近年来,随着我国农业结构的调整,水产养殖业开始从传统的人工养殖模式逐渐向信息化、集约化养殖模式发展,水产养殖水质监测成为了集约化养殖的关键环节。为了改善当前我国水产养殖水质监测现状,本文设计了一种基于雾计算的水产养殖水质在线监测系统,通过实时监测记录水产养殖环境中PH值、水温、溶氧量和水位等重要的水产养殖水质参数的变化,为用户提供相应的数据参考,对存在的问题做到早察觉,早预防,早处理,降低了水质变化带来的经济损失。本设计由三部分组成:终端数据采集系统、雾计算中心监测系统和云端服务器。基于高性能微控制器STM32F767的水质参数终端数据采集系统通过PH值传感器、水位传感器、溶氧传感器、温度传感器实现对水产养殖水域环境中水质参数的连续采集,并将数据实时显示在LCD屏上,终端数据采集系统通过串口将传感器采集的数据传输给雾计算中心监测系统。基于雾计算思想的中心监测系统是通过C#应用编程技术设计的一个更靠近终端设备的雾服务器,通过对终端数据采集系统采集的数据进行中值滤波去噪处理、阈值报警处理实现在网络边缘部分对数据进行计算、过滤,同时将历史数据按时间顺序存储到ACCESS数据库以备日后查看。雾计算中心监测系统通过TCP/IP协议将处理后的特定数据上传到云端服务器存储,便于用户随时随地通过手机、平板等移动终端设备查看历史数据,根据历史经验做出状态预测和整体性决策。该设计通过运用雾计算技术结合传感器技术、嵌入式技术和C#应用程序编程技术,设计出一种基于雾计算的水产养殖水质监测新模式,解决水产养殖中水质监测的问题。本设计具有如下特点:(1)系统加入了雾计算的思想,将监测数据在更靠近终端设备的雾服务器中进行计算、存储,缩短了终端设备到服务器之间的距离,减少了宽带的远程传输,从而减少了延迟。(2)每一个养殖场的雾服务器都属于一个雾节点,由于雾计算的服务器通常比较小,但是节点多,可以广泛部署,实现对全区域内每一个养殖场的全面实时监测。(3)本设计采用中值滤波算法,达到对采集数据去噪的效果,同时加入阈值报警功能,对出现问题的养殖区域做出报警提示。
|
楼主
标题置顶
标题高亮
