本文選題：作物生長圖像　切入點：遠程監(jiān)控　出處：《西北農(nóng)林科技大學》2017年碩士論文

【摘要】：作物生長遠程監(jiān)控在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的地位舉足輕重,依靠人工的監(jiān)控方式逐漸被信息化的方式所替代。本文介紹的是作物生長遠程監(jiān)控系統(tǒng)的重要組成部分——管理中心。一種基于OneNET物聯(lián)網(wǎng)平臺、兩相步進電機、4G無線網(wǎng)絡攝像機及其云臺的無線遠程的作物生長多站點圖像獲取自動監(jiān)控管理中心。該中心主要解決布線繁瑣、監(jiān)控范圍較小、監(jiān)控距離近、存在主觀差異的問題,實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中多站點圖像的定時獲取與管理,各站點作物生長狀況展現(xiàn)。作物圖像數(shù)據(jù)積累和長期保存,為相關工作人員進行后續(xù)研究提供支持。本文研究的主要內(nèi)容包括:(1)結合作物生長遠程自動監(jiān)控管理中心的功能性、非功能性需求分析和技術實現(xiàn)要求,規(guī)劃系統(tǒng)的總體設計方案。(2)基于物聯(lián)網(wǎng)的步進電機控制模塊的設計與實現(xiàn)。為滿足對作物的不同角度近距離的無線遠程監(jiān)控,采用兩相步進電機控制攝像機與作物之間的距離。系統(tǒng)利用OneNET物聯(lián)網(wǎng)平臺的WEB API,采用HTTP協(xié)議進行數(shù)據(jù)的獲取與推送,以實現(xiàn)對步進電機的遠程控制。為便于管理人員的實時操作,添加攝像機位置顯示功能,該功能可獲取攝像機水平與垂直方向的具體位置信息。(3)4G無線網(wǎng)絡攝像機控制模塊的設計與實現(xiàn)。在圖像獲取方面,通過4G無線網(wǎng)絡和服務器與遠程攝像機相連,利用4G無線網(wǎng)絡攝像機的SDK開發(fā)包和基于物聯(lián)網(wǎng)的步進電機模塊可實現(xiàn)實時抓圖與定時拍照;并將獲取到的圖片傳送至管理中心進行圖像拼接。在圖像管理方面,利用SQL Server 2008、MFC、多線程等實現(xiàn)圖像的數(shù)據(jù)庫管理和大屏幕循環(huán)播放等功能。(4)系統(tǒng)安裝與測試。本文系統(tǒng)在實地進行安裝后進行了聯(lián)調(diào)、實驗和測試。結果表明,相同時間不同地點的網(wǎng)絡延遲室內(nèi)平均延遲時間為2.5秒,室外平均時間不到2秒;不同時間相同地點的網(wǎng)絡延遲在網(wǎng)絡使用相對高峰期會增加1到2秒;綜上證實系統(tǒng)在網(wǎng)絡使用非高峰期的室外使用會達到最佳使用效果。通過對光線強、光線弱、黑暗三種條件下的拍攝效果進行結果的測試與對比,證實系統(tǒng)能基本適應不同光線環(huán)境,得到有效圖像數(shù)據(jù)信息。
[Abstract]:Remote monitoring of crop growth plays an important role in agricultural production. This paper introduces the management center, which is an important part of the remote monitoring system for crop growth. It is based on the OneNET Internet of things platform. Two-phase stepper motor 4G wireless network camera and its wireless remote multi-station image acquisition monitoring and management center for crop growth. The center mainly solves the problem of cumbersome wiring, small monitoring range and close monitoring distance. The problems of subjective difference exist in order to realize the timing acquisition and management of multi-site images in agricultural production, the display of crop growth status at each site, and the accumulation and long-term preservation of crop image data. The main contents of this paper include: 1) combining with the functional, non-functional requirements analysis and technical implementation requirements of the remote automatic monitoring and management center for crop growth. Design and implementation of stepper motor control module based on Internet of things. Using two-phase stepping motor to control the distance between camera and crop, the system uses WEB API of OneNET Internet of things platform, and uses HTTP protocol to obtain and push data. In order to realize the remote control of the stepping motor, in order to facilitate the real-time operation of the administrator, the position display function of the camera is added. This function can obtain the specific position information of the camera in horizontal and vertical direction. The design and implementation of the control module of 4G wireless network camera can be realized. In the aspect of image acquisition, the remote camera is connected by 4G wireless network and server. The SDK development kit of 4G wireless network camera and the stepper motor module based on the Internet of things can be used to capture and take pictures in real time, and the obtained images can be transmitted to the management center for image stitching. The system is installed and tested by using SQL Server 2008 MFCs, multithreading and other functions such as database management of images and loop playing of large screen. After installation in the field, the system is adjusted, tested and tested. The results show that, In the same time and different places, the average indoor delay time is 2.5 seconds, and the outdoor average delay time is less than 2 seconds, while the network delay at the same time and same place increases by 1 to 2 seconds in the relative peak period of network usage. In summary, it is confirmed that the system can achieve the best results in outdoor use during off-peak periods of network use. The results are tested and compared under three conditions: strong light, weak light, and dark light. It is proved that the system can basically adapt to different light environment and obtain effective image data information.
【學位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP277;S126

【參考文獻】

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本文編號：1656265