4 結(jié)論

影響農(nóng)作物生長的環(huán)境條件較多，例如光照、水分、溫度、濕度、土壤酸堿度、是否有外界干擾和破壞等。要對這些條件進(jìn)行監(jiān)控，就需要采用各種類型的傳感器，進(jìn)而構(gòu)建能夠控制這些傳感器的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。為了解決農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能監(jiān)測問題，本文構(gòu)建了以多傳感器為監(jiān)測手段的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。每個(gè)農(nóng)業(yè)大棚的終端計(jì)算機(jī)與上位機(jī)服務(wù)器相連，由服務(wù)器對各終端的傳感器信息和任務(wù)請求進(jìn)行進(jìn)一步處理。在軟件設(shè)計(jì)方面，本文分別對CCD視覺傳感器和紅外光電傳感器進(jìn)行了控制流程設(shè)計(jì)，并針對上位機(jī)服務(wù)器的任務(wù)調(diào)度，設(shè)計(jì)了一種新的雙向搜索方法，以便給合理的任務(wù)匹配最佳的虛擬機(jī)。試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所構(gòu)建的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的有效性。

參考文獻(xiàn)

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作者簡介：吳漢昌（1972—），男，廣西玉林市人，本科，講師，研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)生產(chǎn)智能。

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