[发明专利]基于大数据分析的智慧大棚控制系统及方法

摘要

本发明公开了一种基于大数据分析的智慧大棚控制系统及方法，该系统包括用于采集大棚环境信息的空气温湿度传感器、光照强度传感器、二氧化碳传感器、土壤温湿度传感器，用于调节大棚环境参数的设备驱动模块，CC2530，ZigBee/WiFi网关，云服务器和用于采集大棚内作物生长图片的网络摄像头。CC2530向设备驱动模块发送控制指令，设备驱动模块再将控制指令分别传达给通风扇、喷灌设施、补光灯/遮光帘进而调节大棚内环境参数，云服务器根据采集到的作物生长图片、信息处理决策系统和卷积神经网络模型确定作物生长需求。本发明基于大数据分析所种植作物的生长环境需求，并根据作物的生长环境需求自动化控制调节环境参数的设备，大大节省了人力成本，提升了作物产量。

主权项

1.一种基于大数据分析的智慧大棚控制系统，其特征在于，所述智慧大棚控制系统包括云服务器、网络摄像头、ZigBee/WiFi网关、CC2530、空气温湿度传感器、光照强度传感器、二氧化碳传感器、土壤温湿度传感器和由设备驱动模块控制的通风扇、喷灌设施、补光灯/遮光帘；其中，所述云服务器内存储作物数据集、信息处理决策系统和训练好的卷积神经网络模型；所述作物数据集为内部存储海量作物图片的ImageNet数据库；所述信息处理决策系统是根据采集的环境参数，结合作物动态生长模型和爬虫获取到的相关数据推断出作物的生长阶段和时间，并以此对照作物的最优的生长环境需求，进而做出决策命令，调节大棚内环境参数；所述动态生长模型是通过作物基本发育函数、环境影响因子函数、作物发育速率函数构建得到；所述作物的生长环境需求包括大棚内的空气温湿度、光照强度、二氧化碳浓度、土壤温湿度；所述训练好的卷积神经网络模型的输入为网络摄像头所拍摄的大棚内的作物图片，所述训练好的卷积神经网络模型的输出为作物种类；所述云服务器用于将获取的作物图片输入到所述训练好的卷积神经网络模型中确定大棚内作物的种类，并通过所述信息处理决策系统推断出作物的生长阶段和时间，并以此对照作物的最优的生长环境需求，进而做出决策命令，调节大棚内环境参数；所述网络摄像头位于大棚内，用于拍摄大棚内的作物图片，并将拍摄到的作物图片发送至云服务器内；所述ZigBee/WiFi网关用于实现协议之间的转换，通过协议网关转换，参数就能够在ZigBee和WiFi之间进行传输和应用；所述CC2530用于根据所述作物生存环境需求以及各种传感器采集到的大棚内的空气温湿度信息、光照强度信息、二氧化碳浓度信息、土壤温湿度信息，向所述设备驱动模块输出控制指令，所述设备驱动模块再将控制指令分别传达给通风扇、喷灌设施和补光灯/遮光帘；所述控制指令包括通风扇控制指令、喷灌设施控制指令、补光灯/遮光帘控制指令；所述空气温湿度传感器用于实时采集大棚内的空气温湿度信息，并将空气温湿度信息发送至所述CC2530中；所述光照强度传感器用于实时采集大棚内的光照强度信息，并将光照强度信息发送至所述CC2530中；所述二氧化碳传感器用于实时采集大棚内的二氧化碳浓度信息，并将二氧化碳浓度信息发送至所述CC2530中；所述土壤温湿度传感器用于实时采集大棚内的土壤温湿度信息，并将土壤温湿度信息发送至所述CC2530中；所述设备驱动模块通过接收所述CC2530发送来的控制指令，进而控制所述通风扇、所述喷灌设施、所述补光灯/遮光帘工作状态；所述通风扇接收所述设备驱动模块发送来的通风扇控制指令，进行开关和档位的调整，进而调节大棚内的二氧化碳浓度；所述喷灌设施接收所述设备驱动模块发送来的喷灌设施控制指令，进行开关和档位的调整，进而调节大棚内的土壤温湿度和空气温湿度；所述补光灯/遮光帘接收所述设备驱动模块发送来的补光灯/遮光帘控制指令，进行开关和档位的调整，进而调节大棚内的光照强度或消除害虫。