基于機器視覺的智慧農場監測系統研究

張 嬋

（山西科技學院，山西晉城 048000）

1 智慧農場檢測系統設計方案

1.1 基于STM32的實時監測

首先通過傳感器實現空氣溫度、空氣濕度、土壤濕度、光照強度和二氧化碳數據的采集，然后由STM32通過4個ZigBee 節點將數據傳至協調器并將其轉發至網關，在UI 界面上實時顯示數據變化。同時，網關通過互聯網將數據傳輸至云平臺，進行數據的存儲。手機App 可與云平臺進行實時交互，將農場環境數據實時顯示在App 客戶端，為農業生產者提供決策支持。

1.2 基于手機App的環境智能控制

首先通過Android studio 開發工具實現以農場環境實時監測和控制功能為核心的手機App 應用開發，農業生產者可以根據手機App 實時顯示的空氣溫度、空氣濕度、土壤濕度、光照強度和二氧化碳濃度數據信息，并結合農作物適宜的生長環境條件，遠程實現農場照明設備、灌溉設備與排氣裝置的控制，實現對農場智能化的管理。

1.3 基于AI機器視覺的果實識別和病蟲害監測

在智慧農場中，以YOLOv4 模型為核心，融入AI 視覺識別技術。由高清攝像頭實時對農作物影像拍攝，并進行果實識別和病蟲害的檢測。在農作物生長過程，對農作物病蟲害進行分析和預防，實現農場的科學控制。

2 系統功能分類

2.1 農場環境實時監測功能

農場環境數據實時感知如圖1所示。農場空氣溫濕度、土壤濕度、光照強度和二氧化碳數據信息通過傳感器進行采集，然后由STM32單片機進行數據收集，傳輸到4個ZigBee 節點，繼而傳到協調器，協調器進行數據的轉發，最后到達網關，實現環境數據的實時監測。

圖1 農場環境數據實時感知

2.2 云平臺接入功能

（1）物聯網平臺作為連接業務應用和設備的中間層，屏蔽了各種復雜的設備接口，實現設備的快速接入，同時提供強大的開放能力，支撐行業用戶構建各種物聯網解決方案。

（2）設備可以通過固網、2G/3G/4G/5G、NBIoT、Wifi 等多種網絡接入物聯網平臺，并使用LWM2M/CoAP、MQTT、HTTPS 協議將業務數據上報到平臺，平臺也可以將控制命令下發給設備。

（3）業務應用通過調用物聯網平臺提供的API，實現設備數據采集、命令下發、設備管理等業務場景。

2.3 手機App智能控制功能

農業生產者通過手機App 可以實時查看農場溫濕度、光照強度和二氧化碳等數據信息，同時可更新農場設備狀態，遠程實現兩個照明設備、灌溉設備和排氣設備的控制。

2.4 農場AI機器視覺模塊

在智慧農業中融入視覺識別技術，在農作物生長過程中對農作物生長狀態及病蟲害進行分析和預防。通過高清攝像頭實時對農作物影像拍攝并進行算法識別，實現農場的科學控制。

采用USB 攝像頭，直接插入電腦USB 接口端，安裝主端控制程序即可正常實用。通過拍攝了大量果實和病蟲的照片，將其導入圖像識別的算法程序中標記，由YOLOv4框架對數據進行訓練，從而獲得對于病蟲害和不同種類果實的視覺識別系統，實現對農作物和病蟲的實時監測。

3 系統實現

3.1 系統總體框架

圖2為系統總體框架圖。本系統由物聯網3層架構組成，分別是感知層、傳輸層和應用層。感知層負責邊緣端傳感器設備數據的采集，傳輸層負責設備無線通信及邊緣與云端的數據傳輸轉發存儲，應用層負責數據的展示及應用控制。

圖2 系統總體框架

3.2 農場智能控制模塊實現

（1）感知層。感知層是物聯網技術的基礎，實現采集數據的實時變化。感知層由4個傳感器組成，空氣溫濕度傳感器、空氣濃度傳感器、土壤濕度傳感器和光照強度傳感器。4個傳感器由STM32進行數據采集，以獲取農場溫濕度、空氣濃度、土壤濕度、光照強度等信息源。

（2）傳輸層。傳輸層是整個物聯網的中心，負責傳送和處理感知層所獲得的信息。即通過感知層由STM32進行數據采集后，通過4個ZigBee 節點將數據傳至協調器并將其轉發至網關，在UI 界面上顯示實時的數據變化。同時，網關通過互聯網對數據傳輸到華為云平臺，進行數據的存儲。

（3）應用層。實現物聯網智能應用，是整個智慧農場管理系統的核心，通過手機App 實時獲取農場空氣溫濕度、土壤濕度、光照強度的環境信息，對感知層采集的數據信息進行分析與處理后，可以使用App 遠程對4個控制器進行控制，通過控制照明設備、灌溉設備與排氣設備實現農場環境的智能化控制，可以為農場生產提供決策支持。

3.3 農場AI視覺識別和病蟲害檢測模塊實現

AI 視覺識別技術需要前期對數據進行大量采集、標注，搭載英偉達平臺和Omniverse 框架，通過模型對農場的生長狀況及病蟲害進行識別。一般在不同的生長環境下，即使是同一種作物也會存在不同的形態特征，在整體的視覺效果上就會形成一定的差異性，視覺識別技術可以通過獲取目標對象的圖像，對圖像信息進行識別算法處理，提取出農作物或病蟲害相應的顏色、位置、形狀等特征差異信息，為判斷農作物的生長狀況或有無病蟲害提供決策支持。圖3為農場仿真環境搭設示意圖。

圖3 農場仿真環境搭建

4 結束語

農場環境的實時監測和智能控制相較于傳統的依靠人工經驗種植方式更加科學和便捷。農業生產者可以通過手機App 實時查看農場的空氣溫度、空氣濕度、土壤濕度、光照強度和二氧化碳濃度數據信息，并結合農作物適宜的生長環境條件，遠程實現照明設備、灌溉設備與排氣裝置的控制，使農作物處在最適宜的生長環境中。

智能監測及控制模塊不僅能夠提高農業生產的效率，改善農業生產模式，而且可以解放勞動力，真正意義上實現農業生產智能化、科學化，更加貼合數據化大時代。