摘 要：基于AIoT的小米椒植株長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)融合了人工智能技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，以 STM32F407單片機(jī)作為控制核心，外接多種傳感器實(shí)現(xiàn)對(duì)小米椒植株生長(zhǎng)環(huán)境信息的測(cè)量與基于OpenCV的圖像信息采集；再結(jié)合先進(jìn)深度智能算法，對(duì)圖像進(jìn)行分析處理和特征提取。最后通過(guò)無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)將采集到的數(shù)據(jù)同步上傳至物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)或微信小程序進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析與存儲(chǔ)，并結(jié)合小米椒生長(zhǎng)發(fā)育數(shù)據(jù)判斷小米椒植株最適宜的生長(zhǎng)環(huán)境，提示種植者對(duì)溫室大棚環(huán)境進(jìn)行控制調(diào)節(jié)，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理，使小米椒植株向更好的方向生長(zhǎng)。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)采集；物聯(lián)網(wǎng)；無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)；可視化管理；長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)；OpenCV；AIoT

中圖分類(lèi)號(hào)：TP368.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-1302（2024）05-00-03

0 引 言

目前，部分地區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)相對(duì)落后，農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)主要依靠人工進(jìn)行，不僅效率低下，還增加了產(chǎn)業(yè)成本和人力物力的損耗[1]，難以響應(yīng)國(guó)務(wù)院印發(fā)的《“十四五”全國(guó)農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化發(fā)展規(guī)劃》中“推動(dòng)現(xiàn)代信息技術(shù)與農(nóng)村農(nóng)業(yè)各領(lǐng)域各環(huán)節(jié)深度融合，推進(jìn)智慧農(nóng)業(yè)和數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)”的要求[2]。鑒于此，本文融合先進(jìn)的人工智能與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)基于AIoT的小米椒植株長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)在小米椒植株生長(zhǎng)過(guò)程中實(shí)現(xiàn)智能化自動(dòng)監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)信息采集[3]和可視化管理，在大幅度降低生產(chǎn)成本、提高效率的同時(shí)使種植戶(hù)獲得最大的收益，推動(dòng)智慧農(nóng)業(yè)的高速發(fā)展。

1 系統(tǒng)總體方案

基于AIoT的小米椒植株長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)選用STM32F407單片機(jī)作為數(shù)據(jù)采集和控制核心，外接攝像頭、濕度傳感器、溫度傳感器、CO2濃度傳感器和光照強(qiáng)度傳感器等模塊，實(shí)現(xiàn)小米椒植株圖像的捕獲和各種與小米椒植株生長(zhǎng)有關(guān)的環(huán)境參數(shù)的測(cè)量。系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)如圖1所示。

系統(tǒng)工作流程如圖2所示。在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，高清攝像頭每隔2～3天會(huì)定時(shí)從多角度捕獲小米椒植株的圖像，通過(guò)OpenCV模塊對(duì)植物圖像進(jìn)行處理分析和特征值的提取[3]；同時(shí)利用4個(gè)相應(yīng)的傳感器實(shí)時(shí)對(duì)濕度、溫度、CO2濃度、光照強(qiáng)度等環(huán)境參數(shù)進(jìn)行測(cè)量；并通過(guò)STM32F407單片機(jī)實(shí)現(xiàn)環(huán)境參數(shù)和小米椒植株圖像數(shù)據(jù)的采集。最后，通過(guò)無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)將采集到的數(shù)據(jù)同步上傳至阿里云物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)及微信小程序的后臺(tái)，進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析與存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)云端的可視化管理[4]。種植者可隨時(shí)隨地查看和管理相應(yīng)數(shù)據(jù)，同時(shí)根據(jù)溫室小米椒植株的生長(zhǎng)發(fā)育規(guī)律，得出小米椒植株生長(zhǎng)最好時(shí)的溫度、濕度、CO2濃度、光照強(qiáng)度，然后提醒種植者對(duì)大棚內(nèi)風(fēng)機(jī)、內(nèi)外遮陽(yáng)、噴灌滴灌等設(shè)施進(jìn)行控制調(diào)節(jié)，從而實(shí)現(xiàn)小米椒植株生長(zhǎng)環(huán)境的準(zhǔn)確調(diào)控，使小米椒植株向更好的方向生長(zhǎng)。

2 系統(tǒng)的硬件和軟件設(shè)計(jì)

2.1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

2.1.1 主控核心開(kāi)發(fā)板

系統(tǒng)的主控核心和采集核心選擇高性能的STM32F407單片機(jī)，該單片機(jī)性能優(yōu)良，低功耗、外設(shè)資源豐富、高速嵌入，具有豐富的I/O口外設(shè)，多個(gè)通信接口，可滿(mǎn)足小米椒植株監(jiān)測(cè)過(guò)程中多數(shù)據(jù)信息的監(jiān)測(cè)和高性?xún)r(jià)比的需求。

2.1.2 數(shù)據(jù)信息采集模塊硬件設(shè)計(jì)

系統(tǒng)選取DHT11溫濕度傳感器，用單總線(xiàn)方式與單片機(jī)通信，能夠同時(shí)采集溫度與濕度信息：溫度的測(cè)量范圍為1～50 ℃，精度為±2 ℃；濕度的測(cè)量范圍為20%～90%RH，精度為±5%RH；工作電壓約為3.3～5.5 V。

光照強(qiáng)度傳感器采用BH1750，該傳感器工作電壓范圍為3～5 V，內(nèi)部同時(shí)集成了A/D轉(zhuǎn)換器，測(cè)量精度為16位[5]。

CO2是植物進(jìn)行光合作用必不可少的要素之一，因此對(duì)溫室中二氧化碳濃度進(jìn)行監(jiān)控可以人為地對(duì)其進(jìn)行調(diào)控，促進(jìn)植物生長(zhǎng)[6]。CO2濃度采集采用MHZ19B紅外吸收型芯片，針對(duì)CO2氣體通過(guò)NDIR（非色散紅外）檢測(cè)原理，采用串口輸出方式，具有精度高、性能穩(wěn)定的特點(diǎn)[7]。

本設(shè)計(jì)中，主控制器模塊選用意法半導(dǎo)體（ST）公司推出的STM32F407。該處理器具有 512 KB FLASH、192 KB SRAM；工作頻率為72 MHz，供電電壓為3～3.6 V，工作溫度在-40～85 ℃之間[8]。其最小系統(tǒng)包括復(fù)位電路、晶振電路、電容濾波電路及數(shù)模轉(zhuǎn)換等外圍電路，足以實(shí)現(xiàn)對(duì)大棚內(nèi)的小米椒植株圖像和小米椒植株生長(zhǎng)環(huán)境信息進(jìn)行采集和監(jiān)測(cè)，并上傳至主控核心。

2.2 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

2.2.1 OpenCV開(kāi)源軟件庫(kù)

本系統(tǒng)利用OpenCV開(kāi)源視覺(jué)庫(kù)和C++語(yǔ)言開(kāi)發(fā)檢測(cè)軟件，運(yùn)用機(jī)器視覺(jué)的相關(guān)理論，對(duì)圖像進(jìn)行了灰度處理、濾波、閾值分割處理[9]。OpenCV是一個(gè)跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，可以運(yùn)行在Linux、Windows和MacOS操作系統(tǒng)上。它輕量級(jí)而且高效，由一系列C函數(shù)和少量C++類(lèi)構(gòu)成，同時(shí)也提供Python接口，實(shí)現(xiàn)圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的很多通用算法[10-11]。

2.2.2 物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)與微信小程序

系統(tǒng)利用云平臺(tái)和微信小程序開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)單、容易著手、易于部署等優(yōu)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)小米椒植株長(zhǎng)勢(shì)和生長(zhǎng)環(huán)境的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、顯示、查詢(xún)以及提示功能。

3 系統(tǒng)的可行性分析

本文的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在小米椒植株的生長(zhǎng)過(guò)程中利用物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)對(duì)小米椒植株長(zhǎng)勢(shì)和生長(zhǎng)環(huán)境進(jìn)行有效監(jiān)測(cè)，成本較低，適合提供給中小型植物種植大棚使用。在監(jiān)測(cè)時(shí)能通過(guò)數(shù)據(jù)分析反饋，得出小米椒植株生長(zhǎng)的最適宜環(huán)境范圍，并及時(shí)提出解決方案和措施，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理，在很大程度上推動(dòng)智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展，滿(mǎn)足時(shí)代發(fā)展的需求。

3.1 測(cè)試方案

3.1.1 硬件測(cè)試

（1）啟動(dòng)設(shè)備開(kāi)始計(jì)時(shí)，當(dāng)模塊都開(kāi)啟后停止計(jì)時(shí)，測(cè)試設(shè)備的開(kāi)啟時(shí)間。

（2）在種植有小米椒植株的棚內(nèi)開(kāi)啟設(shè)備，測(cè)試圖像識(shí)別模塊，對(duì)植物圖像進(jìn)行處理分析、特征值的提取，反復(fù)多次測(cè)試。

3.1.2 軟件測(cè)試

在Keil上進(jìn)行系統(tǒng)的調(diào)試，確保能夠準(zhǔn)確轉(zhuǎn)化出數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)檢測(cè)小米椒植株的生長(zhǎng)狀況信息。

3.1.3 硬件軟件聯(lián)合調(diào)試

從收集小米椒植株的生長(zhǎng)環(huán)境開(kāi)始，到云端接收到數(shù)據(jù)停止計(jì)時(shí)，測(cè)試傳輸至云端的耗時(shí)。

3.2 系統(tǒng)測(cè)試

測(cè)試條件：所有設(shè)備可以正常啟動(dòng)，小米椒植株生長(zhǎng)情況正常。

測(cè)試設(shè)備：小米椒植株，WiFi，手機(jī)，電源。

測(cè)試方法：

（1）啟動(dòng)設(shè)備，手機(jī)計(jì)時(shí)，記錄開(kāi)機(jī)時(shí)間；

（2）將攝像頭放置于正常小米椒植株旁邊，記錄收集到的數(shù)據(jù)，計(jì)算收集到數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度；

（3）從開(kāi)啟設(shè)備開(kāi)始，到云端接收到數(shù)據(jù)停止，重復(fù)以上操作，多次記錄結(jié)果，計(jì)算平均耗時(shí)；

（4）記錄于不同位置收集到的數(shù)據(jù)，計(jì)算是否出現(xiàn)誤差。

3.2.1 測(cè)試結(jié)果

利用傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，通過(guò)無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)將采集到的數(shù)據(jù)同步上傳至阿里云物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和微信小程序。經(jīng)系統(tǒng)實(shí)測(cè)，每隔兩天統(tǒng)一在中午11點(diǎn)采集的一組數(shù)據(jù)見(jiàn)表1所列。將測(cè)試的溫度、濕度數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)儀器測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析發(fā)現(xiàn)，系統(tǒng)采集溫度數(shù)據(jù)誤差在±0.4 ℃之內(nèi)，濕度數(shù)據(jù)誤差在±3%以下，并能夠準(zhǔn)確及時(shí)地將所收集的數(shù)據(jù)上傳至阿里云物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和微信小程序，滿(mǎn)足對(duì)小米椒植株的濕度、溫度、CO2濃度、光照強(qiáng)度監(jiān)測(cè)的需求。

3.2.2 測(cè)試分析與結(jié)論

通過(guò)合理的硬件構(gòu)建與軟件設(shè)計(jì)，本系統(tǒng)能夠滿(mǎn)足課題的要求，實(shí)現(xiàn)對(duì)小米椒植株長(zhǎng)勢(shì)和生長(zhǎng)環(huán)境的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、顯示、查詢(xún)以及提示功能。實(shí)際測(cè)試表明，所設(shè)計(jì)的硬件與軟件系統(tǒng)具有良好的穩(wěn)定性以及時(shí)效性，由此可以得出結(jié)論：

（1）系統(tǒng)能夠及時(shí)收集小米椒植株生長(zhǎng)環(huán)境的濕度、溫度、CO2濃度、光照強(qiáng)度等環(huán)境參數(shù)；

（2）系統(tǒng)能夠?qū)⑹占臄?shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳至阿里云物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和微信小程序；

（3）種植戶(hù)可以及時(shí)知悉大棚中小米椒的生長(zhǎng)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理。

4 結(jié) 語(yǔ)

本文基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與人工智能技術(shù)對(duì)小米椒植株生長(zhǎng)狀況和環(huán)境進(jìn)行智能化監(jiān)測(cè)、信息采集、數(shù)據(jù)分析等工作，為后期達(dá)到小米椒高產(chǎn)、穩(wěn)產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、高效的目標(biāo)提供保障，開(kāi)發(fā)了云平臺(tái)和微信小程序，完成數(shù)據(jù)的傳輸，實(shí)現(xiàn)對(duì)溫度、濕度、CO2濃度、光照強(qiáng)度監(jiān)測(cè)和報(bào)警。結(jié)果表明：系統(tǒng)工作穩(wěn)定性好、功耗低、測(cè)量數(shù)據(jù)精度高、終端便攜性好，適合提供給中小型植物種植大棚使用。同時(shí)也促進(jìn)了智慧化農(nóng)業(yè)的發(fā)展和相關(guān)技術(shù)的革新，進(jìn)而創(chuàng)造出巨大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。打造智慧農(nóng)業(yè)，不僅是時(shí)代的需求，也是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)。

注：本文通訊作者為朱齊媛。

參考文獻(xiàn)

[1]白魯堯.基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智慧農(nóng)業(yè)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與實(shí)現(xiàn)[D].包頭：內(nèi)蒙古科技大學(xué)，2021.

[2]徐燦，孫慶波.基于物聯(lián)網(wǎng)的植物生長(zhǎng)環(huán)境參數(shù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].中外企業(yè)家，2018，35（33）：135.

[3]李珍，劉曉星，安百鋼.基于Open CV的圖像信息處理系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用[J].信息系統(tǒng)工程，2023，36（4）：42-45.

[4]韓悅婷.基于opencv的玉米長(zhǎng)勢(shì)自動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[D].南京：南京信息工程大學(xué)，2018.

[5]賈敬敦，魯相潔，黃峰，等.遠(yuǎn)程控制與無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用分析與展望[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2021，65（S1）：351-359..

[6]代愛(ài)妮，郭書(shū)瑞，王蕊.基于ESP32的智慧農(nóng)業(yè)大棚實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，2023，13（4）：91-94.

[7]張林.基于無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)的大棚數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D].淮南：安徽理工大學(xué)，2017.

[8]樊艷英，張自敏，陳冠萍，等.基于物聯(lián)網(wǎng)的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)玉米長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)研究[J].農(nóng)機(jī)化研究，2018，40（8）：223-227.

[9]鞠紅艷.植物生長(zhǎng)環(huán)境調(diào)控系統(tǒng)的研究與應(yīng)用[D].長(zhǎng)春：吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)，2018.

[10]王克鑫.基于機(jī)器視覺(jué)的智能植物養(yǎng)護(hù)系統(tǒng)[D].哈爾濱：黑龍江大學(xué)，2018.

[11]李明磊，趙俊杰，李翔.基于機(jī)器視覺(jué)的圖像高維特征智能提取算法[J].電子設(shè)計(jì)工程，2023，31（18）：164-167.

作者簡(jiǎn)介：劉玉連（1999—），女，本科在讀，研究方向?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)技術(shù)。

趙善烺（2001—），男，本科在讀，研究方向?yàn)樾畔⑻幚砼c信號(hào)分析。

吳燦輝（2000—），男，本科在讀，研究方向?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)技術(shù)。

徐煒聰（2000—），男，本科在讀，研究方向?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)技術(shù)。

朱齊媛（1979—），女，碩士，副教授，研究方向?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)技術(shù)、智能電路。

收稿日期：2023-06-02 修回日期：2023-06-30

基金項(xiàng)目：嶺南師范學(xué)院大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃資助項(xiàng)目（X202210579014）；湛江市非資助項(xiàng)目（2022B01031）；嶺南師范學(xué)院科研項(xiàng)目（LY2213）