3、基于物联网的农业系统技术解析

基于物联网的农业系统技术解析

1. 软件与算法

机器学习和大数据工具是物联网赋能农业应用的关键组成部分。通过无线网络连接所有设备，该网络在互联网连接不稳定时，对数据的点对点传输非常有用。

1.1 农业中的大数据工具应用

大数据工具在农业中用于对农业运营进行预测性洞察，具体操作步骤如下：
1. 收集数据：利用各种传感器收集温度、湿度、光照等农业相关数据。
2. 数据传输：通过无线网络将数据传输到数据中心。
3. 数据分析：运用大数据工具对数据进行分析，例如分析温度数据以监测作物和产量健康状况，预测田间特定区域害虫的侵袭或可能侵袭，计算特定区域农药的定量需求，以及确定作物的灌溉需求等。

1.2 人工智能设备的作用

人工智能摄像头、传感器和其他操作设备能够实时过滤数据和信息，以在农业领域、库存监控和处理中做出适当决策。借助机器学习算法，可以轻松分析农业不同时间戳的需求。人工智能应用还可以对仓库中的产量进行健康监测，并控制安全关键操作。

1.3 基于机器学习的图像处理算法

以下是一些在农业中广泛使用的深度学习算法：
| 算法名称 | 特点 |
| — | — |
| 深度神经网络（DNN） | 隐藏层数量可变，大多数隐藏层完全连接，与人工神经网络类似 |
| 卷积神经网络（CNN） | 学习参数较少，具有卷积层、池化层和全连接输出层，可减少过拟合 |
| 长短期记忆网络（LSTM） | 适用于顺序事件预测，解决了多层感知器网络的一些局限性 |
| 3D - CNN | CNN 模型内核在深度、高度和长度上移动