植物检测系统部分数据库实现
植物生长环境监测系统设计与开发
植物生长环境监测系统设计与开发一、绪论植物生长环境是作物生长的关键因素之一，其稳定和优化可以提高作物的产量和品质。
为了实现对植物生长环境的精细化控制与管理，需要建立一个高效且智能的环境监测系统。
本文旨在研究植物生长环境监测系统的设计与开发。
二、植物生长环境的监测要求植物生长环境监测系统应能对光、温、湿度、二氧化碳浓度等参数进行实时监测，这些参数对作物的生长发育影响极大。
1. 光照度监测光照是植物生长的必要条件，对光的强度和光周期都有一定的要求。
光照度监测可以帮助农民掌握植物需要的光照度区间，以便调节光源。
2. 温度监测温度是影响作物生长的另一个重要因素，不同的作物会对温度有不同的要求。
如果温度过高或过低，会阻碍植物的正常生长。
3. 湿度监测适宜的湿度对植物的生长发育很关键。
过低或过高的湿度都会对作物产生不利影响。
测量湿度可以帮助控制灌溉和通风，保证植物生长的湿度环境。
4. 二氧化碳浓度监测二氧化碳是植物进行光合作用的必要物质之一。
监测二氧化碳浓度可以掌握作物所需的浓度，并调节投放二氧化碳的量。
三、植物生长环境监测系统设计1. 系统架构设计植物生长环境监测系统包括传感器、数据处理、控制设备等组成部分，其基本架构如下所示：（1）传感器部分：用于检测植物生长环境中的光照度、温度、湿度、二氧化碳浓度等参数；（2）数据处理部分：将传感器采集到的数据进行处理与分析；（3）控制设备部分：通过设置传感器和执行器之间的逻辑关系，以便控制植物生长环境。
2. 传感器设计植物生长环境监测系统需要使用多种传感器进行检测。
每个传感器需要能够检测到一个或多个环境参数。
（1）光传感器：利用光敏元件来检测光照度强度，可以是颜色传感器或光敏电阻。
（2）温度传感器：通过温度敏感元件测量周围环境的温度，可以使用热电偶、热敏电阻或红外传感器等。
（3）湿度传感器：通过测量空气中的湿度来确定环境的湿度，包括电容式和电阻式湿度传感器。
（4）二氧化碳浓度传感器：通过二氧化碳浓度敏感元件检测周围环境的二氧化碳浓度，可以使用红外传感器、电化学传感器和光纤传感器等。
基于单片机的植物生长环境智能控制系统
基于单片机的植物生长环境智能控制系统植物是地球上最基本的生物种群之一，它们为我们提供了氧气、食物和美丽的景观。
然而，不同植物对生长环境的需求并不相同，为了确保植物可以健康地成长，我们需要对其生长环境进行监控和调控。
在这种背景下，基于单片机的植物生长环境智能控制系统应运而生。
一、概述基于单片机的植物生长环境智能控制系统是一种能够实时检测植物生长环境并自动控制关键参数的技术系统。
通过植物生长环境的智能监测和精确控制，该系统能够提供适宜的光照、温度、湿度和营养物质等条件，从而最大限度地促进植物的生长发育。
二、系统组成基于单片机的植物生长环境智能控制系统主要由以下组件组成：1. 传感器：该系统配备了多种传感器，用于实时监测植物生长环境的各种参数。
例如，光敏传感器用于检测光照强度，温度传感器用于监测温度变化，湿度传感器用于测量空气湿度等。
2. 单片机：作为系统的核心控制单元，单片机负责接收传感器采集到的数据，并根据预设的控制算法进行判断和处理。
通过单片机的智能控制，可对环境条件进行实时调整。
3. 执行器：执行器是系统的输出部件，用于调整植物生长环境的关键参数。
例如，电磁阀用于控制水分的供给，风扇用于调节空气循环，LED灯用于提供适宜的光照等。
4. 用户界面：系统还配备了用户界面，用户可以通过该界面实时查看植物生长环境的各种参数，并进行手动或自动的调控操作。
用户界面通常采用液晶显示屏或者手机应用程序实现。
三、系统工作原理基于单片机的植物生长环境智能控制系统的工作原理如下：1. 数据采集：系统中的传感器实时采集植物生长环境的各项数据，包括光照、温度、湿度等。
2. 数据处理：单片机接收传感器采集到的数据，并进行预设的控制算法分析和处理。
根据植物的生长特性和环境需求，单片机判断当前环境是否符合要求，并生成相应的控制信号。
3. 控制执行：通过执行器，系统根据单片机生成的控制信号，实现对植物生长环境的自动调控。
例如，如果湿度过低，系统会控制电磁阀开启水源，补充水分；如果温度过高，系统会启动风扇，增加空气流通等。
智能农业中的植物病虫害检测及预警系统设计
智能农业中的植物病虫害检测及预警系统设计植物病虫害是影响农作物生长和产量的关键因素之一。
随着科技的发展，智能农业技术的应用逐渐成熟，植物病虫害检测和预警系统也变得更加智能和高效。
本文将讨论智能农业中植物病虫害检测及预警系统的设计。
一、系统设计概述植物病虫害检测及预警系统的设计应包括以下基本要点：传感器网络部署、数据采集与处理、病虫害识别算法、预警模型构建和信息推送等。
传感器网络部署通过布置在农田中的传感器实时监测环境数据。
数据采集与处理模块负责收集传感器节点采集的大量数据，并对其进行滤波、去噪、分析和存储。
病虫害识别算法利用机器学习和图像处理技术，对植物病虫害进行自动检测和识别。
预警模型构建模块依据历史数据和环境参数，建立病虫害发生的概率模型，以实现提前预警和合理治理。
信息推送模块将预警信息以各种途径及时传递给农民。
二、传感器网络部署传感器网络是植物病虫害检测及预警系统的核心部分，其用于实时采集农田中的环境参数，包括土壤湿度、温度、光照强度等。
传感器节点的布置应根据具体农田的大小和形状进行合理规划，以保证覆盖面积和数据的准确性。
传感器节点应具备低功耗、稳定性高的特点，以保证系统的持续运行和数据的准确性。
三、数据采集与处理传感器节点实时采集的大量环境数据需要进行滤波、去噪、分析和存储。
滤波和去噪过程可以通过采用经典的滤波算法和数字信号处理技术，对数据进行平滑处理，去除噪声干扰。
分析过程可以利用统计学方法和数据挖掘技术，对数据进行趋势分析、聚类分析和相关性分析。
存储过程则需要设计合理的数据库和数据结构，便于后续的病虫害识别和预警模型构建。
四、病虫害识别算法植物病虫害识别算法是智能农业中的关键技术之一。
常见的病虫害识别算法包括基于图像处理的算法和基于机器学习的算法。
基于图像处理的算法通过提取图像的特征，并基于特征进行分类和识别。
基于机器学习的算法则通过建立训练集和测试集，使用分类算法对植物病虫害进行自动检测和识别。
基于Core ML的智能植物健康检测App的设计与实现
基于Core ML的智能植物健康检测App的设计与实现作者：吴学谦李韵邓晓军来源：《电脑知识与技术》2021年第30期摘要：针对用户在养殖家庭植物因缺乏养殖经验而频频失败等问题，采用平台最新的机器学习技术，设计并实现一款基于平台集植物识别、健康检测、疾病预防多功能一体的App。
通过大量植物图片数据集的训练，机器学习训练准确性达到73%，训练有效性达到65%，测试准确性达到72%，总体识别精准率在70%左右。
系统能准确并高效地实现植物分类识别、植物相关信息获取以及植物健康检测功能，帮助用户更好地认识身边的植物，成为公众科学科普的有效手段。
关键词：Core ML;机器学习;图像分类;植物检测中图分类号：TP311 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2021）30-0013-04开放科学（资源服务）标识码（OSID）：植物与人类的生存环境息息相关。
园林植物为城市增添了新的景色，具有美化环境的作用。
植物叶片的光合作用能净化空气，蒸腾作用增加空气湿度，有效地调节和改善环境小气候。
一份由70多个国家250名科学家和专家撰写的联合国报告警告称，地球环境已遭到严重破坏，人类健康正受到越来越大的威胁。
需要大力改善环境保护工作，到21世纪中叶，亚洲种植植物、合理利用土地资源都是绿色基础设施建设的重要一环。
普通居民也可以通过种植植物的方式对人类生活环境做出自己的一份努力。
在家庭生活中不仅为了践行低碳生活理念，也为提高居室生活环境质量，绿色植物家庭养殖的想法逐渐流行。
而大多数家庭没有专业的养殖经验，年轻的工作人群也没有充足的时间学习照料植物，植物养殖变成为一个难题。
而国内植物智能领域软件市场中并没有找到行之有效的解决方案，目前基于人工智能技术植物类App主要存在以下问题：1）解决植物养护管理的应用较少。
2）大多数应用仅关注于植物识别。
3）绝大多数不能帮助判断植物健康。
针对上述问题，设计一款能帮助用户关注植物健康状态并提供疾病预防方案的App已经凸显。
智能花园管理系统：植物生长监测与自动浇水
智能花园管理系统：植物生长监测与自动浇水随着科技的飞速发展，智能家居系统已经渗透到我们生活的方方面面。
如今，连我们的花园也迎来了一场革命——智能花园管理系统。
这个系统就像是一位细心的园丁，时刻关注着植物的生长状况，并在必要时伸出援手，为它们提供充足的水分。
首先，让我们来了解一下这个系统的工作原理。
智能花园管理系统通过传感器收集土壤湿度、温度、光照等数据，然后将这些数据传输到云端进行分析。
当系统检测到土壤湿度低于设定值时，它会自动启动浇水装置，为植物补充所需的水分。
这个过程就像是在干旱的沙漠中突然降下了一场及时雨，让枯萎的生命重新焕发活力。
然而，这个系统并非仅仅是一个简单的自动浇水装置。
它还具备植物生长监测功能，能够实时掌握植物的生长状况。
通过分析收集到的数据，系统可以预测植物的生长趋势，并在必要时发出警报，提醒用户采取相应的措施。
这就像是为植物装上了一双“千里眼”，让它们在生长过程中始终处于最佳状态。
那么，智能花园管理系统究竟有哪些优势呢？首先，它极大地提高了花园管理的效率。
传统的花园管理需要人工定时浇水、施肥等，既费时又费力。
而智能花园管理系统则实现了自动化管理，让用户可以更加轻松地享受园艺的乐趣。
其次，它有助于节约水资源。
通过精确控制浇水量和时间，系统避免了过度浇水和浪费水资源的现象。
最后，它还可以提高植物的生长质量。
通过实时监测和调整环境参数，系统为植物创造了一个最佳的生长环境，从而提高了植物的生长质量和产量。
当然，智能花园管理系统并非完美无缺。
在使用这个系统的过程中，我们也需要注意一些问题。
例如，我们需要定期检查和维护传感器和浇水装置，确保它们的正常运行。
此外，我们还要根据植物的实际需求调整系统的设置参数，以免对植物造成不良影响。
总之，智能花园管理系统为我们带来了一种全新的花园管理方式。
它不仅提高了管理效率，节约了水资源，还为植物创造了一个最佳的生长环境。
在未来的日子里，让我们一起期待这个系统为我们带来更多惊喜吧！。
智慧农业大田种植环境监测物联网系统解决方案
智慧农业大田种植环境监测物联网系统解决方案摘要我国是农业大国，农田种植是我国传统农业中最广泛的种植方式，由于农业技术落后，农田种植中问题日益突出：过去的水渠漫灌随着水资源减少已不适用于当下的农田生产；土地营养流失，农药的大量使用，造成土壤结构发生变化；专门从事农业生产的农民数量减少，农田管理粗放，传统的耕种方式已不能满足市场需求。
在传统农田生产中，由于缺乏有效的农田环境监测手段，农民无法对作物生长作出及时有效的调整，仅凭经验判断，造成成本高、效益低的状况。
关键词：农业物联网，农田环境监测，农田四情监测，土壤墒情监测，水肥一体化系统，田间小气候观测AbstractChina is a large agricultural country,agricultural planting is the most widely grown way of traditional agriculture in China,the agricultural technology behind the problem of farmland planting is becoming increasingly prominent in the past with the decrease of water resources of farmland irrigation water production is not suitable to the present land;nutrient loss,heavy use of pesticides,resulting in soil structure changes the number of farmers engaged in agricultural production; the reduction of farmland,extensive management,traditional farming methods cannot meet the market demand.In the traditional farmland production,due to the lack of effective means of monitoring farmland environment,farmers can not make timely and effective adjustments to crop growth,only by experience judgment,resulting in high cost and low efficiency.Key words:Agricultural Internet of things,intelligent agriculture,farmland environmental monitoring,soil moisture monitoring,water and fertilizer integration system,farmland microclimate observation.第一部分：客户需求（1）系统建设的现实要求近年来，随着农业科技的发展，智慧农业概念的普及，我国农业正处于转型时期，国家对于农业的关注度日益增加，农业自动化、精细化、国际化发展已提上日程。
基于计算机视觉的植物病害检测与诊断系统
基于计算机视觉的植物病害检测与诊断系统植物病害是引起农作物减产、甚至死亡的主要因素之一。
及早检测和诊断植物病害对农业生产的保护具有重要意义。
然而，传统的植物病害检测方法通常需要人工操作，耗时耗力且容易受主观因素的影响。
随着计算机视觉技术的发展，基于计算机视觉的植物病害检测与诊断系统逐渐受到关注和应用。
基于计算机视觉的植物病害检测与诊断系统利用图像处理和机器学习的方法，通过对植物受感染部位的图像进行分析和识别，实现自动化的植物病害检测与诊断。
该系统一般包括图像采集、图像预处理、特征提取和分类识别等模块。
首先，图像采集是基于计算机视觉的植物病害检测与诊断系统的第一步。
利用高分辨率的数字相机或移动设备，可以轻松地获取植物受感染部位的图像。
为了提高图像质量，减少噪声，图像采集时应注意光照条件，选择清晰明亮的环境，并确保图像没有明显的失真。
其次，图像预处理是基于计算机视觉的植物病害检测与诊断系统的重要环节。
图像预处理主要包括图像去噪、图像增强、图像分割等步骤。
对于图像去噪，可以采用滤波器进行降噪处理，如中值滤波器、高斯滤波器等。
图像增强可以通过对比度增强、直方图均衡化等方法来实现。
而图像分割则是将图像分割为不同的区域，以便于后续的特征提取和分类识别。
然后，特征提取是基于计算机视觉的植物病害检测与诊断系统的关键步骤。
特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征信息，用于后续的分类识别。
常用的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
在颜色特征提取中，可以利用颜色直方图、色彩矩、颜色熵等进行描述。
在纹理特征提取中，可以使用灰度共生矩阵、小波变换等进行描述。
而形状特征提取则可以利用边缘检测、轮廓提取等方法进行描述。
最后，分类识别是基于计算机视觉的植物病害检测与诊断系统的核心任务。
利用机器学习算法和已标注的样本数据集，可以构建分类模型，对植物病害进行识别和分类。
常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、卷积神经网络等。
水浮植物雷达检测系统的制作技术
本技术涉及水浮植物雷达检测系统，基于雷达的水面漂浮生长植物监测系统，利用漂浮物与水面对微波回波强度的差异，并通过高的分辨力，实时测算流经监测点的水生植物面积，并根据流经不同监测点的水生植物面积，建立水生植物生长模型，最终实现预测和全流域监管。
权利要求书1.水浮植物雷达检测系统，该雷达检测系统由天线系统、射频微波系统、数据处理和终端显示系统组成，其特征在于：所述天线系统由发射天线和接收天线组成，雷达产生点频连续波和线性调频连续波信号，其中点频信号仅用于水面漂浮物的速度测量，线性调频连续波信号实现水面漂浮物的面积测量，所述信号经由发射天线辐射出去，信号经水生植物反射后进入接收天线；所述射频微波系统由接收前端、数据采集模块、频率合成组件三部分组成，经水生植物反射后的信号接入接收前端，经三级混频器处理后经滤波放大器、数控衰减器、低通滤波器输出；数据采集模块由反混叠滤波器、ADC、FPGA和以太网传输模块组成，用于实现中频信号数字化，频率合成组件由时钟参考电路、波形产生电路、发射通道、接口控制电路组成，用于提高接收前端所需的本振信号、数据采集模块所需的同步时钟信号以及线性调频的激励信号；数据处理和终端显示系统由数据处理模块和终端显示模块构成，完成水浮植物各信息的在线实时测算和显示。
2.根据权利要求1所述的水浮植物雷达检测系统，其特征在于，所述天线系统采用收发分置的平面阵列天线体制，天线形成水平窄波瓣，垂直宽波瓣的方向图特性。
3.根据权利要求2所述的水浮植物雷达检测系统，其特征在于，所述平面阵列天线体制是波导平面阵列天线，采用子阵分块设计的结构，其工作频率为K波段，f0±150MHz，f0取24GHz。
4.根据权利要求3所述的水浮植物雷达检测系统，其特征在于，所述天线增益≥30dB，波瓣宽度水平≤1°，垂直≤5°，水平、垂直副瓣电平≤-20dB；驻波要求VSWR≤1.6，极化方式为垂直极化，收发天线隔离度≥80dB；波束指向偏差在频带内电轴指向偏差满足≤0.2°。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1 引言 (2)
1.1 预期的读者 (2)
1.2 数据库 (2)
1.2.1 模块一 (2)
1.2.2 模块二 (2)
1.3 目的和作用 (2)
2 数据库设计 (3)
2.1 系统物理结构设计 (3)
2.2 E-R图 (3)
2.3 表设计 (4)
2.3.1 图片基本信息表dbo.image (4)
2.3.2 图片形状特征表dbo.shape (5)
2.3.3 图片纹理特征表dbo.texture (5)
2.3.4 图片颜色特征表dbo.color (5)
2.3.5 数据库对应关系图 (6)
2.4 数据库的跟进设计 (6)
1引言
1.1 预期的读者
开发人员、需求分析人员、设计人员
1.2 数据库
1.2.1模块一
源图片及特征：
图片基本信息表：dbo.image
图片颜色特征信息表：dbo.color
图片形状特征信息表：dbo.shape
图片纹理特征信息表：dbo.texture
//这个还没找到具体是什么表，暂时没加入
1.2.2模块二
注：数据库模块根据现在的情况，可以做出数据库原型来的只有这一个部分，因为不知道后面的模块要怎么改版，所以后面的模块会根据项目的需要实时的进行添加。
1.3 目的和作用
将数据分析的结果进一步整理，形成最终的计算机模型，通过了解开发人员的需求来建立物理数据库，使开发人员更容易调用数据库来完成数据的存取。
2 数据库设计
2.1 系统物理结构设计
根据硬件设备和数据库平台系统，对数据库系统的物理存储结构进行规划，估计数据库的大小，增长速度，各主要部分的访问频度。
确定数据文件的命名，日志文件的命名。
数据文件和日志文件的物理存放位置，如果有多个存储设备，需要规划数据文件的组织方式。
系统内存使用配置，一般来说，数据库系统会自动维护系统内存，但有时为了某些性能问题，可以根据需要对数据库的内存管理进行另行配置。
2.2 E-R 图
图片信息E-R 图
图片信息
ID （标记图片数量）
编号唯一标
志
name(叶子所属的植物)
Location(图片存储位置)
备注
图片形状E-R 图
由于空间关系后面两个图数据过多，在这里不再展示E-R 图。
2.3 表设计
2.3.1 图片基本信息表 dbo.image
字段名 数据类型 长度 主键/外键 描述
ID bigint 统计图片数量(递增) 编号 nvarchar 50 主键 图片的标志
name nvarchar 50 图片属于叶子的名称 location
text
图片存储的位置
图片形状
圆形度
狭长度
偏心率
球状比
形状参数
占空比
备注 ntext 增加图片/植物的介绍
2.3.2 图片形状特征表 dbo.shape
字段名 数据类型 长度 主键/外键 描述
编号 nvarchar 50 外键 图片的标识号
狭长度 decimal(7, 6) 7 数据长度为7，精确到小数点后6位，这些都是图片源图片处理后的形状特征的数据信息
圆形度 decimal(7, 6) 7 偏心率 decimal(7, 6) 7 占空比 decimal(7, 6) 7 球状比 decimal(7, 6) 7 形状参数 decimal(7, 6)
7
2.3.3 图片纹理特征表 dbo.texture
字段名 数据类型 长度 主键/外键 描述
编号 nvarchar 50 外键 图片的标识号（具有唯一性）
角二阶距 decimal(7, 6) 其中角二阶距，对比度，和平均，熵 又各自分为4个方向（还没弄懂哪四个方向），分别标记为1、2、3、4，所以这个表中的数据项一共有12个，这里只写了4个大的方向
对比度 decimal(7, 6) 和平均 decimal(7, 6) 熵 decimal(7, 6)
2.3.4 图片颜色特征表 dbo.color
这个表中的数据名称没有找到文档中9种颜色的名称所以暂时用color1~color9代替，依次按照批处理文件Feature_Color.txt 给出的数据用color1~color9代替。
字段名
数据类型
长度
主键/外键
描述
编号nvarchar 50 外键图片的标识号（具有唯一性）
color1 decimal(10, 6) 这里没有什么特别要补充的，等找到合适的
命名方式时再根据情况修改下。
color2 decimal(10, 6)
color3 decimal(10, 6)
color4 decimal(10, 6)
color5 decimal(10, 6)
color6 decimal(10, 6)
color7 decimal(10, 6)
color8 decimal(10, 6)
color9 decimal(10, 6)
注：本数据库以上表的设计思路来自老师给的论文中有关第二章基于内容的图像
检索技术综述中 2.3图像特征所概述的情况所编写出来的，这个只是初步的原始模型，随
着工程的进一步的开展，如果需要的话会对数据库进行改动。
其中数据库中数据的来源：是通过软件中的批处理程序对图像库中的图像进行处理后
生成的图片特征文件夹中的4个.txt 文件中获取。
2.3.5数据库对应关系图
2.4 数据库的跟进设计
后面会根据实际的情况来继续补充数据库的内容（这只是数据库暂时可以确定的一部分内
容），使数据库最终比较完美一些。
后期还会进行：对数据库进行优化、数据的备份、权限的设置等方向的实现。