农业园区智能数字化管理系统设计与实现

邹洪艳+张建军+刘韬

摘要：

为了实现我国农业园区集中化、片区化、网格化发展，需要对园区进行实时监控与管理。设计并实现了一个农业园区智能数字化管理系统，系统包括园区网格管理、生产过程管理、库存管理、视频实时监控等几个子系统，涉及图像采集、低功耗数据传输、数据处理与存储、Web技术以及微信应用等技术。系统最终通过测试，达到了预期目标。该系统能够实现对农业园区的区域化管理与实时监控，提高农业工作效率。

关键词：

农业园区；网格化；数据采集；Java

DOIDOI：10.11907/rjdk.172647

中图分类号：TP319

文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2017）012-0116-02

Abstract：In order to realize the centralization， regionalization and gridding development of agricultural parks in our country， the park is monitored and managed in real time.This paper design and implement a intelligent digital management system in agricultural parks，includes campus grid management， production process management， inventory management，video real time monitoring management，relates to image acquisition， low power data transmission， data processing and storage， web technology and WeChat technology etc. The platform eventually passed the test to achieve the desired goal The conclusion is that the system can realize the regional management of agricultural parks， and can accomplish real-time monitoring， and ultimately improve the efficiency of agricultural work.

Key Words：agricultural park；gridding； data acquisition；Java

0 引言

中国自古以来是一个农业大国，农业是我国“三农”问题之首和国民经济的重要部门[1]。现代农业的发展要由传统走向现代化，必须按照高产、优质、高效、生态、安全的要求，转变农业生产方式[2]。20世纪90年代提出了精准农业（Precision Agriculture）概念，并且很快成为了世界农业发展的新潮流、新趋势。精准农业将精准测量计算引入到农业生产领域，利用传感器技术（Sensor Technology）、3S集成技术（3S Integration Technology）、嵌入式技术（Embedded Technology）、数据库技术（Database Technology）、网络通信（Network Communications）等与传统农业科学有机结合，实现了农业生产的智能化控制（Intelligent Control of Agricultural Production），为现代农业发展带来了革命性变化[3-4]。

1 项目背景与意义

近年来智能化农业园区已成为了农业园区管理者的关注焦点。园区的工作人员可以坐在计算机前，根据各个终端提供的数据进行智能化管理，传统农业与信息化手段相结合可以极大地提高农产品的生产效率和质量[5]。然而，应用计算机进行农业园区管理在一定程度上缺乏灵活性。

随着移动互联网技术和网络通信技术的发展[6]，智能手机已成为人们生活中不可缺少的一部分[7]，如何将农业园区的智能化系统与移动设备有效结合在一起，以提高工作的便捷性、自动性和即时性，是当下研究人员关心的问题[6]。近年来，随着移动管理与监控软件的发展，使园区的工作人员在移动设备上能够随时随地查看数据，根据监控数据采取相应措施，从而实现随时随地办公，保证了工作的灵活性[5]。

2 项目总体规划

为了对大规模园区生产进行有效管理，可以利用计算机技术实现农业生产的信息化管理，将所有生产要素以数字信息形式呈现在管理者面前，帮助其决策农业生产活动。同时管理者可通过系统向工作者发布指令、分配工作任务，工作人员将工作现状反馈给系统，管理者又可通过系统了解到当下农业园区的生产状况。

3 系統设计

3.1 园区网格管理子系统

园区网格管理子系统主要包括园区划分、传感器节点部署、数据采集与显示3部分。首先根据农业园区实际生产需要对农业园区进行科学划分，使之形成网格形状（区域），如图1所示；在每一个区域部署传感器节点，区域与区域之间节点通过自组网建立通信网络对数据进行传输、处理与存储，并在存储过程中建立数学模型，分析数据，实现系统预测与报警；最后将采集的数据显示在客户端，园区工作人员通过园区采集的数据与系统报警数据制定相应生产计划。

网格管理子系统的突出优点有：①通过精细化与网格化管理，充分利用土地资源；②管理者可以实时掌握每个农田区域的环境信息，为生产计划制定提供科学依据；③节约资源，避免重复的生产工作。

3.2 生产过程管理子系统

根据初步功能调研，将生产过程管理子系统初步划分为几个模块：生产计划制定模块、生产进度模块、生产计划记录模块、生产任务验收模块。

生产计划制定子模块中，农业园区管理员可以选择网格划分后的园区区域，并选定工作内容（选择工作内容时，系统会显示该区域最近一段时间已完成的工作）、执行工作小组、执行时间、使用设备、使用资源的种类和数量等。确认工作计划后即可将任务分发给各工作小组，各工作小组根据工作计划到仓库领取设备和资源并执行任务，同时下发的任务会记录到数据库中。

在生产计划记录子模块，管理员可以按区域查看每块园区的任务历史记录，每条记录中都包含有任务类别、执行小组成员名单、消耗资源、使用设备（设备是否入库或损坏）、任务分配时间、任务完成时间等。同时管理员还可以对这些记录进行修改或删除。

在生产任务验收模块中，管理员可以查看已提交的任务，对其进行验收，不合格的可以重新返回小组，并附加管理员修改意见，工作小组完成修改后可以继续提交。当管理员验收通过后，该项任务的所有信息则会添加到数据库；若任务在一定时间内未通过，则提示任务失败并将其纳入记录中。

3.3 库存管理子系统

在传统的企业运作过程中，存在以下几种常见问題：①缺乏科学的管理系统。企业若没有建立一套适合自身情况的库存系统，未对库存物品进行科学、详尽的分类，库存控制策略往往会流于简单化；②库存管理信息不流通。在整个供应系统中，需求预测、库存状况、生产计划等都是库存管理的重要数据。这些数据分布在不同环节之中，要有效保证生产，必须使其实时传递；③不确定因素对库存的影响。系统运行不稳定是组织内部缺乏有效的控制机制所致，要消除运行中的不确定性，需要增加组织控制，提高系统可靠性。

因此，进行有效的库存管理显得尤其重要，需要建立一个库存管理系统[7]。系统子功能描述为：①库存仓库管理。主要包括对仓库基本信息的修改与货物盘点等；②设备管理。主要包括对设备入库、出库的管理等；③农资管理。主要包括对农资入库、出库的管理等；④农药管理。主要包括对农药入库、出库的管理等；⑤流水管理。每次仓库操作自动生成流水账目，可以进行查询管理。

3.4 视频实时监控子系统

前端一体化、视频数字化、监控网络化、系统集成化是视频监控系统的发展方向。本文系统采用FFmpeg+Nginx+HLS模式，可实现在移动端对监控画面的实时查看。FFmpeg是一套可用来记录、转换数字音视频，并将其转化为流的开源计算机程序[8]。它提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案，包含了非常先进的音频/视频编解码库libavcodec，从而保证了高可移植性和编解码质量；Nginx是一款轻量级Web服务器，其占用内存少与并发能力强的特点，使其在同类型的网页服务器中表现突出[9]；HTTP Live Streaming（HLS）是一个由苹果公司提出的基于HTTP的流媒体网络传输协议。视频实时监控步骤为：FFmpeg将网络摄像头的rtsp视频流转换成rmtp视频流，并推送到Nginx服务器上；HLS协议负责把整个流分成一个个小的基于HTTP的文件进行下载，每次只下载一部分。在开始一个流媒体会话时，客户端会下载一个包含元数据的extended M3U （m3u8） playlist文件，用于寻找可用的媒体流；最后由Nginx推送可供移动端播放的视频流。

4 结语

本园区智能管理系统不仅结合了传统计算机在农业园区上的应用，而且在此基础上增加了园区网格管理（Campus Grid Management）、生产过程管理（Production Process Management）、库存管理（Inventory Management）以及视频实时监控管理等子系统，从而能够更加精确地获取园区信息，使农业管理更加智能化。因此，该系统具有较为重要的实际应用价值。

参考文献：

[1] 王耀林.国内外设施农业现状及发展趋势.[J]中国农业科学，2001（34Z）：96-100.

[2] 陈喜波，王冰洁.提升农产品市场竞争力的物流支撑策略研究——以北京市为例[J]安徽农业科学，2013（30）：12183-12185.

[3] SILVA C B，DE MORAES M A F D，MOLIN J P.Adoption and use of precision agriculture technologies in the sugarcane industry of So Paulo state， Brazil[J].Precision Agriculture，2011，12（1）：67-81.

[4] 王福义.精准农业技术概述[J].农业科技与装备，2012（8）：71-72

[5] 张一博.基于无线传感器网络的农业智能化研究[D]河南：河南师范大学，2015.

[6] 张明华.基于互联网的远程机电控制系统关键技术的研究[D]. 西安：西北工业大学，2003.

[7] McKinsey Global Institute.Bigdata：the next frontier for innovation，competition，and productivity（annual report）[EB/OL].http：//www.mckinsey.com/insights/.

[8] 邹大斌.迎接大数据时代[N].计算机世界，2011-5-30.

[9] 姜奇平.大数据时代到来[J].互联网周刊，2012（2）：6.

[10] 李国杰，程学旗.大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考[J].中国科学院院刊，2012，27（6）：647-657.

（责任编辑：黄 健）