機器學習,助力無人農場走向現實--華夏物聯網

                    機器學習,助力無人農場走向現實

                    業界動態
                    智慧農業物聯網
                    2021-11-16
                    [ 導讀 ] 隨著我國農業資源出現過度開發的現象,可用耕地在逐年減少,同時,對農業資源的浪費和無故開發導致了我國農業勞動的環境越來越惡化?,F在,我國人口老齡化程度越來越嚴重,從事農業勞動的勞動力越來越少,無人種地的困局越來越明顯。而物聯網、云計算、大數據以及人工智能等信息技術在農業領域的深度應用,使得無人農場具備了產生的經濟條件、社會條件以及技術條件。無人農場是一種全新的農業生產模式,不需要勞動力的過多參與,通…

                    隨著我國農業資源出現過度開發的現象,可用耕地在逐年減少,同時,對農業資源的浪費和無故開發導致了我國農業勞動的環境越來越惡化?,F在,我國人口老齡化程度越來越嚴重,從事農業勞動的勞動力越來越少,無人種地的困局越來越明顯。而物聯網、云計算、大數據以及人工智能等信息技術在農業領域的深度應用,使得無人農場具備了產生的經濟條件、社會條件以及技術條件。


                    無人農場是一種全新的農業生產模式,不需要勞動力的過多參與,通過物聯網、大數據、人工智能、第五代(5G)技術和機器人等多種前沿技術的聯合使用,通過遠程控制,全過程執行無人農場的所有生產活動,實現設備、機械和機器人的自主作業,全過程執行無人農場的所有生產活動。

                    無人農場使用傳感器技術來監測動植物的生長狀況以及各種生產設備的工作狀況,并使用可靠、高效的通信技術將數據傳輸到云中,例如無線傳輸通信技術;云平臺通過大數據技術分析和處理數據,生成生產和運營決策,然后將決策信息傳送給機器人,最后由機器人執行特定的生產活動。

                    在無人農場中,農業生產和經營的全過程要實現精準的管理、自我決策、無人操作以及個性化的服務,從而實現農業生產的可持續發展目標。無人農場的體系結構由基礎層、決策層和應用程序服務層共同組成,其角色和組件描述如下:(1)基礎層包括通信系統和基礎設施系統。(2)決策層是用于無人農場的智能決策云平臺,該平臺進行大量數據資源的分析、處理和存儲,并產生決策。(3)應用層是自動作業設備系統,它利用智能農業設備和物聯網技術,是無人農場的核心組件。

                    無人農場的三層結構扮演著不同的角色:基礎層對于支持其他系統的運行是必不可少的,基礎層的基礎設施系統和通信系統負責數據的收集和傳輸;決策層執行數據管理并做出與生產和運營相關的決策;應用程序層使用機器而不是人員來進行生產操作。這三層結構相互配合,實現了無人農場安全可靠的智能運行。

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                    機器學習在田間雜草識別中的應用。在農業生產活動中,田間雜草是不可避免的伴生植物,目前我國使用的主要除草方式是化學除草、人工除草、機械除草、生物除草等,傳統的除草工作費時費力,在當今“無人種地”的形勢下,不可能依賴于傳統的除草技術,所以基于機器學習的除草技術已經變得越來越重要。在田間的雜草管理中,通過改進各種機器學習算法,使雜草的識別準確率已經很高,但大多是在實驗室進行種植、采集數據,并沒有在田間進行實地測試,由于在田間的環境更加復雜,會加大機器學習算法的識別難度,應加強落地實驗,通過實際的田間場景改進算法模型,使機器學習算法更好地應用在田間雜草識別項目中。

                    機器學習在病蟲害檢測中的應用。在農業中除了雜草問題對作物的影響較大之外,病蟲害控制是作物種植的另一個重要的問題,在針對病蟲害的問題上,目前常用的做法就是在種植區域均勻的噴灑化學藥劑,這種方法雖然是最有效的,但是化學藥劑的使用還會造成環境污染,對環境安全造成威脅;由于深度學習在精準農業中的使用,使得在病蟲害防治的過程中實現精準噴施,減少了農藥的使用。

                    機器學習在產量預測中的作用。通過對機器學習在種植業中的相關文獻進行總結,發現經過改進的機器學習算法,其識別準確率以及預測效果都非常好,這表明了機器學習可以在無人農場中進行應用,但也應加強算法的嵌入式研究,進行實地測驗,使得機器學習能夠更好的在無人農場中應用,更快地推動無人農場的智能化發展。


                    機器學習在牲畜精準識別中的應用。利用機器學習對魚類進行智能化識別,為進一步的漁情預測打下基礎,精確的漁情預測數據能夠解決目前多數漁業標準服務系統中缺少基于標準體系的漁業標準服務問題,并能夠為漁業標準修訂指南提供數據決策依據,同時還能為漁場主提供實時監測魚類的生長健康數據,為魚類養殖提供數據支持。對牲畜進行精準識別分類,在畜牧養殖中占據重要的地位,在近幾年的牲畜識別研究中,各學者對機器學習算法進行改進,已經達到了非常高的識別準確率,也為牲畜的行為識別、健康監測等打下堅實的基礎


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