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随着全球农业现代化的不断推进#xff0c;智能农业监测系统应运而生。此项目旨在通过实时监测土壤湿度、温度等环境数据#xff0c;结合作物生长状态的分析#xff0c;提高农业生产效率和作物质量。通过引入STM32单片机、OpenCV图像处理技术和后端数据分析系统…一、项目概述
随着全球农业现代化的不断推进智能农业监测系统应运而生。此项目旨在通过实时监测土壤湿度、温度等环境数据结合作物生长状态的分析提高农业生产效率和作物质量。通过引入STM32单片机、OpenCV图像处理技术和后端数据分析系统项目能够有效解决农业生产中的以下问题 实时监测传统农业依赖人工监测效率低且易受主观因素影响。本项目通过自动化监测提供实时数据。 病虫害检测利用图像处理技术及时识别作物病虫害减少损失。 数据分析与决策支持后端系统分析历史数据提供科学的农业管理建议。
通过上述功能本项目为农民提供了一种高效、可靠的农业管理工具推动农业生产智能化。
二、系统架构
系统架构设计需满足数据采集、处理和分析的需求。整体架构可分为以下几个主要部分 数据采集模块使用STM32单片机连接土壤湿度传感器和温度传感器定时采集土壤和气候数据。 数据处理模块通过OpenCV对作物生长状态进行图像分析检测病虫害。 后端系统服务器端处理分析数据提供决策支持并通过API将数据传递给前端应用。 数据库系统存储历史数据便于后续的趋势分析和决策支持。
系统架构图 #mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l .label text,#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l .node rect,#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l .node circle,#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l .node ellipse,#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l .node polygon,#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-qmxDa34Vi36zxJ0l :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 采集数据 分析结果 存储数据 历史数据 数据采集模块 数据处理模块 后端系统 数据库 前端应用 选型与技术栈 单片机STM32系列具备丰富的IO接口和低功耗特性。 传感器土壤湿度传感器、温度传感器如DHT11。 图像处理OpenCV库用于图像采集和处理。 通信协议使用MQTT或HTTP协议进行数据传输。 后端框架Python Flask框架便于快速开发RESTful API。 数据库MySQL或SQLite用于存储历史数据。
三、环境搭建
硬件环境 STM32开发板 土壤湿度传感器 温度传感器DHT11 摄像头模块如USB摄像头 路由器用于网络连接
软件环境 开发工具Keil uVision或STM32CubeIDE 编程语言C/CSTM32部分Python后端部分 数据库管理系统MySQL或SQLite 图像处理库OpenCV
安装步骤
STM32开发环境配置 下载并安装STM32CubeIDE。 配置开发板的连接安装对应的驱动程序。
Python环境配置 安装Python sudo apt-get install python3 python3-pip安装Flask和OpenCV pip install Flask opencv-python数据库配置 安装MySQL sudo apt-get install mysql-server创建数据库和表 CREATE DATABASE smart_agriculture;
USE smart_agriculture;
CREATE TABLE sensor_data (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,moisture FLOAT,temperature FLOAT,timestamp DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);注意事项 确保STM32开发板与PC的连接正常避免串口配置错误。 在安装OpenCV时可能需要安装额外的依赖库确保图像处理功能正常。
四、代码实现
数据采集模块STM32
在智能农业监测系统中数据采集模块是系统的核心部分负责实时采集土壤湿度和温度数据。这里我们使用STM32单片机通过连接DHT11温度传感器和土壤湿度传感器定期进行数据采集。以下是STM32的数据采集代码示例及详细说明。
代码示例
#include stm32f4xx_hal.h
#include dht11.h // 包含DHT11传感器的库
#include soil_moisture.h // 自定义土壤湿度传感器库// 定义传感器引脚
#define DHT11_PIN GPIO_PIN_1
#define SOIL_MOISTURE_PIN GPIO_PIN_2// 定义采集周期
#define SAMPLE_PERIOD 5000 // 5秒采样一次// 函数原型
void SystemClock_Config(void);
static void MX_GPIO_Init(void);
void collectSensorData(void);int main(void) {// 初始化HAL库HAL_Init();// 配置系统时钟SystemClock_Config();// 初始化GPIOMX_GPIO_Init();// 主循环while (1) {collectSensorData(); // 采集传感器数据HAL_Delay(SAMPLE_PERIOD); // 延时5秒}
}void collectSensorData(void) {float humidity, temperature, soilMoisture;// 读取DHT11传感器数据if (DHT11_Read(DHT11_PIN, humidity, temperature) HAL_OK) {// 成功读取温度和湿度printf(Temperature: %.2f °C, Humidity: %.2f %%\n, temperature, humidity);} else {// 读取失败printf(Failed to read from DHT11\n);}// 读取土壤湿度传感器数据soilMoisture SoilMoisture_Read(SOIL_MOISTURE_PIN);printf(Soil Moisture: %.2f\n, soilMoisture);
}// 系统时钟配置函数
void SystemClock_Config(void) {// 这里配置系统时钟具体内容根据使用的STM32型号进行调整
}// GPIO初始化函数
static void MX_GPIO_Init(void) {GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStruct {0};// 开启GPIO时钟__HAL_RCC_GPIOA_CLK_ENABLE();// 配置DHT11引脚GPIO_InitStruct.Pin DHT11_PIN;GPIO_InitStruct.Mode GPIO_MODE_INPUT; // DHT11为输入引脚GPIO_InitStruct.Pull GPIO_NOPULL;HAL_GPIO_Init(GPIOA, GPIO_InitStruct);// 配置土壤湿度传感器引脚GPIO_InitStruct.Pin SOIL_MOISTURE_PIN;GPIO_InitStruct.Mode GPIO_MODE_ANALOG; // 模拟输入HAL_GPIO_Init(GPIOA, GPIO_InitStruct);
}代码说明 库引用 #include stm32f4xx_hal.h包含STM32硬件抽象层库提供对硬件的抽象接口。 #include dht11.h包含DHT11传感器的驱动库负责读取温度和湿度数据。 #include soil_moisture.h自定义的土壤湿度传感器库用于读取土壤湿度值。 宏定义 DHT11_PIN 和 SOIL_MOISTURE_PIN定义DHT11和土壤湿度传感器的连接引脚。 SAMPLE_PERIOD定义数据采集的时间间隔这里设置为5秒。 主函数 HAL_Init()初始化HAL库。 SystemClock_Config()配置系统时钟具体实现根据所选STM32型号设置。 MX_GPIO_Init()初始化GPIO引脚。 数据采集函数 collectSensorData 使用DHT11_Read函数读取DHT11传感器的温度和湿度数据返回成功与否的状态。 使用SoilMoisture_Read函数读取土壤湿度数据并打印到控制台。 GPIO引脚配置 GPIO_InitStruct.Mode GPIO_MODE_ANALOG;将引脚设置为模拟输入模式以便读取土壤湿度传感器的模拟信号。 GPIO_InitStruct.Pin DHT11_PIN;选择用于DHT11的GPIO引脚。 GPIO_InitStruct.Mode GPIO_MODE_INPUT;将该引脚设置为输入模式因为DHT11传感器需要读取数据。 GPIO_InitStruct.Pull GPIO_NOPULL;设置引脚不使用上拉或下拉电阻以确保DHT11传感器正常工作。 HAL_GPIO_Init(GPIOA, GPIO_InitStruct);初始化GPIO引脚。 对土壤湿度传感器引脚进行类似的配置
数据处理模块OpenCV
在数据处理模块中我们利用OpenCV库对作物的生长状态进行分析特别是对病虫害的检测。以下是一个基本的使用OpenCV进行图像处理的代码示例。
代码示例
import cv2
import numpy as npdef detect_pests(image_path):# 读取输入图像image cv2.imread(image_path)# 转换为灰度图gray cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 使用高斯模糊去噪声blurred cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)# 边缘检测edges cv2.Canny(blurred, 100, 200)# 寻找轮廓contours, _ cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 在原图上绘制轮廓for contour in contours:if cv2.contourArea(contour) 100: # 过滤小轮廓cv2.drawContours(image, [contour], -1, (0, 255, 0), 2) # 绘制绿色轮廓# 显示结果cv2.imshow(Detected Pests, image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()if __name__ __main__:detect_pests(crop_image.jpg) # 替换为实际的作物图像路径代码说明 库引用 import cv2导入OpenCV库。 import numpy as np导入NumPy库用于数值计算。 函数 detect_pests def detect_pests(image_path)定义一个函数接收图像路径作为参数。 cv2.imread(image_path)读取指定路径的图像。 cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)将图像转换为灰度图以便于后续处理。 图像处理步骤 cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)对灰度图应用高斯模糊以减少噪声。 cv2.Canny(blurred, 100, 200)使用Canny边缘检测算法提取边缘。 cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)寻找图像中的轮廓。 轮廓绘制 遍历所有轮廓使用cv2.drawContours在原图上绘制超过100个像素的轮廓。 结果显示 cv2.imshow(Detected Pests, image)显示处理后的图像。 cv2.waitKey(0)和cv2.destroyAllWindows()等待用户
后端系统
在后端系统中我们将使用Flask框架处理前端发来的请求提供数据接口并将处理后的数据存储到数据库中。以下是一个简单的后端实现示例。
代码示例
from flask import Flask, request, jsonify
import mysql.connectorapp Flask(__name__)# 数据库连接配置
db_config {user: your_username,password: your_password,host: localhost,database: smart_agriculture
}app.route(/submit_data, methods[POST])
def submit_data():接收传感器数据并存储到数据库data request.jsonmoisture data.get(moisture)temperature data.get(temperature)try:# 连接数据库connection mysql.connector.connect(**db_config)cursor connection.cursor()# 插入数据insert_query INSERT INTO sensor_data (moisture, temperature) VALUES (%s, %s)cursor.execute(insert_query, (moisture, temperature))connection.commit()return jsonify({message: Data inserted successfully!}), 201except mysql.connector.Error as err:return jsonify({error: str(err)}), 500finally:cursor.close()connection.close()app.route(/get_data, methods[GET])
def get_data():获取历史传感器数据try:connection mysql.connector.connect(**db_config)cursor connection.cursor()# 查询数据cursor.execute(SELECT * FROM sensor_data ORDER BY timestamp DESC)results cursor.fetchall()# 转换为字典列表data [{id: row[0], moisture: row[1], temperature: row[2], timestamp: row[3]} for row in results]return jsonify(data), 200except mysql.connector.Error as err:return jsonify({error: str(err)}), 500finally:cursor.close()connection.close()if __name__ __main__:app.run(debugTrue)代码说明 库引用 from flask import Flask, request, jsonify导入Flask相关模块用于创建Web应用和处理HTTP请求。 import mysql.connector导入MySQL连接器用于连接和操作MySQL数据库。 Flask应用配置 app Flask(__name__)创建Flask应用实例。 数据库连接配置 db_config字典中包含数据库的连接信息包括用户名、密码、主机和数据库名称。 数据提交接口 app.route(/submit_data, methods[POST])定义一个POST请求的路由用于接收传感器数据。 data request.json获取请求中的JSON数据。 通过mysql.connector.connect(**db_config)连接数据库。 使用SQL INSERT语句将传感器数据插入数据库。 数据获取接口 app.route(/get_data, methods[GET])定义一个GET请求的路由用于返回历史传感器数据。 执行SQL SELECT语句查询所有传感器数据并将结果转换为字典列表。 返回JSON格式的响应。 启动Flask应用 if __name__ __main__: app.run(debugTrue)在调试模式下启动Flask应用。
数据库设计
为了支持智能农业监测系统的功能我们需要设计合适的数据库结构。以下是数据库表的简单设计
数据库表结构
CREATE TABLE sensor_data (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,moisture FLOAT NOT NULL,temperature FLOAT NOT NULL,timestamp DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);表结构说明 id主键自增字段用于唯一标识每条记录。 moisture土壤湿度值浮点型表示当前的土壤湿度。 temperature温度值浮点型表示当前环境温度。
五、项目总结
在本项目中我们设计并实现了一个智能农业监测系统主要功能包括实时监测土壤湿度和温度利用图像处理技术检测作物生长状态如病虫害并将数据存储到数据库中以供后续分析。系统架构明确模块分工合理具体实现步骤如下
数据采集模块 使用STM32单片机和传感器DHT11和土壤湿度传感器进行实时数据采集。 定期将采集到的数据通过后端接口发送到服务器。
图像处理模块 利用OpenCV进行作物图像处理通过边缘检测和轮廓提取分析作物的健康状况。 针对检测到的病虫害生成相应的分析结果。
后端系统 使用Flask框架搭建RESTful API接收前端提交的传感器数据并将其存储到MySQL数据库中。 提供获取历史数据的接口方便用户查看历史记录并进行数据分析。
数据库管理
设计合理的数据库表结构以存储传感器数据及其时间戳支持数据的高效存取和查询。
