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基于LoRa技术的农业病虫防害系统

阅读:197发布:2020-05-08

专利汇可以提供基于LoRa技术的农业病虫防害系统专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 提供了一种基于LoRa技术的农业病虫防害系统,包括LoRa 节点 、LoRa网关;所述LoRa节点由主控芯片、摄像设备及射频模 块 组成;所述主控芯片获取摄像设备的农业图片信息,然后通过射频模块将农业图片信息发送给LoRa网关;所述LoRa网关设有射频模块、LoRa网关主程序及 算法 模型预测程序;所述LoRa网关主程序通过射频模块接收所述LoRa节点发送过来的农业图片信息,以及将处理后的农业图片信息输入到算法模型预测程序中进行图片分析处理,得到农业病虫预测结果。本发明的有益效果在于:该系统通过LoRa网关农业图片进行处理,降低系统的成本;同时,支持在断网的情况下对农业图片进行处理,系统的 稳定性 也得到提高,能够有效解决因网络不稳定导致的数据空缺问题。,下面是基于LoRa技术的农业病虫防害系统专利的具体信息内容。

1.一种基于LoRa技术的农业病虫防害系统,其特征在于:包括,LoRa节点、LoRa网关;
所述LoRa节点由主控芯片、摄像设备及射频模组成;所述主控芯片获取摄像设备的农业图片信息,然后通过射频模块将农业图片信息发送给LoRa网关;
所述LoRa网关设有射频模块、LoRa网关主程序及算法模型预测程序;所述LoRa网关主程序通过射频模块接收所述LoRa节点发送过来的农业图片信息,以及将处理后的农业图片信息输入到算法模型预测程序中进行图片分析处理,得到农业病虫预测结果。
2.如权利要求1所述的基于LoRa技术的农业病虫防害系统,其特征在于:所述基于LoRa技术的农业病虫防害系统还包括,
服务器,所述服务器上设有训练模型,通过将农业图片训练集输入到训练模型进行训练得到算法模型,并将算法模型通过以太网下发至所述LoRa网关,形成算法模型预测程序。
3.如权利要求2所述的基于LoRa技术的农业病虫防害系统,其特征在于:所述服务器在更新算法模型或者新增算法模型后,会检测服务器与LoRa网关之间的网络状态,当网络状态达到预设的网络状态时,将更新的算法模型或者新增算法模型发送给算法模型预测程序,进行模型更新或者新增。
4.如权利要求1所述的基于LoRa技术的农业病虫防害系统,其特征在于:所述LoRa网关主程序在接收到所述LoRa节点发送过来的农业图片信息后,对农业图片信息进行灰度处理,再将经灰度处理的农业图片信息发送到算法模型预测程序。
5.如权利要求1所述的基于LoRa技术的农业病虫防害系统,其特征在于:
所述算法模型预测程序在对农业图片信息进行分析处理后,将得到的农业病虫预测结果返回给LoRa网关主程序,完成预测。
6.如权利要求1所述的基于LoRa技术的农业病虫防害系统,其特征在于:所述LoRa网关主程序通过SPI串口控制所述射频模块接收从所述LoRa节点发送过来的农业图片信息。
7.如权利要求1所述的基于LoRa技术的农业病虫防害系统,其特征在于:所述LoRa网关为基于树莓派、SX1301的网关设备,所述树莓派上搭载Linux系统。

说明书全文

基于LoRa技术的农业病虫防害系统

技术领域

[0001] 本发明涉及农业物联网领域,尤其是指一种基于LoRa技术的农业病虫防害系统。

背景技术

[0002] 在传统的基于LoRa技术的农业物联网系统中,一般是对数值型的数据进行监测,通过对数值型的数据进行人工分析,或者通过人工智能算法的模型对数值型的数据进行处理,从而得出农业病虫防害的预测结果。但是,通过采集数值型的数据进行分析处理得到预测或者判断结果,存在预测判断不直观,预测准确准确率不高的问题。而且,现有的农业病虫防害系统要有性能极高的服务器进行数据处理,在网络不稳定时,由于数据传输不及时,会导致数据空缺从而影响到预测的准确性。因此,需要对现有的农业病虫防害系统进行改进。

发明内容

[0003] 本发明所要解决的技术问题是:提供一种稳定性更高的基于LoRa技术的农业病虫防害系统。
[0004] 为了解决上述技术问题,本发明采用的技术方案为:一种基于LoRa技术的农业病虫防害系统,包括,LoRa节点、LoRa网关;
[0005] 所述LoRa节点由主控芯片、摄像设备及射频模组成;所述主控芯片获取摄像设备的农业图片信息,然后通过射频模块将农业图片信息发送给LoRa网关;
[0006] 所述LoRa网关设有射频模块、LoRa网关主程序及算法模型预测程序;所述LoRa网关主程序通过射频模块接收所述LoRa节点发送过来的农业图片信息,以及将处理后的农业图片信息输入到算法模型预测程序中进行图片分析处理,得到农业病虫预测结果。
[0007] 进一步的,所述基于LoRa技术的农业病虫防害系统还包括,
[0008] 服务器,所述服务器上设有训练模型,通过将农业图片训练集输入到训练模型进行训练得到算法模型,并将算法模型通过以太网下发至所述LoRa网关,形成算法模型预测程序。
[0009] 进一步的,所述服务器在更新算法模型或者新增算法模型后,会检测服务器与LoRa网关之间的网络状态,当网络状态达到预设的网络状态时,将更新的算法模型或者新增算法模型发送给算法模型预测程序,进行模型更新或者新增。
[0010] 进一步的,所述LoRa网关主程序在接收到所述LoRa节点发送过来的农业图片信息后,对农业图片信息进行灰度处理,再将经灰度处理的农业图片信息发送到算法模型预测程序。
[0011] 进一步的,所述算法模型预测程序在对农业图片信息进行分析处理后,将得到的农业病虫预测结果返回给LoRa网关主程序,完成预测。
[0012] 进一步的,所述LoRa网关主程序通过SPI串口控制所述射频模块接收从所述LoRa节点发送过来的农业图片信息。
[0013] 进一步的,所述LoRa网关为基于树莓派、SX1301的网关设备,所述树莓派上搭载Linux系统。
[0014] 本发明的有益效果在于:本发明的基于LoRa技术的农业病虫防害系统由LoRa节点及LoRa网关构成,LoRa节点上的摄像机能够获取到农业图片信息,将农业图片信息发送至LoRa网关,通过LoRa网关上的LoRa网关主程序将农业图片信息输入到算法模型预测程序,对农业图片进行分析处理,得到农业病虫预测结果。相较于传统的通过服务器来对图片处理分析,该系统的LoRa网关能够对获取的农业图片进行处理,能够减轻服务器的负载,降低服务器的性能要求,降低系统的成本,同时,支持在断网的情况下对农业图片进行处理,系统的稳定性也得到提高,能够有效解决因网络不稳定导致的数据空缺问题。附图说明
[0015] 下面结合附图详述本发明的具体结构。
[0016] 图1为本发明一具体实施例的基于LoRa技术的农业病虫防害系统图;
[0017] 图2为本发明另一具体实施例的基于LoRa技术的农业病虫防害系统图。

具体实施方式

[0018] 下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
[0019] 应当理解,当在本说明书和所附权利要求书中使用时,术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在,但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0020] 还应当理解,在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样,除非上下文清楚地指明其它情况,否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
[0021] 还应当进一步理解,在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合,并且包括这些组合。
[0022] 如图1所示,本发明第一实施例为:一种基于LoRa技术的农业病虫防害系统,包括,LORa节点10、LORa网关20;
[0023] 所述LORa节点10由主控芯片、摄像设备11及射频模块12组成;所述主控芯片获取摄像设备11的农业图片信息,然后通过射频模块12将农业图片信息发送给LORa网关20;
[0024] 所述LORa网关20设有射频模块21、LORa网关主程序22及算法模型预测程序23;所述LORa网关主程序22通过射频模块接收所述LORa节点10发送过来的农业图片信息,以及将处理后的农业图片信息输入到算法模型预测程序23中进行图片分析处理,得到农业病虫预测结果。
[0025] 进一步的,所述LORa网关主程序22在接收到所述LORa节点10发送过来的农业图片信息后,对农业图片信息进行灰度处理,再将经灰度处理的农业图片信息发送到算法模型预测程序23。
[0026] 进一步的,所述算法模型预测程序23在对农业图片信息进行分析处理后,将得到的农业病虫预测结果返回给LORa网关主程序22,完成预测。
[0027] 进一步的,所述LORa网关主程序22通过SPI串口控制所述射频模块接收从所述LORa节点10发送过来的农业图片信息。
[0028] 进一步的,所述LORa网关20为基于树莓派、SX1301的网关设备,所述树莓派上搭载Linux系统。
[0029] 本实施例中,本发明的基于LoRa技术的农业病虫防害系统由LORa节点10及LORa网关20构成,LORa节点10上的摄像机能够获取到农业图片信息,将农业图片信息发送至LORa网关20,通过LORa网关20上的LORa网关主程序22将农业图片信息输入到算法模型预测程序23,对农业图片进行分析处理,得到农业病虫预测结果。相较于传统的通过服务器30来对图片处理分析,该系统的LORa网关20设有算法模型预测程序23,能够对获取的农业图片在LORa网关20内进行处理,不需要借助服务器30对农业图片进行分析处理,能够减轻服务器
30的负载,降低服务器30的性能要求,降低系统的成本,同时,支持在断网的情况下对农业图片进行处理,系统的稳定性也得到提高,能够有效解决因网络不稳定导致的数据空缺问题。
[0030] 如图2所示,本发明的第二实施例为:一种基于LoRa技术的农业病虫防害系统,包括,LORa节点10、LORa网关20及服务器30;
[0031] 所述LORa节点10由主控芯片、摄像设备及射频模块组成;所述主控芯片获取摄像设备的农业图片信息,然后通过射频模块将农业图片信息发送给LORa网关20;
[0032] 所述LORa网关20设有射频模块、LORa网关主程序22及算法模型预测程序23;所述LORa网关主程序22通过射频模块接收所述LORa节点10发送过来的农业图片信息,以及将处理后的农业图片信息输入到算法模型预测程序23中进行图片分析处理,得到农业病虫预测结果。
[0033] 所述服务器30上设有训练模型31,通过将农业图片训练集输入到训练模型31进行训练得到算法模型32,并将算法模型32通过以太网下发至所述LORa网关20,形成算法模型预测程序23。
[0034] 进一步的,所述服务器30在更新算法模型或者新增算法模型后,会检测服务器30与LORa网关20之间的网络状态,当网络状态达到预设的网络状态时,将更新的算法模型或者新增算法模型发送给算法模型预测程序23,进行模型更新或者新增。
[0035] 进一步的,所述LORa网关主程序22在接收到所述LORa节点10发送过来的农业图片信息后,对农业图片信息进行灰度处理,再将经灰度处理的农业图片信息发送到算法模型预测程序23。
[0036] 进一步的,所述算法模型预测程序23在对农业图片信息进行分析处理后,将得到的农业病虫预测结果返回给LORa网关主程序22,完成预测。
[0037] 进一步的,所述LORa网关主程序22通过SPI串口控制所述射频模块接收从所述LORa节点10发送过来的农业图片信息。
[0038] 进一步的,所述LORa网关20为基于树莓派、SX1301的网关设备,所述树莓派上搭载Linux系统。
[0039] 本发明的有益效果在于:本发明的基于LoRa技术的农业病虫防害系统由LoRa节点10、LoRa网关20及服务器30构成,LoRa节点10上的摄像设备11能够获取到农业图片信息,将农业图片信息发送至LoRa网关20,通过LoRa网关20上的LoRa网关主程序22将农业图片信息输入到算法模型预测程序23,对农业图片进行分析处理,得到农业病虫预测结果。相较于传统的通过服务器来对图片处理分析,该系统的LoRa网关20能够对获取的农业图片进行处理,能够减轻服务器30的负载,降低服务器30的性能要求,降低系统的成本,同时,支持在断网的情况下对农业图片进行处理,系统的稳定性也得到提高,能够有效解决因网络不稳定导致的数据空缺问题。
[0040] 以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到各种等效的修改或替换,这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
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