作品名稱：多模態深度融合下的智慧農業助手
學校名稱：蘭州信息科技學院
參賽隊伍：百戰無怯
隊伍編號：207627
參賽學生：趙恒 高辰 徐濤
指導老師：李莉 郭慧玲
投票日期：2024年10月08日 00:00->2024年12月05日 15:00
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開發背景: 隨著科技的發展，農業領域也在逐漸數字化、智能化。然而，農業生產涉及的數據量巨大，包括氣候、土壤、作物生長情況等各種信息，這些數據的處理和分析需要專業的技術和工具。農田環境土壤數據是農業生產中最重要的因素之一，對于保障農作物的生長和質量起到至關重要的作用。而傳統的監測需要布置大量的傳感器或者需要人工干預，不僅耗時耗力而且工作效率低。利用自主導航的數據采集系統和物聯網技術，就可以建立起一個實時農田數據監測并且可以進行人機交互的多模態深度融合下的智慧農業系統，這將大大提高農業生產過程中自動化程度，提高智能化水平和農業生產效率，從而促進整個農業產業的發展，為未來農業生產打下堅實的智能化基礎。
目前，農業智能化的項目背景是多方面的，不僅涵蓋了技術層面的革新，也包含了社會經濟效益的提升和智慧農業建設的需要。這些因素共同推動了農業智能化的發展和應用，以實現農業生產的智慧化、精準化和高效化。
硬件架構: 以 STM32F103C8T6 為核心處理器，外接多個傳感器，包括土壤綜合傳感器、光照傳感器、溫度傳感器、GPS傳感器、視覺傳感器、避障傳感器，二氧化碳傳感器等。還配備OLED 屏顯示模塊、太陽能充電及 12V 鋰電池供電模塊（含降壓模塊）、ESP-01S WIFI集成模塊等。
軟件部分: 開發環境使用Keil5軟件，開發語言使用C語言和C++語言,通過MQTT協議對接云平臺。通過Keil5編寫程序采集傳感器數據，同時采集數據上傳到云平臺,實現數據遠程傳輸。
云平臺選用點燈科技，其擁有強大技術團隊，提供設備互動、數據上報、配置下發等功能，支持與產品打通實現數據存儲計算與智能分析，用戶可通過 APP 或智能助手遠程控制設備，云平臺界面可直觀顯示各項實時農業數據。
系統功能:
1. 病蟲害檢測: 系統使用OpenMV模塊對農作物的葉片進行圖片處理和圖片識別，再結合相關神經網絡算法進行分析檢測農作物生長狀況。
2. 基礎環境數據的實時監測功能: 通過傳感器采集傳感器運行數據，實現對作物生長環境的實時監測。
3. 自動巡檢的采集數據功能: 利用OpenMV、GPS與超聲波，結合提前規劃好的巡檢路線，在系統巡檢途中遇到障礙物可以停止運動并報警到上位機。
4. 一鍵運行降低人力成本和時間成本: 自動化檢測可以降低人力成本和時間成本，提高工作效率。
5. 自動巡檢功能: 系統使用OpenMV模塊進行道路分析，機器視覺搭配尋跡，實現不同地形路面的行駛，最大效率實現各種農田數據采集。
6. 農田土壤檢測功能: 利用伸縮桿將土壤綜合傳感器插入土壤中，對農作物的土壤進行氮磷鉀含量的檢測并上報到上位機。
使用說明: 使用前接入12V電源，確保工作環境中有可以正常使用的WIFI連接。打開電源設備開始工作，進入初始化程序，OLED會顯示“正在初始化，請耐心等待”，屏幕開始顯示環境數據時則設備進入正常工作模式，若是未顯示則按復位鍵，重新啟動設備。
設備有兩種工作模式，普通模式下可以通過設備自帶按鈕手動啟動巡檢，按鈕按下后，設備在自帶的各種傳感器支持下進行全自動巡檢，以實現用戶目標農田區域的數據采集。通過WIFI模塊使用MQTT協議進行實時數據傳輸(農田各點環境數據，設備所在位置，設備運行狀態)，農田某點數據異常時及時通過APP反饋用戶，針對性地做出調整; 遠程模式下，確保設備正常啟動情況下，通過APP對云平臺發送相關指令，經過云平臺轉發設備實現遠程控制，通過設備的遠程控制和采集數據的遠程上發實現了高效的智慧農業管理。
設備運行中通過系統前置OpenMV視覺模組對道路圖像采集經過DSP處理后獲取道路的邊緣信息，經過路徑規劃算法實時矯正行走路徑，實現農田區域的全方位數據采集; 通過后置OpenMV視覺模組對道路兩邊作物進行圖像采集，使用遷移學習算法識別作物的生長狀況(蟲害，常見病害); 通過土壤綜合傳感器采集植物生長環境土壤數據(PH值，土壤溫濕度，氮磷鉀含量)，結合溫濕度傳感器，二氧化碳傳感器得出相對準確的植物生長環境數據，以方便農田的精準管理。
