基于物联网的智慧农业害虫识别监控预警系统＊

2022-09-26西安思源学院电子信息工程学院杨林哲高欢任孟然刘环瑞张娓娓赵金龙

数字技术与应用 2022年9期

西安思源学院电子信息工程学院杨林哲高欢任孟然刘环瑞张娓娓赵金龙

我国每年农业病虫害频发，给农业经济造成了不可估量损失。因此，迫切需要采取有效的措施手段。为了进行有效控制，必须对农业害虫进行监测预警。然而，传统的病虫害防治方法不能有效地保护作物的正常生长，因此需要研究更有效、更智能的防治方法来应对[1]。为了推动我国农业发展走上智慧农业的新路线，基于物联网的智慧农业害虫监控预警系统将计算机控制技术与单片机技术相结合。在底层硬件中，物联网传感器将被用来取代人体的视觉感官，以实现更高效的监控，更早的发现害虫，及时的预警，科学的防治害虫，减少农药的使用，保障粮食安全。同时提高害虫检测的准确性，降低农业生产成本，减少人力消耗，提高作物产量。

本文突破传统人工农业害虫监测治理的方法，以常见农作物害虫为研究对象，实现了害虫图像采集、害虫图像精准识别、害虫监测以及害虫预警等功能。作物害虫的图像采集和识别有助于远程获取每个采集点害虫诱捕器的害虫状况[1]，从而精确的监控预警，能够使农业工作者实现对农田各个采集点的虫情情况进行监控，及时掌握虫情动态。能够高效的、及时的感知虫情变化并做出应对措施，减少各类资源的消耗，使农业工作者实现更精准、更科学化的决策和管理，对我国农业走向更智能化方向具有十分重要的意义。

1 研究背景

回顾党的十九届五中全会审议通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》。《建议》第七方面对我国“三农”发展提出了长远谋略，并提供了更优的行动指南。优先发展农业和农村，全面促进农村振兴，提升农业质量、效益和竞争力，强调适应保障国计民生的需求，以保障我国粮食安全为底线，完善农产品支持保障机制，深化农业革新，巩固和扩张扶贫成果。建设智慧农业需要增强农业科技装备支持，提高农作物品种改良水平，完善动物防疫以及农作物病虫害防治体系。

我国作为一个拥有5000多年悠久历史的农业大国，农业发展战略占据重要的地位，在农业发展中，农作物病虫害是我国主要农业灾害之一，危害严重且防治难度大，严重制约了我国农业的可持续发展[2]。由于传统的捕虫计数工作量大、效率低，难以有效地检测复杂的作物害虫。随着物联网技术的不断发展，物联网在害虫检测系统中的应用已经成为一个重要的研究方向。

通过调查农作物病虫害监测措施的现状，比较分析传统监测措施和先进信息技术措施相结合的监测方法[3]，以物联网技术为核心，引入深度学习算法，设计并实现害虫监测系统[4]。为了给农作物种植者提供一种智能化的监测手段，提高监测效率，更及时地预防作物害虫，本研究对实现更加高效的害虫监测具有重要意义和价值。

2 研究意义

健全农作物病虫害防治体系，建设智慧农业，响应国家十四五规划。智慧农业也是对国家大力发展现代农业政策的回应，智慧农业的建设与发展受到国家的高度重视。与传统农业相比，它具有高质量、高品质、高效的优势。智慧农业采用无人化、信息化、科学化的生产方式进行。为此，设计一套全天候无人值守的农田病虫害远程监测预警系统，是农业智能化发展的必由之路。

本论文“基于物联网的智慧农业害虫监控预警系统”将计算机控制技术与单片机技术相结合，在底层硬件中物联网传感器将被用来取代人类的视觉感官，代替传统的人工监管，更早的发现害虫及时预警，科学的防治害虫，减少农药的使用，保障粮食安全，提高害虫检测准确率的同时减少人力，降低农业生产成本，提高产率。

本系统采用单片机传感器视频监控技术，以手机微信小程序的形式运营，应用于农业生产环境之中，与智慧农业的浪潮接轨，为农业发展提供便利，具有深刻的实用性和社会价值意义。

3 项目研究与开发的技术路线

本项目的系统开发内容与开发技术路线如图1所示。

图1 系统开发内容和技术路线Fig.1 System development content and technical route

（1）查阅和分析国内外有关物联网智慧农业领域的文献。

（2）进行本系统的相关需求分析并总结系统开发的核心技术。

（3）对本系统进行数据流分析，进行功能结构的设计和系统数据库的设计，致力于系统整体架构的构建。

（4）搭建本系统开发的软硬件环境，并进行数据初始化操作，确保环境的正常工作。

（5）完成系统原型功能的测试和开发，评估和纠正运行结果。如果测试合格，则完成整个系统；如果测试失败，将返回系统进行重新的开发。

4 系统研究内容

本系统在高科技农业背景的基础上，用单片机和摄像头配合使用技术，与云平台和手机微信小程序的形式运营，应用于农业生产环境之中[5]。具体研究内容如下。（1）如何实时监测农田害虫数据信息；（2）以单片机技术为核心，如何设计单片机与传感器的接口电路和软件；（3）以WiFi技术为核心，如何设计发送和接收电路，将检测的数据发送给微信小程序；（4）如何在微信小程序和云平台获取到害虫监控数据；（5）如何利用微信小程序和云平台远程监控预警。

本系统的设计是以单片机为主控制下的核心，结合单片机（MCU）/微信小程序（Wechat Applet）/云平台（Cloud Platform）模式的应用开发，主要包括微信小程序、远端服务器和深度学习算法。采用卷积神经网络模式（基于Caffe框架）对深度学习识别模型进行模型训练，并在远端服务器中加入相应的动态链接库依赖项，然后通过本地接口实现模型的使用。通过单片机与摄像头模块对环境中的害虫进行实时监控以及图像抓取，然后通过单片机处理后通过WiFi模块传输到云平台进行实时高效的识别检测，最后展示在微信小程序或者云平台上对害虫信息进行展示以及害虫预警，便于用户数据观察，从而实现远程监控，达到早发现早预警早防治的目的。本系统的研究路线如图2所示。

图2 技术研究路线Fig.2 Technology research route

5 项目硬件基础与数据处理

系统主控模块采用STM32F103C8T6芯片。本系统的设计实现，需要使用模块的串口1、串口2、LED、JTAG、3.3v、5v引线等基本外设。串口1主要负责程序调试并与外部模块进行通信，直到各个模块能够完成项目的基本功能。将程序下载到STM32开发板，并主要通过Jlink仿真器连接JTAG提供的第7和第9引脚。连接过程中，应要认真对照着芯片原理图来进行，以防止接错线造成短路损坏模块。STM32电路图如图3所示。

图3 STM32电路图Fig.3 STM32 circuit diagram

本系统中使用的摄像机主要分为数码摄像机和OV7670摄像头模块。数码摄像头可以直接进行图像捕获，然后将其转换为数字信号并存储在计算机中。我们这里主要涉及PC摄像头，它的主流是带USB接口的数码摄像头。摄像头内部需要两个工作电压：3.3V和2.5V。最新的技术芯片是1.8V。OV7670是OV（OmniVision）公司生产的CMOS VGA图像传感器。该传感器具有体积小、能耗低、提供单片VGA摄像机和图像处理器的全部功能的优点。该产品VGA图像最高达到30帧/秒，用户可以完全控制图像质量、数据格式和传输方式。

系统的无线数据传输功能通过ESP8266模块进行实现，用户可以在传输模块的使用过程中快捷地添加联网功能，使其成为一个完整的数据传输模块，尽而实现整个系统的信息传输。此外，其CPU支持低频32位数据传输和处理，并能与各种相关模块处理器很好地兼容。ADC数模转换功能在内部集成，各种UART/GPIO/IIC/PWM/ADC/HSPI接口也支持其模块上的格式传输。在长期的使用过程中我们需要不断的对版本进行升级，使用户获得更好的体验，为此系统将采用远程固态或本地升级等模式。ESP8266具体电路图如图4所示。