MJOPTC 1/1.8″ senzor MJ8809 Smart Agriculture Lens z nizkim popačenjem IMX334 IMX464

Pametno kmetijstvo je uporaba tehnologije interneta stvari na področju sodobnega kmetijstva, ki vključuje predvsem sistem nadzorne funkcije, sistem nadzorne funkcije, funkcijo spremljanja slike in videa v realnem času.

(1) Funkcijski sistem spremljanja: glede na informacije o okolju rasti rastlin, ki jih pridobi brezžično omrežje, kot so parametri spremljanja, kot so vlažnost tal, temperatura tal, temperatura zraka, zračna vlaga, jakost svetlobe in vsebnost hranil v rastlinah.Izberemo lahko tudi druge parametre, kot so pH vrednost v tleh, prevodnost itd.Zbiranje informacij, odgovorno za sprejemanje podatkov iz konvergenčnih vozlišč brezžičnih senzorjev, shranjevanje, prikazovanje in upravljanje podatkov, za realizacijo pridobivanja, upravljanja, dinamičnega prikaza in obdelave analize vseh informacij o osnovnih testnih točkah ter prikazovanje uporabnikom v obliki intuitivnih grafikonov in krivulje, In glede na povratne informacije o zgornjih informacijah, bo kmetijski park samodejno nadzorovan, kot so samodejno namakanje, samodejno hlajenje, avtomatski kalup za zvitke, samodejno gnojenje s tekočimi gnojili, samodejno škropljenje itd.

(2) Funkcijski sistem spremljanja: uresničite samodejno zaznavanje informacij in nadzor v kmetijskem parku, tako da so opremljeni z brezžičnimi senzorskimi vozlišči, sistemom za oskrbo s sončno energijo, opremo za zbiranje informacij in usmerjanje informacij so opremljeni z brezžičnim sistemom prenosa senzorjev, vsaka bazna točka pa je opremljena z brezžičnimi senzorskimi vozlišči lahko vsako brezžično senzorsko vozlišče spremlja parametre, kot so vlažnost tal, temperatura tal, temperatura zraka, zračna vlažnost, intenzivnost svetlobe in vsebnost hranil v rastlinah.Zagotovite različne zvočne in svetlobne alarmne informacije ter SMS alarmne informacije glede na potrebe sajenja pridelkov.

(3) Funkcije spremljanja slike in videa v realnem času: Osnovni koncept kmetijskega interneta stvari je uresničiti mrežo odnosov med pridelki in okoljem, tlemi in rodovitnostjo v kmetijstvu ter uresničiti najboljšo rast pridelkov prek večdimenzionalnih informacije in večnivojsko obdelavo.Kondicioniranje okolja in upravljanje z gnojenjem.Kot človek, ki vodi kmetijsko pridelavo, pa le s številčno povezanostjo stvari ne moremo v celoti ustvariti najboljših rastnih pogojev za pridelke.Video in slikovno spremljanje zagotavlja bolj intuitiven način izražanja razmerja med predmeti.Na primer, ko na kopnem primanjkuje vode, je v enoslojnih podatkih interneta stvari mogoče videti le podatke o vlagi.Koliko je treba namakati, se ne moremo trmasto odločati le na podlagi teh podatkov.Ker nehomogenost kmetijskega proizvodnega okolja določa prirojene pomanjkljivosti pridobivanja kmetijskih informacij, je težko narediti preboj s čistimi tehničnimi sredstvi.Referenca videonadzora lahko intuitivno odraža stanje rastlinske proizvodnje v realnem času.Uvedba video slik in obdelava slik ne moreta le neposredno odražati rasti nekaterih poljščin, ampak tudi odražati splošno stanje in prehransko raven rasti poljščin.Kmetom lahko zagotovi bolj znanstveno teoretično osnovo za odločanje o sajenju kot celoti.