基于物联网技术的农业大棚环境监控系统设计

为了提高对农业大棚环境的监测,系统从物联网技术的三层结构概念出发,采用感知互动层、网络传输层、应用服务层进行设计。感知互动层采用Zig Bee无线通信技术构建一个无线传感器网络,负责感知农业大棚中作物生长环境,包括农业大棚中的空气温湿度、光照强度、二氧化碳浓度、土壤温湿度、通风状态等。网络传输层采用以太网通过TCP/IP协议进行传输,应用服务层通过个人计算机上的应用程序来实现对系统信息的管理,并且与计算机上的专家系统连接,对农业大棚中作物生长环境进行自动控制。系统主要涉及传感器网络拓扑结构的选择优化及传感器节点的电路设计、网络传输层的结构设计、应用服务层的应用程序设计及信息在专家系统中的融合算法。传感器节点采集数据通过Bayes滤波算法进行处理提高数据的可靠性。传感器节点选用无线收发器CC2430芯片设计。实验表明,系统实现了对农业大棚作物生长环境的实时监测,但系统中采用Bayes滤波算法还需进一步改进,系统的稳定性也有待更一步提高。     

基于多传感器数据融合瓦斯浓度监控系统研究

在瓦斯浓度监控系统中采用多传感器数据融合方法,弥补了单一传感器带来的缺陷。通过对失效数据的剔除和对有效数据进行融合,提高了监控系统的精度。通过试验表明,该系统监控瓦斯浓度准确、可靠。     

基于光电传感器的农业大棚监控技术研究

为了有效地解决农业大棚的智能监控,设计了基于客户端/服务器模式的监控网络,可以同时完成多个农业大棚的智能监控.在每一个农业大棚内,分别配置两类光电传感器:第一类是CCD光电传感器,用于对农作物生长状态的监控;第二类是红外光电传感器,用于对大棚内可能发生的入侵行为的监控.针对花卉种植大棚展开实验研究,结果表明该文所构建的基于光电传感器的农业大棚监控系统,可以完成对农作物生长状态的监控,并准确地检测到入侵行为的发生.     

温室大棚环境监控系统研究

本文以STC89C52单片机为核心,采用多种传感器设计一种温室大棚种植参数采集控制系统,该系统可实现温室大棚光照度、温度、湿度和CO2浓度等环境因子自动监控,给出系统硬件设计框图和详细工作原理。     

基于Qt的农业大棚自动监控系统设计

传统农业依托自然环境进行生产,而现代智慧农业可以控制大棚的小环境,使农作物在最适宜的环境中生长.以Qt (Qt是Qt Company开发的跨平台C++图形用户界面应用程序开发框架)为开发环境,设计能自动监测农业辣椒大棚环境数据的系统.基于GPRS(general packet radio service)及UDP(user datagram protocol)将采集到的环境数据传送至MySQL(my structured query language)数据库.该自动监测系统能显示图像、查询及导出数据.测试结果表明：该系统测量数据的准确度高;能根据设定的数据范围进行自动调节,在湿热夏季也能营造出适宜辣椒发育的类春季气候环境,满足了智慧农业的需求.     

基于多CPU的智能温室大棚监控系统研究

该系统比较全面地提供了现代农业的先进监控手段，该系统可用于养殖场，仓库，幼儿园，实验室等对温湿度等参数值要求比较严格的场合，具有广泛的推广应用前景。     

基于WiFi大棚种植环境无线监控系统设计

为解决大棚种植中有线监测布线难、供电难、成本高等问题,以及实现对大棚种植环境因子进行实时采集、处理和无线传输,设计了一种基于WiFi大棚种植环境无线监控系统。该系统通过数据采集器,完成数据的采集,通过无线WiFi将数据传送至服务器并存储,服务器根据当前大棚内环境因子做出分析,并将结果及时反馈给客户端,客户端根据用户设置的环境因子参数进行继电器的控制,对环境因子参数进行调控,形成一套智能的大棚种植环境监控系统。     

多源数据融合的森林火灾监控方法

针对林区人员巡视难度大、效率低的问题,提出了一种多源融合的火灾监控方法。首次引入烟尘颗粒浓度来识别可能发生火灾的异常区域,并结合人类活动和气象因子与森林火灾间的关联性来评估火险程度,进而筛选出高风险的区域。实验结果显示提出的方法能够在一定程度上过滤掉伪火点的区域,从而促进巡防人员集中有限力量快速处置火情隐患。     

基于ZIGBEE技术的温室大棚环境监控系统设计

温室大棚的环境检测与控制是当前农业自动化的热点问题之一,基于ZigBee技术的无线大棚环境监控系统能够满足大棚环境监控系统所提出的低功耗、低成本以及方便后期规模扩展等要求,实现了真正意义上的无人值守,能够对各大棚的环境进行自动监控与调整,具有一定的工程实际意义和市场价值。     

多传感器数据融合研究

数据融合技术又称多传感器数据融合或分布式传感,即对多类多源和多平台传感器数据进行组合,提供有关空间信息综合态势的一种数据处理技术。数据融合可分为：信号级数据融合、像素级数据融合、特征级数据融合和符号级数据融合。本文讨论了红外图像、可见光图像、多谱图像、雷达图像等的数据融合问题以及各级数据融合的方法。     

基于整体加权的多源数据融合研究

针对无线传感器网络中数据融合问题,分析了基于融合算法下数据压缩和节能的关系,在归纳和研究现行的融合算法后,对独立于应用的数据融合,提出了先单个传感器加权再整体加全权的融合算法,通过两次加权,使算法性能达到最优。通过软件层面设置加权参数实现数据压缩和传输,有效地提高决策准确性和节约能量。同时,根据无线传感器的数据冗余方式,结合路由传输机制,可以实现在传输层的数据整合,减少数据无效发送,延长无线传感器网络的周期。     

基于神经网络的多传感器数据融合

当前，多传感器技术是研究热点。通过不同功能，不同精度，不同位置的传感器，可以对所需要的被测量进行多方位多角度的测量。但是，目前对于多传感器所测的数据还没有一种通用的行之有效的处理思想。借用模糊控制策略，与改进的BP神经网络算法结合对其进行数据融合。在仿真中取得了比已往算法更高的精度，控制策略制定准确、可靠。是一种较有潜力的多传感器数据融合方法。     

基于多传感器的数据融合方法和模型研究

数据融合技术受到广泛的关注,本文结合数据融合及其一般功能模型、目标识别融合结构层次,重点分析了基于多传感器的数据融合的算法和级。比较了集中式和分布式融合处理,提出了利用实例,展望了基于多传感器的数据融合技术的发展趋势和困难。     

基于多传感器信息融合技术的驾驶状态监控研究

对基于多传感器信息融合技术的驾驶状态监控进行了研究,阐述了该技术中传感信息的选择原则,并就监控系统的结构、系统处理模型和监控系统的工作过程进行了探讨。     

多传声器数据融合方法研究

从多传感器数据融合理论出发，提出了多传感器数据融合的基本原理，讨论了多传感器数据融合的几种方法以及选择融合方法的原则。     

基于压缩感知的赣南脐橙WSN监控数据融合方法研究

构建面向赣南脐橙生长环境参数的模型,提取脐橙生长环境的时间、空间特征信息,探索基于分布式压缩感知的数据融合方法,从而有效地减少节点数据传输量,提高信息精确度,达到节省能量延长网络生命周期的效果。在此基础上,构建基于无线传感器网络的脐橙生长环境监控实验平台,实时而准确地采集脐橙生长环境参数,通过已建立的脐橙生长环境参数模型制定科学的管理方案,指导实现脐橙生长环境的最优化。将有助于推动无线传感器网络在果园现代化管理的实际应用。     

基于多传感器数据融合的故障诊断技术

提出了一种基于多传感器数据融合的故障诊断系统框架,给出了故障诊断融合技术的详细算法和提高系统柔性与开放性的方法,以及与其他故障诊断方法相融合的方法与算法,提出的基于多传感器数据的故障诊断融合技术具有较好的实时性、柔性与开放性,检测、控制与多传感器故障诊断相融合可使系统在不增加设备投资的前提下改善系统的性能。     

基于多传感器数据融合的故障诊断技术

提出了一种基于多传感器数据融合的故障诊断系统框架 ,给出了故障诊断融合技术的详细算法和提高系统柔性与开放性的方法 ,以及与其他故障诊断方法相融合的方法与算法 .提出的基于多传感器数据的故障诊断融合技术具有较好的实时性、柔性与开放性 .检测、控制与多传感器故障诊断相融合可使系统在不增加设备投资的前提下改善系统的性能     

基于多卫星融合数据的海平面特征分析

利用1993—2008年法国空间局的AVISO多卫星融合高度计资料,采用随机动态、EOF等方法分析全球海平面变化的长期趋势、变化幅度以及季节变化的空间分布特征.结果表明:(a)1993—2008年间太平洋海平面呈西升东降的形态,印度洋绝大部分海区海平面呈上升趋势,大西洋除湾流流域外的其他海区海平面的长期趋势以上升为主;(b)全球海平面变化存在显著的年变化和半年变化等季节信号,无论是半球平均还是洋盆平均,北半球海平面季节变化的振幅明显大于南半球,中纬度海区季节变化的振幅最大;(c)北印度洋海平面季节变化的振幅高于同纬度带的北太平洋和北大西洋;(d)太平洋、印度洋、大西洋三大洋受西边界流、赤道流系等强流影响的海域海平面变化幅度大于周围海域;(e)赤道海域各大洋东、西边界和大洋内区海平面变化不同步,可能受赤道海洋波动的影响较大;(f)厄尔尼诺年,西太平洋暖池和赤道太平洋中部海平面明显降低,赤道东太平洋海域海平面明显升高,赤道印度洋海域东、西边界的海平面变化与其相反.