Учебно - практический центр умного сельского хозяйства

I. Предыстория строительства

С быстрым развитием информационных технологий умное сельское хозяйство, как важное направление модернизации сельского хозяйства, постепенно меняет способ производства традиционного сельского хозяйства. Интеллектуальное сельское хозяйство объединяет передовые технологии, такие как Интернет вещей, большие данные, искусственный интеллект и облачные вычисления, реализует точное, интеллектуальное и автоматизированное управление сельскохозяйственным производством, повышает эффективность сельскохозяйственного производства, снижает потребление ресурсов и гарантирует качество и безопасность сельскохозяйственной продукции.

В области образования для подготовки высококвалифицированных кадров, отвечающих потребностям развития сельского хозяйства в новую эпоху, важно создать базу практического обучения умному сельскому хозяйству. Практическая учебная база может предоставить студентам практическую операционную платформу, которая позволяет студентам изучать и осваивать интеллектуальные сельскохозяйственные технологии в реальной производственной среде и улучшать практические и инновационные способности студентов; В то же время практическая учебная база может также предоставлять услуги по техническому обучению и непрерывному образованию для сельскохозяйственных работников и содействовать широкому применению интеллектуальных сельскохозяйственных технологий в сельскохозяйственном производстве.

II. Цель строительства

(i) Цели подготовки кадров:

Создать базу для подготовки интеллектуальных сельскохозяйственных кадров, объединяющую преподавание, практику и обучение, и предоставить студентам, связанным с сельским хозяйством, место для практического обучения, чтобы они могли овладеть применением и эксплуатацией интеллектуальных сельскохозяйственных технологий и развивать высококвалифицированных сельскохозяйственных специалистов с инновационным духом и практическими способностями; Предоставление услуг по техническому обучению сельскохозяйственным работникам для повышения их уровня применения и деловых способностей в области интеллектуальных сельскохозяйственных технологий.

(ii) Демонстрационные цели технологии:

Демонстрация передовых технологий и оборудования в области интеллектуального сельского хозяйства, таких как система мониторинга IoT в сельском хозяйстве, интеллектуальная система ирригации и удобрений, защита растений и картирование сельскохозяйственных угодий с помощью беспилотных летательных аппаратов, платформа для анализа больших данных и принятия решений в сельском хозяйстве и т. Д., Предоставляет техническую демонстрацию для сельскохозяйственного производства в соседних районах и способствует продвижению и применению интеллектуальных сельскохозяйственных технологий.

(3) Цели научных исследований и инноваций:

Создать платформу для научных исследований и инноваций в области умного сельского хозяйства, поощрять учителей и студентов к проведению исследований научных проектов, связанных с умным сельским хозяйством, изучать новые модели и технологии развития интеллектуального сельского хозяйства, решать практические проблемы в сельскохозяйственном производстве, предоставлять техническую поддержку и теоретическую основу для развития интеллектуального сельского хозяйства.

III. Принципы строительства

(i) Принципы передового характера:

Внедрение передовых интеллектуальных сельскохозяйственных технологий и оборудования как внутри страны, так и за рубежом гарантирует, что технический уровень практической учебной базы находится на переднем крае отрасли, что позволяет студентам и стажерам получить доступ к новейшим достижениям сельскохозяйственной науки и техники.

(2) Принципы практичности:

В соответствии с фактическими потребностями сельскохозяйственного производства и целями подготовки кадров, выберите практичные, простые в эксплуатации и обслуживании технологии и оборудование, чтобы гарантировать, что практическая учебная база может действительно служить сельскохозяйственному производству и подготовке кадров.

(3) Принцип открытости:

База практического обучения не только открыта для студентов и преподавателей нашего университета, но и должна быть открыта для соседних сельскохозяйственных колледжей, сельскохозяйственных предприятий и сельскохозяйственных работников, чтобы реализовать совместное использование ресурсов и улучшить использование базы практического обучения.

(iv) Принципы устойчивого развития:

В процессе строительства в полной мере учитывать рациональное использование ресурсов и защиту окружающей среды, использовать энергосберегающие и экологически чистые технологии и оборудование для достижения устойчивого развития учебной базы.

IV. Общая структура

(i) Общая техническая архитектура

(ii) Описание общей технической архитектуры

1. Инфраструктура

Инфраструктура включает в себя три основных компонента: инфраструктуру IoT для сельского хозяйства, коммуникационные сети и облачные вычисления. Среди них инфраструктура IoT в сельском хозяйстве включает в себя датчики, видео и другое оборудование мониторинга, а также вычислительные, складские, сетевые, операционные системы и базовые приложения и другие ресурсы; Коммуникационные сети опираются на существующую инфраструктуру для строительства, включая беспроводные сети, широкополосные сети и так далее. Облачные вычисления включают облачные хранилища и облачные вычислительные среды.

2. Оперативные данные и спецификации интерфейсов

Нормативный уровень интерфейса бизнес - данных в основном включает в себя спецификации интерфейса доступа к сельскохозяйственным данным в Интернете, спецификации интерфейса доступа к сельскохозяйственным данным в Интернете вещей и спецификации интерфейса доступа к сельскохозяйственным данным для правительства и предприятий, соответственно, для решения проблем автоматического доступа к информации на сельскохозяйственных веб - сайтах в Интернете, сбора данных о сельском хозяйстве на основе Интернета вещей и интеграции данных о сельском хозяйстве, связанных с сельскохозяйственными ведомствами и предприятиями.

3. Уровень прикладной платформы

Платформа обеспечивает унифицированную функциональную поддержку для различных приложений, ориентированных на потребности интеллектуального сельского хозяйства, включая поддержку приложений и поддержку безопасности. Уровень применения в соответствии с фактическими потребностями умного сельского хозяйстваСоздание 9 прикладных сервисных систем на одной большой платформе. В их число входят: система & lt; & lt; Ассошиэйтед & gt; & gt;, система & lt; & lt; Интеллектуальный мониторинг и управление сельскохозяйственными вредителями и болезнями & gt; & gt;, система & lt; & lt; Эксперт и база знаний & gt; & gt;, система отслеживания качества и безопасности продукции сельского хозяйства и животноводства, система управления сельским хозяйством, система визуального мониторинга,

4. Центр управления данными

На уровне управления данными различные услуги, связанные с операциями с таблицами данных, скрывают сложность операций с базами данных и повышают переносимость различных баз данных; Управление данными реализует операции с базой данных, обеспечивает управление транзакциями, безопасность, контроль количества соединений с базой данных и баланс нагрузки. В соответствии с различными оперативными потребностями создаются соответствующие базовые и тематические оперативные базы данных, которые образуют неструктурированные, полуструктурированные и структурированные центры управления сельскохозяйственными данными. Унифицированное управление, совместное использование и обмен многоисходными изомерными сельскохозяйственными данными, спрос на обмен информацией и услуги для различных видов сельскохозяйственного бизнеса, обеспечение поддержки данных для верхних бизнес - приложений.

5. Пользовательский уровень

Благодаря упаковке бизнес - компонентов и бизнес - объектов интерфейс становится более простым в представлении; Интерфейс представляет собой графический интерфейс клиента, предоставляемый программным обеспечениемВеб - интерфейс, логически последовательный в обработке, реализуется путем вызова бизнес - логики бизнес - компонентов и бизнес - объектов. Пользовательский уровень относится к основным объектам обслуживания: менеджерам, производителям, учителям, студентам.

6. Гарантии системы поддержки

Каждый уровень общей архитектуры требует широкой и комплексной поддержки и гарантий, включая систему поддержки политики, систему стандартов и норм, систему управления операциями и систему обеспечения безопасности. Эти архитектуры проходят через все аспекты строительства платформы, обеспечивая безопасную и эффективную работу платформы.

7. Развертывание и безопасность системы

Общий дизайн программы содержит описание операционной среды системы, ограничения безопасного доступа, идентификацию, контроль доступа, целостность связи, конфиденциальность. Обеспечить безопасность и стабильную работу системы с разных точек зрения, таких как безопасность приложений, безопасность программного обеспечения, аппаратная безопасность, кибербезопасность и безопасность баз данных.

V. Содержание строительства

(1) Учебный полигон по умному земледелию

1. Строительство умных плантаций

(1) Умное тепличное строительство

Построить интеллектуальную теплицу (например: стеклянную теплицу, пластиковую теплицу), оснащенную передовой системой мониторинга и контроля окружающей среды, для достижения автоматического мониторинга и точного регулирования температуры, влажности, освещения, концентрации углекислого газа и других параметров окружающей среды в теплице. Используя передовые технологии посадки, такие как безземелье и стереоскопическое культивирование, выращивая овощи, цветы, фрукты и другие товарные культуры, демонстрируя интеллектуальную и эффективную модель выращивания теплиц.

Установите датчики Интернета вещей для мониторинга в режиме реального времени температуры, влажности, освещения, концентрации углекислого газа в теплице, влажности почвы, плодородия почвы и других параметров окружающей среды, а также автоматически отрегулируйте параметры среды управления в соответствии с потребностями роста сельскохозяйственных культур через интеллектуальную систему управления.

Создайте интеллектуальную систему орошения и внесения удобрений, в соответствии с влажностью почвы и стадией роста сельскохозяйственных культур, для достижения точного орошения и внесения удобрений, повышения использования водных ресурсов и удобрений.

(2) Строительство точной посадки в Тэджоне

Планируйте районы посадки на полях, устанавливайте системы мониторинга почвенного влаги, станции метеорологического мониторинга, интеллектуальные ирригационные системы, системы защиты растений беспилотных летательных аппаратов и т. Д. Для достижения точного управления посадками на полях. Сбор данных о почве, метеорологии и других данных в режиме реального времени с помощью датчиков, использование больших систем анализа данных и поддержки принятия решений, руководство посевом сельскохозяйственных культур, удобрений, ирригации, борьбы с вредителями и болезнями и другими производственными звеньями, повышение эффективности и качества сельскохозяйственного производства.

(3) Раннее предупреждение о почвенных осадках

А• Управление ситуационной информацией: система имеет функцию преобразования содержания воды в почве, измеренной датчиком, в относительное содержание воды, управление ситуационной информацией для достижения своевременного представления информации о состоянии влаги и мониторинга влаги в режиме реального времени.

АМодель раннего предупреждения о влажности почвы: в зависимости от влажности почвы, необходимой для роста сельскохозяйственных культур, может быть установлено многоступенчатое зональное предупреждение, Например: состояние переохлаждения или насыщения (уровень 5), состояние влажности (уровень 4), ‌ подходящая влажность (уровень 3), состояние засухи (уровень 2), крайняя засуха (уровень 1). Можно проверить, насколько пригодны условия для выращивания культур в настоящее время, чтобы направлять рост.

АФункция раннего предупреждения в режиме реального времени о состоянии почвы: в соответствии с результатами раннего предупреждения о состоянии почвы, обеспечивает функцию раннего предупреждения и демонстрирует тенденции изменения состояния почвы по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.

(4) Мониторинг роста сельскохозяйственных культур и управление им

Используйте камеры высокой четкости, беспилотные летательные аппараты и другое оборудование для мониторинга роста сельскохозяйственных культур в режиме реального времени, чтобы получить информацию о высоком уровне растений, площади листьев, возникновении вредителей и болезней.

Используя технологии распознавания изображений и искусственного интеллекта, данные мониторинга анализируются и обрабатываются для достижения интеллектуальной диагностики состояния роста сельскохозяйственных культур и раннего предупреждения о вредителях и болезнях, а также для предоставления соответствующих рекомендаций по управлению.

(5) Платформа интеллектуального мониторинга и управления сельскохозяйственными вредителями и болезнями

вИнтеллектуальный мониторинг вредителей в реальном времени

Автоматическая идентификация и анализ изображений вредителей и болезней сельскохозяйственных культур для достижения таких функций, как автоматическое генерирование и меры по управлению полем, поэтому полевые работники своевременно проводят полевые операции по управлению; Выявление, анализ и обработка изображений вредителей, сообщаемых смартфонами, для достижения обратной связи с информацией, смартфоны получают обратную связь с типами вредителей, ситуацией и соответствующими мерами по управлению полем; Выполнение функции динамического отображения вредителей в различных местах.

вУмная идентификация вредителей

Алгоритмы классификации изображений, основанные на искусственном интеллекте, могут загружать фотографии урожая, а платформы искусственного интеллекта автоматически идентифицируют виды сельскохозяйственных культур и виды вредителей и болезней в листьях сельскохозяйственных культур.

Поддерживаемые в настоящее время виды сельскохозяйственных культур включают: яблоки, картофель, томаты, виноград, кукурузу.

К числу идентифицируемых вредителей и болезней относятся: черная звезда, серое пятно, листовое пятно, черная гниль, листовое пятно, бурое пятно, ротапятно, парша, ранняя эпидемия, поздняя эпидемия, лиственница, сосновая ржавчина, порошок и так далее.

(6) Интеллектуальные системы управления ирригацией

Система состоит в основном из сенсорных модулей, блоков управления и исполнительных органов. Датчики в режиме реального времени контролируют влажность почвы, температуру, метеорологические данные (например, количество осадков, интенсивность света, скорость ветра и т.д.). Эти данные передаются через беспроводную передачу в блок управления, который на основе заранее установленных ирригационных стратегий и результатов анализа данных точно рассчитает объем орошения и время орошения, необходимое для урожая, и направляет инструкции исполнительному органу. Исполнительным механизмом обычно являются различные виды ирригационного оборудования, такие как насосы, электромагнитные клапаны и т. Д. Они автоматически включаются или выключаются в соответствии с инструкциями и точно контролируют запуск и остановку орошения.

2. Строительство зон интеллектуального разведения

(1) Умные аквакультуры

Строительство интеллектуальных водоемов для аквакультуры, оснащенных оборудованием для мониторинга качества воды, системой управления растворением кислорода, интеллектуальными приманками и т. Д. Для реализации интеллектуального управления аквакультурой. Мониторинг параметров качества воды в режиме реального времени, автоматическое регулирование среды разведения, точное введение кормов, повышение урожайности и качества аквакультуры, снижение затрат и рисков разведения.

(2) Строительство объектов умного животноводства

Построить интеллектуальные животноводческие и птицеводческие фермы, оснащенные автоматической вентиляцией, температурным контролем, влажным контролем, системой управления освещением, чтобы обеспечить подходящую среду для роста животных и птиц.

Установка автоматизированного оборудования для разведения, такого как автоматическая система подачи, автоматическая система питьевой воды, система очистки экскрементов и т. Д. Повышение эффективности разведения, снижение трудоемкости.

(3) Экологический мониторинг и раннее предупреждение в области сельского хозяйства

Установка различных датчиков в фермах для мониторинга в режиме реального времени аммиака, сероводорода, температуры и влажности и других параметров окружающей среды, а также физиологических параметров, таких как активность животных и птиц, добыча пищи и количество питьевой воды.

Благодаря анализу данных и моделированию реализуется интеллектуальное раннее предупреждение о среде разведения и оценка состояния здоровья животных и птиц в режиме реального времени, чтобы своевременно выявлять и решать проблемы, возникающие в процессе разведения.

3. Системы управления сельскохозяйственным производством

Основная цель состоит в том, чтобы обеспечить информатизацию сельскохозяйственного производства и управления, а также документировать сельскохозяйственные посадки и производственные процессы. Системные функции включают: управление базовыми ресурсами, управление вводимыми ресурсами, управление архивами сельскохозяйственных культур, управление культивированием сельскохозяйственных культур, управление производством и обработкой, управление партиями, управление упаковкой и так далее.

4. Система отслеживания качества и безопасности продукции сельского хозяйства и животноводства

Создать систему отслеживания качества продукции сельского хозяйства и животноводства, использовать Интернет вещей, QR - коды и другие технологии, сельское хозяйство, скот, птица, аквакультура от посадки, разведения, роста, сбора урожая, убоя, переработки до продажи всей информации для записи и отслеживания, реализации качества продукции прослеживаемости, защиты прав и интересов потребителей. Обеспечить сельскохозяйственный сектор эффективными механизмами и инструментами контроля за качеством и безопасностью сельскохозяйственной продукции.

(2) Центр больших данных и интеллектуальных решений в сельском хозяйстве

1. Интеграция и агрегирование данных

Сбор данных из нескольких системных источников позволяет собирать и интегрировать различные сельскохозяйственные данные из различных источников в центральную базу данных, например метеорологические данные, данные о почвах, данные о производстве, данные о продажах, данные о ценах на сельскохозяйственную продукцию и т.д.

Интеграция различных типов данных датчиков в учебной зоне интеллектуального выращивания и учебной зоне интеллектуального разведения, а также метеорологических данных, экологических данных, видеоданных, данных о вредителях и болезнях, данных беспилотных летательных аппаратов, интегрированных данных по водным удобрениям, ретроспективных данных, рыночных данных, данных мониторинга третьих сторон и других внешних данных для обеспечения сбора и передачи данных в режиме реального времени через проводные и беспроводные сети связи.

2. Анализ данных Платформы больших данных по сельскому хозяйству

Создайте платформу для хранения и управления большими сельскохозяйственными данными, используя технологию распределенного хранения, чтобы эффективно хранить и управлять огромными сельскохозяйственными данными. Разработать инструменты для анализа и раскопок больших данных, использовать алгоритмы статистического анализа данных, машинного обучения и глубокого обучения для анализа и обработки сельскохозяйственных данных, копать законы и ценности, стоящие за данными.

(1) Статистика и анализ базовой информации

уТематическая библиотека административной информации

В том числе планирование парка, ход строительства, ситуация в управляющем органе, местоположение парка, площадь, вид промышленности, объем производства, информация, возглавляемая Хуэйноном и так далее.

уТематическая библиотека корпоративной или базовой информации

Включая корпоративную информацию, информацию о посадке, распределение сортов, урожайность, сельскохозяйственную деятельность, технологию производственных процессов, бренды, маркетинговые данные и так далее.

уТематическая библиотека социальных услуг

В том числе база знаний сельскохозяйственных экспертов, характерные посадки парка, технологические данные обработки, инновационные достижения парка и так далее; Объединение против господства, информация об услугах зеленого производства и так далее.

(2) Экологический анализ сельскохозяйственного роста сельскохозяйственных культур

Использование датчиков, беспилотных летательных аппаратов, дистанционного зондирования и других технологий для получения данных об окружающей среде роста сельскохозяйственных культур, таких как влажность почвы, температура, освещение, концентрация углекислого газа и т. Д. Мониторинг, анализ и прогнозирование среды роста сельскохозяйственных культур для обеспечения надлежащих условий роста и принятия решений о посадке.

(3) Мониторинг и оценка роста сельскохозяйственных культур

Использование датчиков, беспилотных летательных аппаратов, дистанционного зондирования и других технологий для сбора данных, таких как среда роста и условия роста сельскохозяйственных культур, с помощью анализа данных для прогнозирования тенденций роста сельскохозяйственных культур, вероятности возникновения вредителей и болезней и т. Д., Чтобы обеспечить поддержку принятия решений для сельскохозяйственного производства.

(4) Диагностика и анализ борьбы с вредителями и болезнями

Использование методов распознавания изображений и анализа больших данных для идентификации и анализа изображений вредителей и болезней на сельскохозяйственных угодьях, определения типов, масштабов и масштабов распространения вредителей и болезней и предоставления своевременных профилактических мер и рекомендаций для уменьшения воздействия вредителей и болезней на урожайность сельскохозяйственных культур.

(5) Анализ сельскохозяйственного производства

Усовершенствованное управление процессами сельскохозяйственного производства, включая планирование посадки, распределение ресурсов, отслеживание производства и другие аспекты. Благодаря всестороннему мониторингу и управлению процессами сельскохозяйственного производства можно повысить эффективность сельскохозяйственного производства, снизить производственные издержки и повысить качество сельскохозяйственной продукции.

(6) Бизнес - анализ

В сочетании с информацией о сельскохозяйственном рынке, индексами цен, данными о продажах, данными о прослеживаемости сельскохозяйственной продукции и другими соответствующими данными, анализ продаж сельскохозяйственной продукции, рентабельности, соотношения вводимых ресурсов и производства, колебаний рыночных цен и обратной связи с рынком, анализ бизнес - стратегии, предоставление сельскохозяйственному производителю анализа экономических прибылей и убытков и оценки рисков, вы можете понять конкурентные преимущества и недостатки предприятия, чтобы разработать более рациональный бизнес - план.

(7) Прогнозы сельскохозяйственного рынка

Анализ и прогнозирование исторических данных о сельскохозяйственном рынке, включая динамику цен, рыночный спрос, предложение и т. Д. Используются методы анализа больших данных, чтобы предоставить сельскохозяйственным производителям информацию о рыночных тенденциях и прогнозах, чтобы помочь им принимать более рациональные решения о производстве и продажах.

(8) Анализ сельскохозяйственных ресурсов

В сочетании с земельными ресурсами, водными ресурсами и другими данными, управление сельскохозяйственными ресурсами должно быть уточнено, чтобы повысить эффективность использования ресурсов и снизить затраты на производство.

(9) Мониторинг и оптимизация сельскохозяйственных вводимых ресурсов

Мониторинг и контроль использования вводимых ресурсов сельского хозяйства посредством анализа данных для повышения эффективности сельскохозяйственного производства и качества и безопасности сельскохозяйственной продукции

(10) Промышленный анализ

Мониторинг производства, мониторинг материалов, мониторинг поставщиков, мониторинг качества парка.

(11) Управление прослеживаемостью

Отслеживание статистики продукции, ретроспективная статистика сканирования, ретроспективный региональный рейтинг сканирования, карта распределения сканирования, мониторинг качества и безопасности сельскохозяйственной продукции и раннее предупреждение, обеспечение всестороннего мониторинга качества и безопасности сельскохозяйственной продукции и раннего предупреждения о рисках для обеспечения качества и безопасности сельскохозяйственной продукции.

3. Кабина многомерного принятия решений

Визуальная система мониторинга обеспечивает руководство всеобъемлющей и многомерной визуальной демонстрацией больших данных сельского хозяйства, поддерживает руководство макроконтролем посевных площадей, структуры посадки, прогресса производства, раннего предупреждения о стихийных бедствиях, прогнозирования урожайности и т. Д., Чтобы обеспечить основу для принятия научных решений.

4. База агротехнических знаний

Объединение больших и разнообразных знаний в области сельскохозяйственных технологий является ключевым информационным центром для развития современного сельского хозяйства. Охватывает весь процесс знаний в области культивирования от селекции, посева, управления полем до борьбы с вредителями и болезнями, таких как методы внесения удобрений для различных характеристик сельскохозяйственных культур, а также методы диагностики и зеленой профилактики и борьбы с различными болезнями; Разведение включает в себя управление животноводством и птицеводством, профилактику и борьбу с эпидемиями и даже регулирование качества воды в аквакультуре. Обеспечить беспрепятственный доступ к профессиональным агротехническим знаниям для широкого круга фермеров, сельскохозяйственных работников и других лиц, связанных с сельским хозяйством, содействовать распространению и применению сельскохозяйственных знаний и обеспечить прочную интеллектуальную поддержку для модернизации сельского хозяйства и возрождения сельских районов.

Основываясь на встроенной базе знаний системы, система может подключаться к основным моделям систем ИИ, таким как deepseek и Wenxin. Предоставление клиентам более интеллектуальных и богатых агротехнических знаний.

(3) Учебная зона по переработке сельскохозяйственной продукции и электронной коммерции

1. Демонстрация переработки сельскохозяйственной продукции

Построить мелкомасштабную производственную линию по переработке сельскохозяйственной продукции, продемонстрировать технологию обработки, такую как очистка, сортировка, упаковка, сохранение свежести и сушка сельскохозяйственной продукции, а также развивать практические возможности студентов по технологии переработки сельскохозяйственной продукции.

2. Создание платформы электронной торговли сельскохозяйственной продукцией

Создать платформу электронной коммерции сельскохозяйственной продукции, проводить бизнес онлайн - продаж сельскохозяйственной продукции, чтобы студенты понимали режим работы и процессы электронной коммерции сельскохозяйственной продукции, осваивать сетевой маркетинг, обслуживание клиентов, логистику и распределение и другие навыки электронной коммерции.

Контроль качества и сертификация сельскохозяйственной продукции

Оснащается оборудованием для контроля качества сельскохозяйственной продукции, сельскохозяйственная продукция для обнаружения остатков пестицидов, содержания тяжелых металлов, микробиологических показателей и т. Д. Для обеспечения качества и безопасности сельскохозяйственной продукции. В то же время, проводить обучение, связанное с сертификацией качества сельскохозяйственной продукции, чтобы студенты знали стандарты и процедуры сертификации сельскохозяйственной продукции.

(4) Зона практического обучения применению БПЛА

1. Строительство летных площадок для беспилотных летательных аппаратов

Запланировано строительство специальных площадок для полетов БПЛА для удовлетворения потребностей взлета и посадки, летной подготовки и эксплуатации БПЛА. По периметру площадки установлены средства безопасности для обеспечения безопасности полетов.

2. Оборудование беспилотных летательных аппаратов

Приобретение многороторных, самолетов и других различных типов беспилотных летательных аппаратов, оснащенных камерами высокой четкости, многоспектральными камерами, тепловизионными камерами и другими нагрузками миссии, для удовлетворения потребностей различных сценариев применения, таких как картографирование сельскохозяйственных угодий, мониторинг роста сельскохозяйственных культур, борьба с вредителями и болезнями и распыление пестицидов.

Обучение управлению беспилотными летательными аппаратами и обработке данных

Проводить обучение методам управления беспилотными летательными аппаратами, чтобы студенты и стажеры могли овладеть основными навыками работы, такими как взлет, посадка, зависание и планирование маршрутов беспилотных летательных аппаратов.

Обучение обработке данных беспилотных летательных аппаратов, включая сращивание изображений, анализ данных, создание отчетов и т. Д., Чтобы студенты могли умело использовать данные, полученные беспилотными летательными аппаратами, для анализа сельскохозяйственного производства и принятия решений.

(5) Развитие интеллектуальных сельскохозяйственных технологий и демонстрация результатов

Демонстрация развития интеллектуальных сельскохозяйственных технологий

Построить Музей науки и техники в области умного сельского хозяйства, популяризировать концепции, технологии, ход развития и прикладные достижения в области умного сельского хозяйства для широкой общественности посредством физических презентаций, демонстраций моделей и мультимедийных взаимодействий, а также повысить осведомленность и внимание общественности к умному сельскому хозяйству.

2. Демонстрация результатов умного сельского хозяйства

В выставочной зоне демонстрируются достижения, достигнутые на базе практического обучения в области исследований и разработок в области интеллектуальных сельскохозяйственных технологий, продвижения приложений и подготовки кадров, включая результаты научно - исследовательских проектов, удостоенные наград сертификаты, студенческие работы и т. Д., Чтобы повысить влияние и демонстрационную роль базы практического обучения.

VI. Наши преимущества

(1) Программная система основана на Wenlang RunchengЗрелые вещи.Универсальная сетевая платформаФункционал гибкий и настраиваемый, система работает стабильно и надежно, отличная производительность.

(2)Интегрированные функции видеонаблюденияБесшовная интеграция видео с экологическим мониторингом для достижения реального значения визуального управления мониторингом...

(3)Высокая степень интеграцииФронтальное контрольное оборудование выбирает интегрированный интеллектуальный терминал мониторинга теплицы, независимо разработанный Вэньланом Рунчэном, с высокой степенью интеграции, без специальной установки, подключаемым и простым обслуживанием на более позднем этапе.

(4)Высокая надежность оборудования, Уровень защиты переднего оборудования выше IP66, пылезащитный, водонепроницаемый, может быть установлен на открытом воздухе, чтобы адаптироваться к дождливым и влажным и другим суровым условиям.

(5)Программная система полностью функциональна.Специально для сельскохозяйственных клиентов настраивается системный интерфейс, дружественный интерфейс, удобная работа. Интегрированные функции видеонаблюдения для удобного управления удаленной визуализацией.

(6)Хорошая совместимость.Благодаря конфигурации можно подключить оборудование для сбора и управления различными брендами производителей, уже имеющимися у клиента. Гибкие функции конфигурации, которые могут удовлетворить индивидуальные потребности различных клиентов.

(7)Поддерживает доступ к компьютерам, телефонам, Pad и другим терминаламПредоставляя клиентское программное обеспечение для смартфонов, вы можете контролировать тепличную среду в любое время и в любом месте. ИнтеграцияМикроспись, СМС.Различные способы отображения и взаимодействия, своевременная и удобная передача информации.

(8)Система хорошо расширяется.Поддерживает вторичную разработку и может быть глубоко интегрирована с другими существующими информационными системами клиента.

• Демонстрационный центр:Демонстрация облачной платформы умного сельского хозяйства

Для получения более подробной информации обращайтесь на нашу горячую линию:

♦ Нажмите:Свяжитесь с нами