摘要：将无线连接Wi Fi技术应用于群养奶牛体温实时监测系统,实现了奶牛体温的智能化监测,使奶牛的管理和监控更科学方便。利用DS18B20型数字温度传感器测量奶牛耳道边沿温度,外部通过单线接口与ESP-WROOM模组进行双向通信。ESP-WROOM模组在初次上电时,必须通过Smart Config通信协议获得要接入的AP(Access point)参数并将参数写入程序存储器中,使之与AP建立连接。模组连接成功后,温度传感器采集奶牛体温并传输给微处理器,微处理器接到数据后打包相应参数通过TCP协议发送给数据服务器,My SQL数据库分类储存每头奶牛的数据。使用Java语言编写人机交互界面可以查看相应数据库,实现了奶牛体温变化的实时显示、温度补偿以及历史数据查询等功能。在群养奶牛中同时接收数量众多的体温数据时,可能出现数据并发现象,利用异步通信框架,解决了数据并发问题。采用序时平均数算法更精确地描绘出奶牛体温变化曲线,并且解决了个别数据异常导致曲线波动较大的问题。试验结果表明,系统最佳传输距离在80 m左右时,网络丢包率为4.42%。该系统模块体积小、性能可靠、功耗低,能够快速完成温度监测,并且在30~50℃温度范围内测试精度能够达到±0.2℃。

摘要：利用中值滤波结合k均值聚类的方法分割出小麦白粉病、条锈病和叶锈病叶部病斑,分别采用颜色矩和灰度共生矩阵的方法提取病斑的颜色特征和纹理特征参数,设计了一种基于Variance算法初选与序列浮动前向选择搜索算法(SFFS)相结合的特征选择方法,选择出优良的特征子集,实现对小麦3种叶部病害的识别。试验以SVM为分类器,利用特征选择方法获得的特征子集识别准确率为99%,与采用主成分分析(PCA)方法进行特征降维获得的子集的识别准确率比较,能有效降低特征维度,提高识别准确率。

摘要：针对农业物联网终端节点和网络平台的不足,文中采用新型硬件模块和OneNet平台设计了一款作物监测系统。系统可对空气、土壤、茎秆生长和作物图像等信息进行精准采集和个性化展示,硬件性价比高,传感器和节点接入方便;软件开放性和通用性好,易于进行二次开发。本系统适用于温室作物生产管理和作物学研究。

摘要：为了解决当前工厂物流系统离散度高、缺乏集成控制等问题,本文结合图像匹配,TCP耦合Socket通信,服务器Ajax等关键技术,设计了基于物联网的物流智能控制系统.首先,基于相机感光芯片与归一化积相关灰度,实现对物流监控端的图像匹配;然后将判断结果通过TCP协议与Socket通信,传送给服务器监听端程序;最后基于Ajax与SQL Server开发出服务器端的快速响应与决策功能,完成对物流机构端的智能控制.实验数据显示:与当前物流控制系统相比,面对相同物流量与离散程度时,本文物流智能控制系统的人力消耗更少、控制精细性更高、实时效率更高.

摘要：针对人脸图像识别系统易受光照干扰,在复杂背景下,易识别出伪目标,使其识别精度不高等难题,综合考虑高斯核函数的x,y方向,设计新的Retinex识别算子;并调用Open CV函数库中训练好的Hear分类器来进行模式匹配,形成了基于Open CV的人脸检测机制;再引入PCA特征搜索方法,搜索人脸信息;最终提出了人脸识别耦合特征搜索的安防系统解决方案。并测试该系统的性能,结果表明:与当前基于Retinex与PCA的识别算法相比,该算法具有更高的识别精度;且识别效率更高,能满足实时性要求。