02智慧农业-农机作业监测系统V3.1
智慧农业视频监控系统解决方案
视频监控系统在智慧农业中应用
视频监控系统的作用
视频监控系统是智慧农业中的重要组成部分，可以实时监测农业生产现场的情况 ，包括作物生长状况、病虫害情况、环境参数等，为农业生产提供科学决策依据 。
视频监控系统的应用场景
视频监控系统可以广泛应用于温室大棚、果园、养殖场等农业生产场所。通过安 装摄像头、传感器等设备，实现对农业生产环境的全方位监测，并通过网络平台 将数据实时传输到管理中心，方便管理人员进行远程监控和管理。
06
CATALOGUE
运营维护与持续升级策略
设备巡检和故障排查机制建立
设立定期巡检制度
对智慧农业视频监控系统 的关键设备进行定期巡检 ，确保设备正常运行。
故障快速响应机制
建立故障快速响应机制， 对设备故障进行及时发现 、报告和处理。
远程技术支持
提供远程技术支持服务， 协助用户解决设备使用过 程中的问题。
智能管理
引入智能化管理平台，实现视频数据的自动 分类、检索和分析。
云存储服务
利用云存储服务，实现视频数据的远程备份 和共享。
04
CATALOGUE
智能分析与报警功能开发
图像识别技术在智慧农业中应用
作物生长状态监测
农业环境监测
利用图像识别技术，实时监测作物的 生长状态，包括叶片颜色、大小、形 状等，为精准农业提供数据支持。
异常行为识别
通过分析农田中的行为模式，识别异常行为，如 偷盗、破坏等，及时采取措施保障农业生产安全 。
数据挖掘与模式识别
利用数据挖掘和模式识别技术，分析历史数据和 实时数据，发现潜在的安全隐患和异常行为模式 。
报警信息处理和反馈机制构建
报警信息分类与处理
对识别出的异常行为进行分类和处理，生成相应的报警信息，如声音、短信、邮件等。
人工智能系列白皮书-智慧农业
中国人工智能系列白皮书-- 智慧农业目录第1 章智慧农业发展背景 (1)1.1 人工智能在农业领域中的应用历程 (1)1.2 智慧农业及其发展趋势 (8)第2 章农业智能分析 (12)2.1 农业数据挖掘 (12)2.1.1 农业数据挖掘特点 (12)2.1.2 农业网络数据挖掘 (13)2.1.3 农业数据挖掘应用 (16)2.2 农业数据语义分析 (18)2.2.1 农业数据语义模型 (18)2.2.2 农业数据存储模型 (19)2.2.3 农业数据知识发现 (20)2.2.4 农业数据语义检索 (21)2.2.5 分布式农业知识协同构建 (21)2.3 农业病虫害图像识别 (22)2.3.1 基于机器视觉的农业病虫害自动监测识别系统框架 232.3.2 农业病虫害图像采集方法 (24)2.3.3 农业病虫害图像预处理 (26)2.3.4 农业病虫害特征提取与识别模型构建 (27)2.3.5 农业病虫害模式识别 (28)2.4 动物行为分析 (29)2.5 农产品无损检测 (34)2.5.1 农产品的无损检测 (35)2.5.2 农产品无损检测主要方法与基本原理 (36)2.5.3 无损检测在农产品质量检测中的应用 (38)2.5.4 问题与展望 (38)第3 章典型农业专家系统与决策支持 (40)3.1 作物生产决策系统 (40)3.1.1 作物生产决策支持系统的概念与功能 (40)3.1.2 作物决策支持系统的发展 (41)3.1.3 我国作物决策支持系统发展状况 (41)3.1.4 作物生产决策支持系统的发展趋势 (42)3.1.5 作物生产决策支持系统的存在问题 (43)3.1.6 作物生产决策支持系统的发展措施建议错误!未定义书签。
3.2 作物病害诊断专家系统 (45)3.2.1 病害诊断知识表达 (45)3.2.2 作物病害描述模糊处理 (47)3.2.3 病害诊断知识推理 (47)3.2.4 基于图像识别的作物病害诊断 (48)3.3 水产养殖管理专家系统 (49)3.3.1 问题与挑战 (49)3.3.2 主要进展 (51)3.3.3 发展趋势 ........ .... ..... .. (52)3.4 动物健康养殖管理专家系统 (54)3.4.1 妊娠母猪电子饲喂站 (54)3.4.2 哺乳母猪精准饲喂系统 (56)3.4.3 个体奶牛精准饲喂系统 (57)3.4.4 畜禽养殖环境监测系统 (58)3.5 多民族语言农业生产管理专家系统 (59)3.5.1多民族语言智慧农业即时翻译系统结构 (59)3.5.2多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译流程 .. 603.5.3多民族语言农业信息平台中的翻译关键技术 (62)3.5.4多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译结果 .. 633.6 农业空间信息决策支持系统 (66)第4 章典型农业机器人 (71)4.1 茄果类嫁接机器人 (74)4.1.1 研究背景意义 (74)4.1.2 国内外研究现状 (74)4.1.3 关键技术与研究热点 (76)4.1.4 案例分析 (77)4.1.5 存在问题与发展策略 (78)4.2 果蔬采摘机器人 (79)4.2.1 研究背景意义 (79)4.2.2 国内外研究现状 (79)4.2.3 关键技术与研究热点 (80)4.2.4 案例分析 (81)4.2.5 存在问题与发展策略 (82)4.3 大田除草机器人 (83)4.3.1 研究背景意义 (83)4.3.2 国内外研究现状 (84)4.3.3 关键技术与研究热点 (84)4.3.5 存在问题与发展策略 (86)4.4 农产品分拣机器人 (87)4.4.1 农产品分拣机器人发展现状 (88)4.4.2 农产品分拣机器人的应用特点和支撑技术 (90)4.4.3 主要问题和建议 (92)第5 章农业精准作业技术 (94)5.1 拖拉机自动导航 (94)5.2 农机作业智能测控 (97)5.3 果树对靶施药 (101)5.3.1 我国果园施药作业现状 (101)5.3.2 基于靶标探测的智能施药 (102)5.3.3 靶标探测技术 (102)5.3.4 对靶施药的经济性与环保性 (106)5.4 设施蔬菜水肥一体化 (106)5.4.1 水肥一体化在设施蔬菜中的应用 (107)5.4.2 智能灌溉施肥设备 (108)5.4.3 设施蔬菜水肥一体化发展趋势 (110)5.5 设施环境智能调控 (112)5.5.1 温室环境与作物信息采集 (112)5.5.2 温室作物生长发育模型和小气候预测模型 (115)5.5.3 温室智能环境控制理论 (116)5.5.4 测控装备及平台构建方面 (117)5.6 农用无人机自主作业 (117)5.6.1 农用无人机自主作业需求背景 (117)5.6.2 农业无人机自主作业技术特点 (118)5.6.3 农业无人机自主作业发展现状 (119)5.6.4 抓住机遇迎接挑战人工智能技术的挑战 (122)第6 章智慧农业展望 (123)6.1 当前农业发展需求分析 (123)6.2 发展重点与建议 (123)第 1 章智慧农业发展背景中国农业经历了原始农业、传统农业、现代农业、智慧农业的逐渐过渡。
智慧农业系统主要功能建设方案
鼓励企业主导智慧农业技术研发和推广应用，形成产 学研用协同创新机制。
培育壮大市场主体
支持龙头企业、农民合作社、家庭农场等新型经营主 体参与智慧农业建设。
探索多元化投入机制
引导社会资本进入智慧农业领域，形成政府引导、企 业主体、社会参与的多元化投入机制。
科技创新驱动，提升系统智能化水平
02 农业生产管理功 能
精准种植与养殖管理
数据驱动的种植决策
利用土壤、气象等大数据，为农作物提供科学的种植建议，提高 产量和质量。
精准养殖监测
实时监测养殖环境参数和动物生长情况，为养殖提供个性化管理方 案，优化养殖效益。
种养结合循环农业
通过种植和养殖的有机结合，实现资源的循环利用，降低农业面源 污染，提高农业可持续性。
04 农产品质量安全 追溯功能
生产过程记录与信息采集
农业生产环境监控
实时监测土壤、气象、水质等农业生产环境参数，为农产品生产提 供精准的环境数据。
农业生产过程记录
详细记录农产品从播种到收获的各个环节，包括农事操作、投入品 使用、病虫害防治等，实现农产品生产过程的可视化。
农业信息采集
通过物联网技术，实时采集农产品生长过程中的关键信息，如生长状 况、产量、品质等，为农产品质量安全追溯提供数据支撑。
智能化灌溉与施肥控制
01
02
03
智能灌溉系统
根据土壤湿度、气象数据 等信息，自动调整灌溉计 划，实现节水灌溉。
精准施肥技术
通过土壤养分检测和作物 需求预测，为农田提供精 确的施肥建议，提高肥料 利用率。
水肥一体化管理
将灌溉和施肥相结合，实 现水肥一体化智能管理， 提高农业生产效率。
病虫害防治及预警机制 3
智慧农业技术实施方案
智慧农业技术实施方案第1章引言 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 智慧农业技术概述 (4)1.3 实施方案概览 (4)第2章智慧农业发展现状与趋势 (5)2.1 国内外智慧农业发展现状 (5)2.1.1 国际智慧农业发展现状 (5)2.1.2 国内智慧农业发展现状 (5)2.2 智慧农业技术发展趋势 (5)2.2.1 农业大数据驱动农业生产决策智能化 (5)2.2.2 农业与智能农机具替代劳动力 (5)2.2.3 农业物联网技术促进农业产业链整合 (5)2.2.4 农业绿色化、生态化发展 (5)2.3 我国智慧农业发展面临的问题与挑战 (6)2.3.1 农业基础设施薄弱 (6)2.3.2 农业科技创新能力不足 (6)2.3.3 农业信息化人才短缺 (6)2.3.4 农业数据资源整合不足 (6)2.3.5 农业政策支持力度不够 (6)第3章智慧农业关键技术与设备 (6)3.1 信息感知技术 (6)3.1.1 土壤信息感知技术 (6)3.1.2 气象信息感知技术 (6)3.1.3 植物生长信息感知技术 (6)3.2 数据传输与处理技术 (7)3.2.1 无线传感网络技术 (7)3.2.2 大数据处理技术 (7)3.2.3 云计算技术 (7)3.3 智能决策支持技术 (7)3.3.1 人工智能算法 (7)3.3.2 智能优化模型 (7)3.3.3 专家系统 (7)3.4 无人机与技术 (7)3.4.1 无人机技术 (7)3.4.2 技术 (7)3.4.3 自动导航技术 (8)第4章智慧农业生产管理系统 (8)4.1 农田信息管理系统 (8)4.1.1 系统概述 (8)4.1.2 功能模块 (8)4.2 农业资源管理系统 (8)4.2.2 功能模块 (8)4.3 农业生产过程管理系统 (8)4.3.1 系统概述 (8)4.3.2 功能模块 (8)4.4 农业生态环境监控系统 (9)4.4.1 系统概述 (9)4.4.2 功能模块 (9)第五章智慧农业病虫害防治技术 (9)5.1 病虫害预测预报技术 (9)5.2 病虫害智能识别技术 (9)5.3 病虫害绿色防控技术 (9)5.4 农药智能施用技术 (10)第6章智慧农业精准施肥技术 (10)6.1 土壤养分检测技术 (10)6.2 植株养分诊断技术 (10)6.3 精准施肥决策支持系统 (10)6.4 变量施肥技术 (10)第7章智慧农业节水灌溉技术 (10)7.1 农田水分监测技术 (10)7.1.1 土壤水分传感器监测技术 (11)7.1.2 遥感技术 (11)7.1.3 模型预测技术 (11)7.2 节水灌溉设备与系统 (11)7.2.1 微灌设备 (11)7.2.2 自动灌溉控制系统 (11)7.2.3 水肥一体化技术 (11)7.3 智能灌溉决策支持技术 (11)7.3.1 数据处理与分析技术 (11)7.3.2 人工智能技术 (11)7.3.3 决策支持系统 (11)7.4 节水灌溉工程案例 (12)7.4.1 案例一：某地区农田微灌工程 (12)7.4.2 案例二：某农场自动灌溉控制系统 (12)7.4.3 案例三：某地区水肥一体化项目 (12)第8章智慧农业产业链与商业模式 (12)8.1 智慧农业产业链分析 (12)8.1.1 智慧农业生产环节 (12)8.1.2 智慧农业加工环节 (12)8.1.3 智慧农业销售环节 (12)8.2 智慧农业商业模式探讨 (13)8.2.1 农业技术服务提供商 (13)8.2.2 农业电商平台 (13)8.2.3 农业大数据公司 (13)8.3.1 平台模式创新 (13)8.3.2 农产品供应链优化 (13)8.3.3 农业金融服务 (13)8.4 农业大数据应用 (13)8.4.1 农业生产决策支持 (14)8.4.2 农产品市场预测 (14)8.4.3 农业政策制定 (14)第9章智慧农业政策与法规 (14)9.1 国内外智慧农业政策概述 (14)9.1.1 国内智慧农业政策 (14)9.1.2 国外智慧农业政策 (14)9.2 智慧农业政策法规体系构建 (14)9.2.1 政策法规体系框架 (14)9.2.2 政策法规体系构建原则 (14)9.3 智慧农业政策实施与监管 (15)9.3.1 政策实施 (15)9.3.2 监管制度 (15)9.4 智慧农业政策建议 (15)第十章智慧农业技术实施方案与展望 (15)10.1 技术实施方案总体设计 (15)10.1.1 技术架构设计 (15)10.1.2 技术模块设计 (16)10.1.3 技术标准与规范 (16)10.2 技术实施方案分阶段实施策略 (16)10.2.1 试点示范阶段 (16)10.2.2 规模推广阶段 (16)10.2.3 深度融合阶段 (16)10.3 智慧农业技术未来展望 (16)10.3.1 技术创新 (16)10.3.2 产业协同 (16)10.3.3 国际化发展 (16)10.4 智慧农业可持续发展策略与建议 (17)10.4.1 政策支持 (17)10.4.2 资金投入 (17)10.4.3 人才培养 (17)10.4.4 技术推广与应用 (17)第1章引言1.1 背景与意义全球人口增长和气候变化对农业生产带来的压力，提高农业生产效率和产品质量成为当务之急。
智慧农业系统价格及建设方案
02
智慧农业系统价格构成
硬件设备费用
传感器和监测设备
用于土壤、气象、作物健康等监测， 价格因种类、精度和品牌而异。
数据采集和传输设备
包括数据采集器、通讯模块等，价格 取决于数据传输量和技术要求。
智能控制设备
如滴灌、喷灌、温室控制等，根据规 模和自动化程度定价。
软件开发与集成费用
定制化软件开发
根据客户需求进行定制开发，费用与软件复杂度和开发周期 相关。
深入了解农业生产现状，挖掘农业生产过程中的痛 点和需求，为智慧农业系统的设计和实施提供依据 。
调研方法
采用问卷调查、现场访谈、数据分析等多种 方法，确保调研结果的准确性和全面性。
方案设计与评审
01
方案设计
根据调研结果和需求分析，制定智慧农业系统的整体设计方案，包括系
统架构、功能模块、技术选型等。
02
04
智慧农业系统应用场景
农业生产管理
精准种植
通过智能设备收集土壤、气候等数据，为种植提供决策支持，实 现精准播种、施肥、灌溉等。
农机智能化
利用无人驾驶、自动导航等技术，提高农业机械的作业效率和精度 。
生产过程监控
通过物联网技术对农业生产过程进行实时监控，确保生产安全和产 品质量。
农产品质量追溯
系统维护
定期检查系统运行情况，及时修复故障和更新软件，保障系统稳定运行，费用与 维护周期和服务内容相关。
系统升级
根据用户需求和技术发展，对系统进行功能扩展和技术升级，费用取决于升级内 容和复杂度。
03
智慧农业系统建设方案
系统架构设计
整体架构设计
基于云计算、物联网、大数据等 技术，构建智慧农业系统整体架 构，实现数据采集、传输、处理
一种用于智慧农业的农机管理系统及智慧农机[实用新型专利]
![一种用于智慧农业的农机管理系统及智慧农机[实用新型专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/bb7fefe10d22590102020740be1e650e52eacff0.png)
专利名称：一种用于智慧农业的农机管理系统及智慧农机专利类型：实用新型专利
发明人：刘杰,朱杰
申请号：CN202122826317.9
申请日：20211118
公开号：CN216248826U
公开日：
20220408
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本实用新型公开了一种用于智慧农业的农机管理系统及智慧农机，涉及智慧农业技术领域，解决了农机管理系统不能进行自动作业管理、作业面积计算及作业地块自动关联，影响了农机作业效率的技术问题。
该农机管理系统包括MCU、卫星定位模块、存储模块；所述卫星定位模块、存储模块均与所述MCU电连接；所述卫星定位模块能够对所述农机的位置信息进行采集；所述存储模块存储有所述农机的作业信息和地块位置信息；所述MCU能够通过所述农机的位置信息计算作业面积，并能够根据所述作业信息控制所述农机执行作业。
本实用新型通过MCU、卫星定位模块、存储模块的相互配合，极大提升了农机作业的智能化水平，提高了作业效率。
申请人：深圳市赛格导航科技股份有限公司
地址：518057 广东省深圳市南山区高新区南区市高新技术工业村T2栋B6厂房
国籍：CN
代理机构：深圳砾智知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：翁治林
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基于TBOX图像采集的农机作业监控系统设计
基于TBOX图像采集的农机作业监控系统设计
赵建国
【期刊名称】《南方农机》
【年(卷),期】2024(55)12
【摘要】【目的】通过远程控制平台查看、存储和处理农机实时作业图像,提高农机作业时效性。
【方法】针对当前农机作业监控过程中无法直观观测作业区域和作业点位实时详细的作业情况的问题,设计了一种基于图像采集的农机作业监控系统。
该监控系统由摄像头装置拍摄作业过程中的作业图片信息,由车载终端TBOX将图
片信息打包处理,然后依靠4G网络技术的数据传输能力,将图片数据信息上传到远
程控制平台,远程平台是作业监控数据存储和处理的中枢,可以提供实时数据和历史
数据查看、作业监控数据处理、作业数据对比分析等功能,可以输出数据处理和对
比分析结果,并反馈给用户作为作业改进的依据。
【结果与结论】该作业监控系统
已在深松深翻作业中成熟应用,可以提高作业效率和作业质量,节省作业成本,可以推广到播种、施肥、除草、喷药等作业机械中,应用场景十分广泛,市场潜力巨大。
【总页数】4页(P55-58)
【作者】赵建国
【作者单位】潍柴雷沃智慧农业科技股份有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】S233.1
【相关文献】
1.基于统一数据采集与集中监控平台的用电信息采集系统设计
2.农机作业数据采集系统设计与研究
3.基于图像采集卡的智能安防监控系统设计
4.基于FPGA的视频图像采集及监控系统设计
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智慧农业系统
智慧农业系统引言概述：随着科技的不断发展，智慧农业系统在农业生产中扮演着越来越重要的角色。
智慧农业系统利用先进的技术手段，提高了农业生产的效率和质量，为农民提供了更好的农业管理和决策支持。
本文将从五个方面详细介绍智慧农业系统的应用和优势。
一、智慧农业数据收集与分析1.1 传感器技术：智慧农业系统利用传感器技术，可以实时监测土壤湿度、温度、光照等环境参数。
通过收集和分析这些数据，农民可以更好地了解农田的生长环境，以便采取相应的措施。
1.2 无人机技术：无人机配备高分辨率摄像头，能够对农田进行航拍，获取大范围的图像数据。
智慧农业系统通过对这些图像进行分析，可以实现对农作物的生长状态、病虫害情况等进行监测和预警。
1.3 大数据分析：智慧农业系统通过对大量农田数据的收集和分析，可以建立起农作物生长模型和病虫害预测模型。
这些模型可以为农民提供农田管理的决策依据，帮助他们合理安排种植计划和病虫害防治措施。
二、智慧农业自动化技术2.1 无人驾驶农机：智慧农业系统可以将无人驾驶技术应用于农机，实现农机的自动化操作。
无人驾驶农机可以根据预设的路径和程序进行作业，提高了作业效率和精度。
2.2 智能灌溉系统：智慧农业系统可以根据土壤湿度和作物需水量等参数，自动控制灌溉系统的开关。
这样可以避免水资源的浪费和土壤的过度湿润，提高灌溉的效率和节约成本。
2.3 智能施肥系统：智慧农业系统可以根据土壤养分含量和作物需求，智能地控制施肥系统的投放量和时间。
这样可以实现精准施肥，提高肥料利用率，减少环境污染。
三、智慧农业远程监控与管理3.1 远程视频监控：智慧农业系统可以通过网络将农田的实时视频传输到农民的手机或电脑上，实现远程监控。
农民可以随时随地通过视频监控了解农田的情况，及时发现和处理问题。
3.2 远程控制系统：智慧农业系统可以通过手机或电脑远程控制农田的灌溉、施肥、喷药等操作。
农民不再需要亲自到农田进行操作，提高了工作效率和便利性。
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第二节 产品介绍
系统概述
农机作业监测系统由安装在机车上的物联网设备以及部署在云端的农机作业监测平台构成，准确监 管作业的状态与深度，准确计算作业面积。系统根据用户需要提供pc电脑端、手机APP两种访问方式。
物联网设备组成
摄像头 主机设备
角度传感器 角度传感器
农机作业监测系统
系统特点
主机
1
GPS实时定位
市场需求
• 满足国家各级农机部门对国家补
贴的农机作业项目的农机作业质量 和作业面积的监管
• 满足各个农机合作社自身农机监
管需要
• 满足农机机手与农机合作社或农
机管理部门进行补贴结算的需要
市场需求
农机化、信息化融合取得新突破
• 全国农机深松整地远程监测终端的装机总量达到3.78万台套。黑龙江、山东、安徽、河北等省装备量超过5000台 套。2016年远程监测农机深松作业面积达到5316万亩，占全年深松面积的1/3。
800 700 1365 20 8145 10 100 810 1200 1500 130 650 120 170
4690
单位：万亩
2018、2019、2020 年作业面积 3800 1460
800 700 1365 30 8155 25 115 1060 2010 2020 170 770 160 170
• 2017年农机购置补贴将继续推进敞开补贴，特别是对深松整地、免耕播种、高效植保、节水灌溉、高效施肥机具 和秸秆还田离田、残膜回收、畜禽粪便资源化利用与病死畜禽无害化处理等支持绿色发展的机具实行敞开补贴。
• 2017年全国农机深松整地目标任务是1.5亿亩以上，预计还将列入政府工作量化考核指标，必须全力完成。因此， 中央财政基本同意在2017年农业生产发展资金中安排20亿元，用于深松作业补助。
96 24126 54.5
350 3291 6410 5830 540 2500 521 510
20006.5
2016年 作业面积
3560 1400
750 660 950 20 7340 10 100 760 1100 1410 90 610 120 160
4360
2017年 作业面积
3800 1460
业，无需改变作业方式。
2
使用简便
作业即供电的设计，用户只需要按照驾驶室内主机提示确认系统作业模式，无需复杂操作，对
于其他传感器，系统支持更换犁具情况热拔插。
农机作业监测系统
系统特点
应用技术及算法
1
多种应用技术相结合
系统采用物联网、卫星定位、RFID技术、空间图像遥感测控技术和深松机具状态监测传感技术
高效 植保
高效 施肥
节水 灌溉
平台功能
实时监控：
• 系统通过GPS定位，试试监测机 车位置，并在地图上显示机车 行动轨迹；
• 系统通过摄像头可以拍摄机车 作业现场图片，以辅助确认机 车作业状态；
平台功能
智能分析&轨迹回放：在平台端可以查看机车作业的历史轨迹，系统对每段作业进行分析得出每段作
业的面积、耕深、合格率等主要统计数值。
6500
农机深松整地工作起步较早的地区按照 每年适宜深松面积1/3的进度推进；农机深 松整地工作起步较晚的地区，按照2016年 适宜深松面积1/5、2017年适宜深松面积1/4 的进度推进；2018~2020年，各地区均按照 适宜深松面积的1/3的进度推进。
全国规划5年深松作业面积为57444.3万 亩，国家补贴总额为172.3329亿元。辽宁 深松作业面积5年为2400万亩，深松补贴总 额为7.2亿元。吉林深松作业面积5年为 4404万亩，深松补贴总额为13.212亿元。 黑龙江深松作业面积5年为11394万亩，深 松补贴总额为34.182亿元。
农机作业监测系统解决方案
2020年1月
第一节 行业背景
农机作业（深松）
农机深松整地是指以打破犁底层为目的， 通过拖拉机牵引松土机械，在不打乱原有土 层结构的情况下松动土壤的一种机械化整地 技术。
实施农机深松整地作业，可以打破坚硬 的犁底层，加深耕层，还可以降低土壤容重， 提高土壤通透性，从而增强土壤蓄水保墒和 抗旱防涝能力，有利于作物生长发育和提高 产量。
平台功能
作业统计：详细统计每台机车的作业数据如作业里程、平均深度、作业面积等信息，并能按照区域或
者时间段筛选所需信息。
平台功能
数据审核：统农机管理部门或合作社，可以对详细统计的机车作业信息根据实际任务划分进行审核，
识别作业面积中的实际补贴有效面积。
平台功能
统计报表：在每个季度作业季结束后，平台自动统计所有机车的作业信息，并根据用户级别生产针对
等实现对作业面积和深度的精准监测 。
2
独特的面积算法
在进行深松作业过程中实时获取作业行进距离，并根据机具幅宽数据，通过相关算法计算出作
业面积，并可以有效处理重叠作业区域面积以及漏耕作业面积。
农机作业监测系统
系统特点
扩展性设计理念
1
多种作业场景扩展
系统目前主要应用场景是深松作业，主机同时支持秸秆还田、保护性耕作、免耕播种三种作业
模式，系统还可拓展应用于播种、收割、植保、插秧、水田深翻、秸秆还田、春整地、秋整地。
2
多数据传感器
区别于市场其他厂家，采用多个角度传感器共同测算，行业首家安装前后两个摄像头，保证数
据采集准确的同时，为其他功能的使用，保证了足够的数据来源。
多种作业场景扩展
残膜 回收
秸秆 还田
深松 整地
农机
免耕 播种
主机内置GPS定位模块实时确认机车位置
2
本地数据存储
主机内置大容量数据存储卡保证全年作业
数据不丢失
3
语音提示
在设备使用异常或耕作未达标准主机会
发出语音报警提示
4
4G数据传输
主机内置4G物联网卡将本地作业数据
上传到农机作业管理平台
农机作业监测系统
系统特点
安装&使用&维护
1
安装便捷
硬件模块采用后装模式与农机具耦合度低，硬件模块安装后，用户只需按以往常规方式进行作
国家政策导向
农业部办公厅:《全国农机深松整地作业实施规划(2016-2020年)》
地区 东北 一熟区
黄淮海 两熟区
省份
黑龙江 吉林 辽宁 黑龙江农垦 内蒙古东部 大连 合计 北京 天津 河北中南部 河南 山东 江苏 安徽 陕西关中平原 青岛
合计
适宜农机深松整 地作业面积 11394 4404
2400 1735 4097
不同级别用户使用的结算报表用于作业补贴计算。
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