02智慧农业-农机作业监测系统V3.1

中国人工智能系列白皮书-- 智慧农业目录第1 章智慧农业发展背景 (1)1.1 人工智能在农业领域中的应用历程 (1)1.2 智慧农业及其发展趋势 (8)第2 章农业智能分析 (12)2.1 农业数据挖掘 (12)2.1.1 农业数据挖掘特点 (12)2.1.2 农业网络数据挖掘 (13)2.1.3 农业数据挖掘应用 (16)2.2 农业数据语义分析 (18)2.2.1 农业数据语义模型 (18)2.2.2 农业数据存储模型 (19)2.2.3 农业数据知识发现 (20)2.2.4 农业数据语义检索 (21)2.2.5 分布式农业知识协同构建 (21)2.3 农业病虫害图像识别 (22)2.3.1 基于机器视觉的农业病虫害自动监测识别系统框架 232.3.2 农业病虫害图像采集方法 (24)2.3.3 农业病虫害图像预处理 (26)2.3.4 农业病虫害特征提取与识别模型构建 (27)2.3.5 农业病虫害模式识别 (28)2.4 动物行为分析 (29)2.5 农产品无损检测 (34)2.5.1 农产品的无损检测 (35)2.5.2 农产品无损检测主要方法与基本原理 (36)2.5.3 无损检测在农产品质量检测中的应用 (38)2.5.4 问题与展望 (38)第3 章典型农业专家系统与决策支持 (40)3.1 作物生产决策系统 (40)3.1.1 作物生产决策支持系统的概念与功能 (40)3.1.2 作物决策支持系统的发展 (41)3.1.3 我国作物决策支持系统发展状况 (41)3.1.4 作物生产决策支持系统的发展趋势 (42)3.1.5 作物生产决策支持系统的存在问题 (43)3.1.6 作物生产决策支持系统的发展措施建议错误!未定义书签。

3.2 作物病害诊断专家系统 (45)3.2.1 病害诊断知识表达 (45)3.2.2 作物病害描述模糊处理 (47)3.2.3 病害诊断知识推理 (47)3.2.4 基于图像识别的作物病害诊断 (48)3.3 水产养殖管理专家系统 (49)3.3.1 问题与挑战 (49)3.3.2 主要进展 (51)3.3.3 发展趋势 ........ .... ..... .. (52)3.4 动物健康养殖管理专家系统 (54)3.4.1 妊娠母猪电子饲喂站 (54)3.4.2 哺乳母猪精准饲喂系统 (56)3.4.3 个体奶牛精准饲喂系统 (57)3.4.4 畜禽养殖环境监测系统 (58)3.5 多民族语言农业生产管理专家系统 (59)3.5.1多民族语言智慧农业即时翻译系统结构 (59)3.5.2多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译流程 .. 603.5.3多民族语言农业信息平台中的翻译关键技术 (62)3.5.4多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译结果 .. 633.6 农业空间信息决策支持系统 (66)第4 章典型农业机器人 (71)4.1 茄果类嫁接机器人 (74)4.1.1 研究背景意义 (74)4.1.2 国内外研究现状 (74)4.1.3 关键技术与研究热点 (76)4.1.4 案例分析 (77)4.1.5 存在问题与发展策略 (78)4.2 果蔬采摘机器人 (79)4.2.1 研究背景意义 (79)4.2.2 国内外研究现状 (79)4.2.3 关键技术与研究热点 (80)4.2.4 案例分析 (81)4.2.5 存在问题与发展策略 (82)4.3 大田除草机器人 (83)4.3.1 研究背景意义 (83)4.3.2 国内外研究现状 (84)4.3.3 关键技术与研究热点 (84)4.3.5 存在问题与发展策略 (86)4.4 农产品分拣机器人 (87)4.4.1 农产品分拣机器人发展现状 (88)4.4.2 农产品分拣机器人的应用特点和支撑技术 (90)4.4.3 主要问题和建议 (92)第5 章农业精准作业技术 (94)5.1 拖拉机自动导航 (94)5.2 农机作业智能测控 (97)5.3 果树对靶施药 (101)5.3.1 我国果园施药作业现状 (101)5.3.2 基于靶标探测的智能施药 (102)5.3.3 靶标探测技术 (102)5.3.4 对靶施药的经济性与环保性 (106)5.4 设施蔬菜水肥一体化 (106)5.4.1 水肥一体化在设施蔬菜中的应用 (107)5.4.2 智能灌溉施肥设备 (108)5.4.3 设施蔬菜水肥一体化发展趋势 (110)5.5 设施环境智能调控 (112)5.5.1 温室环境与作物信息采集 (112)5.5.2 温室作物生长发育模型和小气候预测模型 (115)5.5.3 温室智能环境控制理论 (116)5.5.4 测控装备及平台构建方面 (117)5.6 农用无人机自主作业 (117)5.6.1 农用无人机自主作业需求背景 (117)5.6.2 农业无人机自主作业技术特点 (118)5.6.3 农业无人机自主作业发展现状 (119)5.6.4 抓住机遇迎接挑战人工智能技术的挑战 (122)第6 章智慧农业展望 (123)6.1 当前农业发展需求分析 (123)6.2 发展重点与建议 (123)第 1 章智慧农业发展背景中国农业经历了原始农业、传统农业、现代农业、智慧农业的逐渐过渡。

智慧农业技术实施方案第1章引言 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 智慧农业技术概述 (4)1.3 实施方案概览 (4)第2章智慧农业发展现状与趋势 (5)2.1 国内外智慧农业发展现状 (5)2.1.1 国际智慧农业发展现状 (5)2.1.2 国内智慧农业发展现状 (5)2.2 智慧农业技术发展趋势 (5)2.2.1 农业大数据驱动农业生产决策智能化 (5)2.2.2 农业与智能农机具替代劳动力 (5)2.2.3 农业物联网技术促进农业产业链整合 (5)2.2.4 农业绿色化、生态化发展 (5)2.3 我国智慧农业发展面临的问题与挑战 (6)2.3.1 农业基础设施薄弱 (6)2.3.2 农业科技创新能力不足 (6)2.3.3 农业信息化人才短缺 (6)2.3.4 农业数据资源整合不足 (6)2.3.5 农业政策支持力度不够 (6)第3章智慧农业关键技术与设备 (6)3.1 信息感知技术 (6)3.1.1 土壤信息感知技术 (6)3.1.2 气象信息感知技术 (6)3.1.3 植物生长信息感知技术 (6)3.2 数据传输与处理技术 (7)3.2.1 无线传感网络技术 (7)3.2.2 大数据处理技术 (7)3.2.3 云计算技术 (7)3.3 智能决策支持技术 (7)3.3.1 人工智能算法 (7)3.3.2 智能优化模型 (7)3.3.3 专家系统 (7)3.4 无人机与技术 (7)3.4.1 无人机技术 (7)3.4.2 技术 (7)3.4.3 自动导航技术 (8)第4章智慧农业生产管理系统 (8)4.1 农田信息管理系统 (8)4.1.1 系统概述 (8)4.1.2 功能模块 (8)4.2 农业资源管理系统 (8)4.2.2 功能模块 (8)4.3 农业生产过程管理系统 (8)4.3.1 系统概述 (8)4.3.2 功能模块 (8)4.4 农业生态环境监控系统 (9)4.4.1 系统概述 (9)4.4.2 功能模块 (9)第五章智慧农业病虫害防治技术 (9)5.1 病虫害预测预报技术 (9)5.2 病虫害智能识别技术 (9)5.3 病虫害绿色防控技术 (9)5.4 农药智能施用技术 (10)第6章智慧农业精准施肥技术 (10)6.1 土壤养分检测技术 (10)6.2 植株养分诊断技术 (10)6.3 精准施肥决策支持系统 (10)6.4 变量施肥技术 (10)第7章智慧农业节水灌溉技术 (10)7.1 农田水分监测技术 (10)7.1.1 土壤水分传感器监测技术 (11)7.1.2 遥感技术 (11)7.1.3 模型预测技术 (11)7.2 节水灌溉设备与系统 (11)7.2.1 微灌设备 (11)7.2.2 自动灌溉控制系统 (11)7.2.3 水肥一体化技术 (11)7.3 智能灌溉决策支持技术 (11)7.3.1 数据处理与分析技术 (11)7.3.2 人工智能技术 (11)7.3.3 决策支持系统 (11)7.4 节水灌溉工程案例 (12)7.4.1 案例一：某地区农田微灌工程 (12)7.4.2 案例二：某农场自动灌溉控制系统 (12)7.4.3 案例三：某地区水肥一体化项目 (12)第8章智慧农业产业链与商业模式 (12)8.1 智慧农业产业链分析 (12)8.1.1 智慧农业生产环节 (12)8.1.2 智慧农业加工环节 (12)8.1.3 智慧农业销售环节 (12)8.2 智慧农业商业模式探讨 (13)8.2.1 农业技术服务提供商 (13)8.2.2 农业电商平台 (13)8.2.3 农业大数据公司 (13)8.3.1 平台模式创新 (13)8.3.2 农产品供应链优化 (13)8.3.3 农业金融服务 (13)8.4 农业大数据应用 (13)8.4.1 农业生产决策支持 (14)8.4.2 农产品市场预测 (14)8.4.3 农业政策制定 (14)第9章智慧农业政策与法规 (14)9.1 国内外智慧农业政策概述 (14)9.1.1 国内智慧农业政策 (14)9.1.2 国外智慧农业政策 (14)9.2 智慧农业政策法规体系构建 (14)9.2.1 政策法规体系框架 (14)9.2.2 政策法规体系构建原则 (14)9.3 智慧农业政策实施与监管 (15)9.3.1 政策实施 (15)9.3.2 监管制度 (15)9.4 智慧农业政策建议 (15)第十章智慧农业技术实施方案与展望 (15)10.1 技术实施方案总体设计 (15)10.1.1 技术架构设计 (15)10.1.2 技术模块设计 (16)10.1.3 技术标准与规范 (16)10.2 技术实施方案分阶段实施策略 (16)10.2.1 试点示范阶段 (16)10.2.2 规模推广阶段 (16)10.2.3 深度融合阶段 (16)10.3 智慧农业技术未来展望 (16)10.3.1 技术创新 (16)10.3.2 产业协同 (16)10.3.3 国际化发展 (16)10.4 智慧农业可持续发展策略与建议 (17)10.4.1 政策支持 (17)10.4.2 资金投入 (17)10.4.3 人才培养 (17)10.4.4 技术推广与应用 (17)第1章引言1.1 背景与意义全球人口增长和气候变化对农业生产带来的压力，提高农业生产效率和产品质量成为当务之急。

专利名称：一种用于智慧农业的农机管理系统及智慧农机专利类型：实用新型专利
发明人：刘杰,朱杰
申请号：CN202122826317.9
申请日：20211118
公开号：CN216248826U
公开日：
20220408
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本实用新型公开了一种用于智慧农业的农机管理系统及智慧农机，涉及智慧农业技术领域，解决了农机管理系统不能进行自动作业管理、作业面积计算及作业地块自动关联，影响了农机作业效率的技术问题。

该农机管理系统包括MCU、卫星定位模块、存储模块；所述卫星定位模块、存储模块均与所述MCU电连接；所述卫星定位模块能够对所述农机的位置信息进行采集；所述存储模块存储有所述农机的作业信息和地块位置信息；所述MCU能够通过所述农机的位置信息计算作业面积，并能够根据所述作业信息控制所述农机执行作业。

本实用新型通过MCU、卫星定位模块、存储模块的相互配合，极大提升了农机作业的智能化水平，提高了作业效率。

申请人：深圳市赛格导航科技股份有限公司
地址：518057 广东省深圳市南山区高新区南区市高新技术工业村T2栋B6厂房
国籍：CN
代理机构：深圳砾智知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：翁治林
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基于TBOX图像采集的农机作业监控系统设计
赵建国
【期刊名称】《南方农机》
【年(卷),期】2024(55)12
【摘要】【目的】通过远程控制平台查看、存储和处理农机实时作业图像,提高农机作业时效性。

【方法】针对当前农机作业监控过程中无法直观观测作业区域和作业点位实时详细的作业情况的问题,设计了一种基于图像采集的农机作业监控系统。

该监控系统由摄像头装置拍摄作业过程中的作业图片信息,由车载终端TBOX将图
片信息打包处理,然后依靠4G网络技术的数据传输能力,将图片数据信息上传到远
程控制平台,远程平台是作业监控数据存储和处理的中枢,可以提供实时数据和历史
数据查看、作业监控数据处理、作业数据对比分析等功能,可以输出数据处理和对
比分析结果,并反馈给用户作为作业改进的依据。

【结果与结论】该作业监控系统
已在深松深翻作业中成熟应用,可以提高作业效率和作业质量,节省作业成本,可以推广到播种、施肥、除草、喷药等作业机械中,应用场景十分广泛,市场潜力巨大。

【总页数】4页(P55-58)
【作者】赵建国
【作者单位】潍柴雷沃智慧农业科技股份有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】S233.1
【相关文献】
1.基于统一数据采集与集中监控平台的用电信息采集系统设计
2.农机作业数据采集系统设计与研究
3.基于图像采集卡的智能安防监控系统设计
4.基于FPGA的视频图像采集及监控系统设计
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智慧农业系统引言概述：随着科技的不断发展，智慧农业系统在农业生产中扮演着越来越重要的角色。

智慧农业系统利用先进的技术手段，提高了农业生产的效率和质量，为农民提供了更好的农业管理和决策支持。

本文将从五个方面详细介绍智慧农业系统的应用和优势。

一、智慧农业数据收集与分析1.1 传感器技术：智慧农业系统利用传感器技术，可以实时监测土壤湿度、温度、光照等环境参数。

通过收集和分析这些数据，农民可以更好地了解农田的生长环境，以便采取相应的措施。

1.2 无人机技术：无人机配备高分辨率摄像头，能够对农田进行航拍，获取大范围的图像数据。

智慧农业系统通过对这些图像进行分析，可以实现对农作物的生长状态、病虫害情况等进行监测和预警。

1.3 大数据分析：智慧农业系统通过对大量农田数据的收集和分析，可以建立起农作物生长模型和病虫害预测模型。

这些模型可以为农民提供农田管理的决策依据，帮助他们合理安排种植计划和病虫害防治措施。

二、智慧农业自动化技术2.1 无人驾驶农机：智慧农业系统可以将无人驾驶技术应用于农机，实现农机的自动化操作。

无人驾驶农机可以根据预设的路径和程序进行作业，提高了作业效率和精度。

2.2 智能灌溉系统：智慧农业系统可以根据土壤湿度和作物需水量等参数，自动控制灌溉系统的开关。

这样可以避免水资源的浪费和土壤的过度湿润，提高灌溉的效率和节约成本。

2.3 智能施肥系统：智慧农业系统可以根据土壤养分含量和作物需求，智能地控制施肥系统的投放量和时间。

这样可以实现精准施肥，提高肥料利用率，减少环境污染。

三、智慧农业远程监控与管理3.1 远程视频监控：智慧农业系统可以通过网络将农田的实时视频传输到农民的手机或电脑上，实现远程监控。

农民可以随时随地通过视频监控了解农田的情况，及时发现和处理问题。

3.2 远程控制系统：智慧农业系统可以通过手机或电脑远程控制农田的灌溉、施肥、喷药等操作。

农民不再需要亲自到农田进行操作，提高了工作效率和便利性。

智慧农业管理系统操作手册第一章：系统概述 (3)1.1 智慧农业管理系统简介 (3)1.2 功能特点 (3)1.2.1 数据采集与分析 (3)1.2.2 自动控制 (4)1.2.3 农业生产管理 (4)1.2.4 远程监控与调度 (4)1.2.5 信息资源共享 (4)1.2.6 安全保障 (4)1.3 系统架构 (4)1.3.1 数据采集层 (4)1.3.2 数据传输层 (4)1.3.3 数据处理层 (4)1.3.4 应用层 (4)1.3.5 用户层 (5)第二章：系统安装与配置 (5)2.1 系统安装流程 (5)2.1.1 环境准备 (5)2.1.2 安装步骤 (5)2.2 系统配置要求 (5)2.2.1 硬件要求 (5)2.2.2 软件要求 (6)2.3 系统初始化 (6)第三章：用户管理 (6)3.1 用户注册与登录 (6)3.1.1 用户注册 (6)3.1.2 用户登录 (6)3.2 用户权限设置 (7)3.2.1 权限设置概述 (7)3.2.2 用户角色设置 (7)3.2.3 功能权限设置 (7)3.2.4 数据权限设置 (7)3.3 用户信息维护 (7)3.3.1 用户信息查询 (7)3.3.2 用户信息修改 (7)3.3.3 用户信息删除 (8)第四章：地块管理 (8)4.1 地块信息录入 (8)4.1.1 功能概述 (8)4.1.2 操作步骤 (8)4.1.3 注意事项 (8)4.2.1 功能概述 (8)4.2.2 操作步骤 (9)4.2.3 注意事项 (9)4.3 地块作物管理 (9)4.3.1 功能概述 (9)4.3.2 操作步骤 (9)4.3.3 注意事项 (9)第五章：气象数据监测 (9)5.1 气象数据采集 (9)5.1.1 数据采集设备 (9)5.1.2 数据采集流程 (10)5.2 气象数据分析 (10)5.2.1 数据预处理 (10)5.2.2 数据分析方法 (10)5.3 气象预警 (10)5.3.1 预警阈值设置 (10)5.3.2 预警发布 (10)第六章：作物管理 (11)6.1 作物种植计划 (11)6.1.1 制定种植计划 (11)6.1.2 作物种植计划调整 (11)6.2 作物生长监测 (11)6.2.1 生长数据录入 (11)6.2.2 生长数据分析 (12)6.3 作物病虫害防治 (12)6.3.1 病虫害信息录入 (12)6.3.2 病虫害防治方案制定 (12)第七章：农业生产管理 (12)7.1 农事活动记录 (12)7.1.1 记录目的 (13)7.1.2 记录内容 (13)7.1.3 记录方式 (13)7.2 农药、化肥使用管理 (13)7.2.1 管理目的 (13)7.2.2 管理内容 (13)7.2.3 管理方式 (13)7.3 农产品追溯 (13)7.3.1 追溯目的 (13)7.3.2 追溯内容 (14)7.3.3 追溯方式 (14)第八章：设备管理 (14)8.1 设备信息录入 (14)8.1.1 功能概述 (14)8.1.3 注意事项 (14)8.2 设备维护保养 (14)8.2.1 功能概述 (14)8.2.2 操作流程 (15)8.2.3 注意事项 (15)8.3 设备故障处理 (15)8.3.1 功能概述 (15)8.3.2 操作流程 (15)8.3.3 注意事项 (15)第九章：数据分析与决策支持 (15)9.1 数据分析 (15)9.1.1 数据采集 (15)9.1.2 数据处理 (16)9.1.3 数据分析应用 (16)9.2 决策支持 (16)9.2.1 决策模型 (16)9.2.2 决策支持应用 (16)9.3 报表输出 (17)9.3.1 报表类型 (17)9.3.2 报表与导出 (17)第十章：系统维护与升级 (17)10.1 系统维护 (17)10.1.1 维护目的 (17)10.1.2 维护内容 (17)10.1.3 维护方法 (17)10.2 系统升级 (17)10.2.1 升级目的 (17)10.2.2 升级内容 (18)10.2.3 升级方法 (18)10.3 常见问题解答 (18)第一章：系统概述1.1 智慧农业管理系统简介智慧农业管理系统是基于现代信息技术、物联网、大数据分析等先进技术，针对农业生产全过程的监控和管理系统。