摘要：新阶段,智能化、装备化养蚕成为现代蚕业高质量发展的必然趋势,但以往的养蚕仍然面临着劳力紧张、装备老旧、控制复杂、标准不高、规范不严等现实问题,急需变革养蚕方式。在养蚕环境智能监控研究的基础上,探讨研制基于智能感知和深度学习的养蚕管理系统,结合自动化、省力化养蚕实景,依托物联网智能感知技术,对养蚕环境要素和蚕体发育状态进行智能感知、识别、传输、处理,精准掌握养蚕发育进程和环境状况,运用深度残差神经网络算法(DRCNN),对多特征数据提取和分级融合处理,及时校正养蚕数据标准,实时监控养蚕生产流程、输出技术方案,提供自动化养蚕决策,为打造智能化、装备化养蚕兼容平台提供参考。

摘要：从江苏省养蚕、制种生产环境调控和物联网技术应用的现状出发,针对现有农业模式的弊端以及农业物联网控制环节的滞后性,设计一种基于深度学习的物联网蚕室环境管理系统。利用神经网络结合CNN深度学习算法对数据样本不断学习训练,除了实现远程智能控制、信息共享外,最重要的是不仅实现了对蚕桑环境因子的进一步精确整定,还提高了整个系统的快速响应能力以及鲁棒性。

摘要：本系统以ZigBee无线网络技术为核心,由散布的ZPH01-PM2.5粉尘传感器节点采集温湿度、光照强度、PM2.5浓度等数据。由传感器节点采集的数据经过中央节点传入到路由器,然后再传输到协调器,最后再通过Wi-Fi模块发送到Android终端。最终实现了以较小的成本,完成了对空气环境的不间断监测。极大的方便了人们出行前对室外环境数据的掌握,可以及时地做出相应的决策。

摘要：随着互联网技术的迅速发展,信息管理网络化已经成为趋势。针对房产来说,房产信息的数据更新快、数量大,以往的登记方式以及发布方式效率过于低下,文件数量过于庞大监管困难,并且一旦发生错误后也无法及时改正。为了帮助房产信息管理者更加方便快捷地维护房屋信息,节省大量的人力物力成本,设计了基于B/S的网络房产信息超市。该系统操作简单,具有较好的稳定性,为房产信息管理者及用户提供便捷的服务。

摘要：农业生产面临劳动力紧张、人员老化、技术滞后等问题,特别是种植或养殖棚室小环境和操作管理方式仍然存在不足,还不能满足智能化、省力化现代农业的发展需求。本文通过物联网系统实时记录、监控棚室小环境因子和生物生长发育状态,利用深度学习算法不断学习、训练得到一个预测模型,该模型可结合棚室实际实景,能准确理解棚室环境操作对象和具体场景,实时调节环境因子、输出技术方案,能达到优质、高效、精准农业生产。

摘要：养蚕产业仍面临劳动力紧张、技术固化、设施老旧、标准不高、规范化差等问题,一般的管理模式与规模化、智慧化现代蚕业的发展需求存在差距。本文探讨设计的规模化养蚕智能监控系统,通过农业物联网系统实时记录、监控养殖环境因子和动物生长发育状态,尝试选用多层卷积神经网络算法不断学习,结合实际养蚕生产实景,训练得到一个预测模型,能准确理解家蚕的典型特征和场景变化,及时校正相关标准参数,实时调节环境因子、输出决策技术方案,可有助于实现规模化养蚕优质、高效、精准管理。

摘要：目前,养蚕生产面临劳动力紧张、设备陈旧、技术滞后、标准不一等问题,特别是管理养蚕环境和操作技术的方式仍然存在不足,因此不能满足产业化、智能化现代农业的发展需求。依托农业物联网实时记录、监控养蚕环境因子和家蚕生长发育状态,利用机器学习算法不断学习、训练得到一个预测模型,该模型可结合养蚕生产实景,能准确理解养蚕环境、家蚕生长发育状态和生产场景,实时调节环境因子、输出技术方案,能达到优质、高效、精准养蚕生产。

摘要：养蚕面临环境控制复杂、劳动力紧张、技术管理粗放等问题,特别是养蚕环境和技术监控方式,不能满足规模化、省力化现代蚕业的发展需求。开发一种基于物联网和深度学习的养蚕智能监控系统,通过物联网实时记录、监控养蚕环境因子和养蚕进程状态,利用卷积神经网络算法不断学习、训练得到预测模型,该模型可结合养蚕实际,准确理解养蚕操作对象和具体场景,实时调节环境因子、输出养蚕技术方案,可以达到高效、精准养蚕的目的。