基于物聯網架構的農業監控系統模塊化設計

張志杰

摘 要：視頻監控系統及其應用是農業物聯網中的重要研究方向之一。使用傳統監控器材的系統，在復雜農業環境下，針對不同工作狀態進行調整較為困難，增添新的功能比較費時費力。因此，引入軟件應用框架以及模塊化設計對其加以改進。其中，軟件框架采用分層、分塊的應用架構，通過層次進行系統功能的劃分，通過分塊進行模塊功能的集中。模塊化設計采用功能相對獨立、接口標準統一的設計。提出一個基于物聯網架構的模塊化監控解決方案，經實踐檢測，該方案具有簡單、快速、高效、易于二次開發等優點。

關鍵詞：物聯網；智能監控；系統架構；模塊化設計

DOI：10.11907/rjdk.171391

中圖分類號：TP319 文獻標識碼：A 文章編號：1672-7800（2017）009-0114-03

Abstract：Large-scale monitoring system and its application is one of the important problems in agricultural monitoring and control network. The traditional equipment monitoring system， for complex environments under different working conditions， hard to adjust， hard to add new features， and the adjustment for system need is time-consuming. Therefore， the paper introduce that the method of modular design and the application frame to improve the effectiveness of surveillance system. In this system， the functions were divided by level， the modules were divided according to respective features， and some similar functionally modules were putted in one of same block. The modular were designed by function in independent style，and the interface were designed in same unified standard. This paper presents and implements a modular monitoring solution based on the Internet of Things technology. The method was tested by practice and the result was efficient and easy to deployed.

Key Words：internet of things； intelligent monitoring； system architecture； modular design

0 引言

農業物聯網（Agricultural Internet of things）涉及的內容較多，例如：農產品溯源系統、農業智能監控系統、農業自動化控制系統、農產品物流系統、農業管理信息系統等。其中，農業智能監控系統（Agricultural Intelligent Monitoring System）因其獲取視頻信息較為簡捷、方便，可對視頻信息進行后臺服務器算法的自動分析，能為其它相關系統（如控制系統、管理信息系統、育種系統等）提供管理、數據控制等功能，因此該系統在“物聯網+農業”的應用中起著重要作用。如今的農業智能監控系統主要面臨如下挑戰：

（1）視頻數據需要后臺服務器依靠算法進行相關的視頻分析、識別與判斷，從而實現系統管理功能的自動化。由于農業生產對象的多樣化，因而對視頻識別算法提出了更高要求。例如：如何監控水下魚類活動、如何監控區分不同個體的小動物（如小青蛙）、如何監測目標個體的行為異常等[1-2]。

（2）智能監控系統僅構成農業物聯網整體系統的一部分，還需要與其它系統進行銜接，如農產品溯源系統、農產品物流系統、農業管理信息系統、病蟲害防治系統、氣象預警系統等，需要視頻監控系統為各種不同的系統提供格式、內容、要求都迥異的數據[3-5]。

以上要求都對農業物聯網中的視頻監控系統帶來了若干挑戰，為更好地銜接不同系統、拓展應用領域，進行二次開發與大數據相關應用，需要在農業視頻監控系統的架構及其數據接口上進行設計調整。

根據軟件架構層次化、功能模塊化、接口標準化3項原則，對現有的農業物聯網監控系統的系統架構、功能模塊、數據接口等進行了重新設計與調整[5-7]。該農業智能監控系統的架構及其模塊化設計方案，能夠拓展到很多具體應用領域，如牲畜家禽的育種與養殖、水產養殖、稀有動物與特種昆蟲養殖等，均能為其提供動態跟蹤監控等功能，而且部署簡便，易于進行應用領域與應用方向的調整。

1 軟件架構層次化

軟件架構（Software Architecture）主要指設計軟件系統中應用到的一系列抽象模式，即邏輯架構。其中，各個組件之間的聯系及通訊是軟件架構設計時考慮的最主要因素。在邏輯架構確定好之后，設計并實現各個抽象組件，并將其投入到應用中去。

軟件架構有若干目標，其中比較重要的目標有：可靠性（Reliable）、安全性（Secure）、可伸縮性（Scalable）、可定制化（Customizable）、可擴展性（Extensible）、可維護性（Maintainable）與客戶體驗（Customer Experience）等[8]。endprint

農業視頻監控系統可以借鑒的系統架構為物聯網系統架構。在物聯網系統架構中，通常將系統分為3層：感知層、網絡層、應用層。其中，感知層主要是將獲取的數據進行實際應用，如：智能識別、定位、跟蹤、監控和管理等；網絡層主要通過各種數據通訊網絡與互聯網進行融合，將采集到的物體數據實時、準確地傳遞出去；應用層則主要是利用攝像頭、傳感器、二維碼、RFID等手段隨時隨地獲取目標數據[9]。

視頻監控系統應該定位于物聯網系統架構之中，并進行相關的層次定位，明確應用層、網絡層、感知層各自需要實現視頻監控系統的哪些功能。

（1）感知層主要進行數據獲取。在農業物聯網中，視頻監控系統主要依靠攝像頭進行數據采集。隨著應用領域的不斷拓展，現階段的農業監控系統還可應用于：①孵化、育種的監控，通過系統的實時反饋，可提升存活率；②在水產養殖中，監控喂食、供氧以及存活狀態；③特種昆蟲、稀有動物養殖中的監控，以總結、提升養殖技術。這些監控應用都對視頻監控采集提出了新的要求。

感知層利用前端攝像頭（不同規格：如主從—PTZ、帶深度信息的攝像頭組、紅外夜視燈）進行數據采集，由感知器、控制器等獲取控制狀態信息與外部狀態數據。前端總共獲取4種數據：控制數據、視頻數據、圖像數據與其它信息數據。

（2）網絡層主要實現數據的通訊功能。在農業物聯網中，視頻監控系統采用1 000M光纖的主干線，輔以100M網線、WiFi、藍牙、紅外等數據通訊手段，進行視頻采集以及數據傳輸。對于前端獲取的4種數據（控制數據、視頻數據、圖像數據與其它信息數據）進行數據通訊，將其傳輸給應用層，并確保其時效性與準確性。

（3）應用層實現數據的處理與顯示功能。在農業物聯網中，視頻監控系統依靠算法與數據分析進行管理信息的篩選與獲取；在數據的處理上，依靠算法實現植株數量統計、莖葉狀態評估、病蟲害預警等功能；在數據的顯示上，依靠服務器、PC、手機、iPad等設備進行結果顯示與控制命令的交互。

應用層首先對網絡層傳輸來的數據進行預處理，然后根據算法庫進行分析，得到輸出結果，并將其提交給其它相關的管理信息系統，如農業溯源系統、農業物流系統、農業病蟲害預警系統等。

2 功能模塊化設計與實現

軟件架構設計完成后，需要進行功能的模塊化設計。模塊化設計常用聚合和耦合衡量模塊間的獨立性和關聯性。其中，聚合（Aggregation）是對模塊功能相對強度、彼此關聯度的度量，表示一個整體和部分的關系，其中整體與部分可分開設計與實現。對于聚合的設計原則是：允許功能聚合、順序聚合、過程聚合、通信聚合，要絕對避免偶然聚合、邏輯聚合、時間聚合。一個好的內聚模塊描述的是模塊內的功能聯系[10-11]。

耦合是對一個軟件結構內不同模塊之間關聯程度的度量。模塊之間的數據耦合指如果模塊通過參數交換信息，而且僅僅交換數據信息，這種耦合則是數據耦合。對于耦合，設計原則是：要盡量使用數據耦合，限制控制耦合、公共耦合，對內容耦合則要絕對避免。

該農業物聯網中的視頻監控系統主要需實現以下功能：視頻數據采集、數據通訊、數據預處理、數據分析、分析結果輸出或者作為其它系統的輸入。因此，該系統架構主要進行功能聚合，利用數據耦合，進行不同模塊之間的功能調用，藉此實現系統功能。其中，主要形成4種業務數據流：控制數據流、視頻數據流、圖像數據流與其它數據信息流。該4種業務數據流是進行模塊劃分的相對依據。

3 數據接口標準化

接口（Interface）是一系列操作的集合，在該系統架構中，強調的是模塊之間進行的數據交換操作。由于在該系統架構中，軟件模塊之間均優先采用數據耦合，也即是說，該系統架構中不同模塊之間的訪問，是通過數據交換實現輸入、輸出信息的獲取。因此，為了拓展模塊應用范圍、進行二次開發以及與其它系統之間的集成，尤其是為適應未來的技術發展趨勢，需要進行數據接口的標準化[12]。

數據接口標準化首先需要明確數據類型。在農業物聯網視頻監控系統中，有效的數據類型主要包括圖像、視頻以及其它傳感器數據與控制器狀態數據。作為數據接口標準化內容之一，首先需要統一圖像大小、圖像類型、視頻幀數、色彩模型、數據格式、數據長度、數據實時性等內容。

很明顯，不可能所有設備都是同一參數，對于不同的視頻參數，需要根據效果進行對比實驗。高參數的設備采集的視頻信息需要進行預處理，以達到統一標準。對于達不到參數要求的設備，可結合金字塔法等進行預處理。標準統一后，數據的通訊速度、數據后期處理速度，以及處理精度都得到了明顯改進。

其中，統一視頻處理輸出后的數據格式，是標準化的重點內容。視頻監控系統采集視頻信息，然后交后臺服務器進行視頻信息處理，其處理結果（系統輸出）是應用層其它系統均需要的系統輸入，因此需要進一步規范視頻監控系統處理后的數據格式。

對視頻監控系統處理后的數據，可采用視頻、圖像與文本/XML等結合的方式。其中，對于視頻，需要規范每秒多少幀、每一幀的寬高、色彩模型、ROI位置及長寬等；對于圖像，需要規范寬高、色彩模型、ROI位置及長寬等。這里的參數應該與視頻參數完全吻合，只是視頻參數多于圖像參數；對于文本/XML，需要對視頻、圖像進行編號，對應編號保留所有視頻、圖像處理后的相關信息。

由于視頻處理算法設計上的靈活性，因此對于同一視頻/圖像，采用不同算法則可得到不同輸出，并與不同參數需求的新設備進行數據通訊，從而比較好地解決了系統的二次開發問題。同時，數據接口標準化使該系統架構中集成其它設備或系統時，數據的輸入與輸出問題可得到較好的解決。

4 結語

視頻監控系統及其應用是農業物聯網中的重要問題之一。使用傳統的系統架構，對于復雜環境下的不同工作狀態，適應性較差，增添新的功能費時費力，系統調整較為困難。因此，引入模塊化設計以及軟件應用框架結構對其加以改進，是一種較好的解決方案。采用該解決方案，能夠在一定程度上解決原有系統架構適應性差、調整困難的缺陷，有助于提高系統穩定性，易于進行二次開發。endprint

參考文獻：

[1] 何東健，孟凡昌，趙凱旋，等.基于視頻分析的犢牛基本行為識別[J].農業機械學報，2016，47（9）：294-300.

[2] 李新樂，李書琴，蔚繼承，等.基于自定義協議的農業異構視頻系統集成研究[J].計算機工程與設計，2014，35（5）：1727-1731.

[3] 郭艷光，郝拉柱，魯曉波.視頻圖像中目標輪廓的提取算法研究[J].內蒙古農業大學學報：自然科學版，2011，32（1）：241-244.

[4] 鄧漢陽，趙東，鄭嫦娥.基于OpenCV的大葉黃楊葉片特征視頻圖像檢測[J].廣東農業科學，2014，41（4）：173-175.

[5] 徐義鑫，李鳳菊，王建春，等.基于OpenCV的Android手機植物葉片幾何參數測量系統[J].中國農學通報，2015，31（35）：236-244.

[6] GUBBI J， BUYYA R， MARUSIC S， et al. Internet of things （IoT）： a vision， architectural elements， and future directions[J]. Future Generation Computer Systems，2012，29（7）：1645-1660.

[7] VISCONTI P， CAVALERA G. Intelligent system for monitoring and control of photovoltaic plants and for optimization of solar energy production[C]. International Conference on Environment and Electrical Engineering. IEEE，2015：1933-1938.

[8] HU P. A System architecture for software-defined industrial internet of things[C]. International Conference on Ubiquitous Wireless Broadband. IEEE，2015：1-5.

[9] KOVACSHAZY T， WACHA G， DABOCZI T， et al. System architecture for internet of things with the extensive use of embedded virtualization[C]. IEEE International Conference on Cognitive Infocommunications，2014：549-554.

[10] SICARI S， CAPPIELLO C， PELLEGRINI F D， et al. A security-and quality-aware system architecture for internet of things[J]. Information Systems Frontiers，2016，18（4）：665-677.

[11] ZHOU L， CHAO H C. Multimedia traffic security architecture for the internet of things[J]. Network IEEE，2011，25（3）：35-40.

[12] TSAI C W， LAI C F， VASILAKOS A V. Future internet of things： open issues and challenges[J]. Wireless Networks，2014，20（8）：2201-2217.

（責任編輯：黃 健）endprint