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正文

互联网 + 嵌入式移动 4G 教学终端——农业病虫害特征提取系统的研究

摘要_期刊发表








1、嵌入式软件系统介绍
      系统发展环境和应用:
      随着人们能够掌握的计算系统更加先进快速,人类拥有了过去从未掌握的计算深度和速度,研究人员将这一优势利用到研究领域, 通过利用计算机高速器上的优势和信息网络快速传递的技术,可以将之前人力所不可及的一些任务在技术转化下完成,进而帮助研究工作向深一层推进。研究工作最为核心的内容就是对比和分析,这一过程在之前是由研究人员以人力的形式完成的,但是由于研究人员的精力时间有限,所以能够照看的研究对照组和其他与研究相关的因素总是控制在一个数量级很低的水平,虽然人类在数 10 年前就已经掌握了传感器,但是由于缺乏信息传递技术,传感器所收集到的信息内容无法在短时间内统一汇总到控制中心,这也就造成了当时研究人员在进行相关实验研究工作时难以对海量的试验对象进行同步的研究和观察;而随着近些年移动互联网终端的发展和相关信息技术的扎实推进, 人们拥有了非常高准确度的传感器终端,同时也有了能够将这些传感器接收到的信息,在极短时间内传递到控制中心的信息传输网络的能力,这使得研究人员在一个控制中心就能够同一时间照看多个研究对象,照看的广度和能够对其进行操作和分析的速度非常快。
       信息化技术的发展,另一个优势在于它能够很大程度的减少研究人员日常工作的强度,使工作人员能够将更多的注意力和时间集中在自己的研究分析工作中,而将繁杂的查看、检查工作留给计算机系统。计算机系统可以通过计算,将简单逻辑的工作内容以高准确性地完成,大幅度降低了工作人员的工作压力,有效提升了工作效率。随着信息时代的到来,人们需要收集和面对的信息数量越来越大,人们就需要掌握相应的技术来适应和改变这样的问题,大数据的研究恰恰有助于研究工作,让数据更加真实准确。通过大数据对比,能够让研究人员或操作人员以更加真实的角度去理解和观察事物发生的规律,当然想要解决大数据计算和大数据传输,还需要有另外两门技术的支持,那就是移动互联网终端的基础能力和信息传输通路的传递能力;另外,在技术层面解决的问题还需要将其与研究方向和应用方式进行有机的结合,使这两种技术能够在实用领域发挥最大的价值。目前,人类掌握的云计算系统已经越来越适应于去处理海量的信息数据,它可以帮助人类在面对海量研究对象时,能够具备短时间内处理的能力;对于教学工作而言, 想要较好地完成相关工作内容,就需要教学人员和非教育者能够掌握一系列典型的特征对象,以达到更好的学习效果。
        应用软件是面对操作人员的窗口和实际操作介质,通过应用软件的内容填充,给操作者信息反馈,通过各种媒体媒介让操作者借助直观的方式了解到操作所达成的效果和状态; 同时,用户可以根据具体的使用环境、使用方式、使用对象、使用需求,对软件内容进行不断的更新和精简,使其能够更符合实际应用的各种要求,并针对最新出现的硬件支持和软件升级来进行不定期的修正,以达到保证系统操作过程稳定安全的效果。由于大数据时代越来越多的海量数据处理能够依赖于云计算这一新型技术得以实现,所以在实际的软件内容中, 基本上都是以微核心为主,其具体的计算过程和操作过程都是由中央处理器或云计算系统来完成的,对于单一个体所使用的互联网终端性能以及计算能力要求并不高,同时也能够大幅度的减少软件所占据的储存体积。该软件还能够适配更多不是很优秀的终端设备,以此来提高软件的使用范围和适应性,提高其普及效果, 增加软件的使用次数,并在使用次数增加的前提下,不断检测软件稳定性和应用的适应性, 使软件能够更加趋于稳定和安全,并且能够接入更多的系统和接口。由于很多传感器的中心控制单元,并没有集成非常高效的中央处理系统和相应的硬件,但是在互联网+ 嵌入式移动终端的大系统中,又需要这些传感器的加入和反馈,所以就需要对软件的硬件适配性进行优化和调整,使其能够与更多制式标准的硬件进行适配,并且要有目的性地降低对硬件的设计门槛,能够更方便地接入更多数量、更大范围的硬件体系。在这样的背景下,该软件能够进入到一个更加广泛的应用范畴,与更多的硬件产生交集,完成更多独立或组成的功能。农业病虫害的种类非常繁多,在以往根据传统人工经验去面对农业病虫害时,首先需要病虫害反映出相应的发育特征后,才能够被发现并进行干预,但这样一来,病虫害已经对植物的生长产生了一定的干预,而且这仅仅是理想状态, 事实上想要在大规模农业种植过程中及时发现潜在的病虫害情况是非常困难的,如果所面对的病虫害在发育初期,仅仅是在少数植株上有所反应,研究人员在面临大型农业耕种面积时, 研究人员的数量与耕种规模相比是微不足道的,想要仅仅依靠人力来完成发现和干预是远远不够的。于是,在后续的研究工作中,研究人员又采用了传感器加入系统中,希望通过传感器在大面积范围内布置监控点来帮助相关从业人员对相应的情况进行及早的告警和汇报; 但是传感器首先需要能够对病虫害发生的特征值有高度的敏感度,能够及时有效的发现这些问题,并且为了真正实现传感器的使用价值, 在使用过程中需要有一套与之搭配的高效可靠的信息传递系统能够将发现的各类病虫害情况准确的发送给控制中心,提醒相关人员病虫害出现的可能。在现代关于病虫害教育过程中, 我们已经有了很多经典的案例可以帮助师生更好的去了解整个病虫害发生和防治的过程,这个过程是没有规律的,如果仅仅是靠之前的案例,很难在新时期面对新型病虫害发生时及时做出反应,所以就需要现代病虫害教育研究工作中能够及时有效地获取最新的素材,师生共同去研究和分析;如果将工作在第一线的传感器所传输的系统与研究教育工作相连接,就能够帮助有需要的人员在短时间内获取最新的信息并对最新的病虫害发生规律和方向有一个提前认识。
2、互联网+嵌入式移动终端技术给农业病虫害教学带来的新方向
      长期以来,农业发展对于社会稳定和发展都有着基础作用,而农业病虫害问题也是一直制约着农业发展和产量上限的一个重要影响因素,对于农业病虫害的研究工作从未停止。现代社会随着多学科齐头并进,我们对于农业病虫害的研究已达到一个更加深入的状态,但是对于一个涉及范围广泛、内部系统复杂多变的体系进行研究时,我们首先需要做到的是能够在一定程度上掌握这个复杂多变系统的具体变量情况。简单来说就是对这个体系整体施加一个变量,我们要能够观测到这个变量对于整个系统所造成的具体影响。由于农业病虫害特征反馈和信息调查所需要投入的人力、物力数量巨大,仅仅依靠传统的人工研究的方式,很难在短时间内获取大量真实有效的信息,而如果不能保证时效性,那么一个反馈所产生的变化,又可能受到更多未知影响因素的干扰,让最终产生的变化情况的造成原因变得模糊,不利于研究的继续进行。在进行病虫害研究和教学过程中,需要有大量的数据支持来帮助学习者和研究者初步掌握变化趋势和规律,而在病虫害研究教学过程中,这种数据特征的提取尤为重要。由于初学者对于整个病虫害研究和学习的过程以及掌握的知识内容尚且需要一定的典型数据特征变化情况对其进行训练,而过去通过人工方式所获取的病虫害相关特征信息, 由于采集的过程是人工进行的,所以整体进度较慢,相应的采集效率低,准确性有待商议并且能够支持的、信息采集范围有非常明确的限制,信息采集在空间性上也有非常明确的限制, 一旦超过了一个极限值,后续所收集的数据在时间上就具备不连贯性的特点,从而无法形成一个闭环相应的数据信息,也就缺乏真实性和准确性。要想解决这一问题,就需要相关的研究者和学习者能够掌握一种技术,能够在最短的时间内,对一个极大范围内的众多信息变量进行同步提取,并且整个提取过程的相关数据处理收集以及计算工作都不能出现误差,很明显采用人工方式是根本无法完成这一工作的, 而通过加入移动媒体终端的嵌入式,这个问题就能迎刃而解了。我们可以通过移动终端在多个位置方向进行信息的收集和提取并且只需要对这些移动终端设置一个统一的指令标准,在某一时间下达这一指令就能够对所有范围类的终端产生操作,使其在同一时间进行所处位置的信息采集,就能够完成在极短时间内对大范围研究对象进行信息采集的目标。
3、实际使用形式
      对于农业病虫害教学而言,由于病虫害发生时,它所受到的自然环境、天气变化等情况,虫群的繁衍特点,以及不同种类病虫害发生时间节点特征都有较大的区别,想要能够真正研究透彻相关内容,就需要对所有存在的无论是已知的还是未知的,是已确定的还是未确定的因素,都要进行定性且定量的研究过程, 而这一过程就必须有大量数据的准确支持,这些数据的时效性、准确性、真实性,都要有一个非常严格的标准筛选,并且所有参与研究和教学的数据信息都要能够在实际的环境中得到再现,只有这样才能保证研究结果具有普遍性, 并且能够在后期得到应用。而这些信息数据的采集和整理工作,以目前的技术水平而言只有嵌入式软件与互联网+ 技术的相结合才能够得以实现。在过去,人们并不是不掌握同时采集数据信息的技术,传感器的产生发展时间也很长,在这一过程中针对特定信息进行采集的专用传感设备层出不穷,在专业性和准确性上已经完全能够符合农业病虫害研究工作的精度和广度。但是由于当时缺乏互联网技术,人们无法对这些海量的数据信息进行统一的调取,无法在同一时间对众多的终端设备下达指令,更无法在极短的时间内对这些终端传感器反馈提交的信息进行传输和处理,而在互联网信息技术发展到一定水平的今天,互联网+ 能够非常自然协调的与众多研究应用系统相兼容并且通过应用互联网 + 的相应思路,对于原来出现的复杂问题进行简单化处理,对原来出现的庞大问题进行单元化处理。在互联网+ 的解决思路中,我们不需要一口气把所有的问题全部解决, 而只需要将所有问题的集合体进行拆解,根据其不同的特征对其进行分类,先由专业专项的处理软件系统对其进行加工处理,然后再通过互联网移动信息技术在极短的时间内对这些分开处理的信息内容进行汇总整理,最后再传至教学者和研究者的终端上,就能够使其掌握必要的、准确的相关数据信息内容。
        互联网 + 思路的出现,对于解决很多过去的复杂问题,提供了新的解决方案,其巧妙的避开了之前解决问题的痛点和难点。利用互联网的强大信息传输能力和目前性能强劲的计算机处理能力,通过将复杂问题的相关数据进行对应的分类和处理,这一思路和系统的应用, 对于解决生活、工作、学习研究领域的诸多问题,都有非常重要的启发效果,并且在实际应用过程中也取得了非常不错的效果。同样, 在农业病虫害研究工作中,我们依然可以利用这一思路的优势,对原有问题存在的难点进行一一地克服,并且能够将获得非常准确的数据信息作为教学和研究工作的内容支持。未来, 这一思路能够应用的场景将会更加广泛,而随着使用时间的增加和接触内容的增加,该系统在面临处理过去的问题时,系统内部的处理效率将会进一步提高。近几年来,AI 技术也得到了较大的发展,如果将 AI 技术应用到该场景中,对现有的信息内容进行深度学习,就可以使系统更加熟练的掌握和应用过去已经处理过的一些问题所总结出的内容,这样一来,系统处理类似问题的效率将会更高,并且通过深度学习溶解了相关经验并结合大数据信息特征,也能够对一些还未出现或未解决的问题提前创新一个独特的解决思路。
4、结束语
      互联网 + 嵌入式移动终端教学对于研究和教学而言,能够为其提供最真实的数据,而且数据库的更新频率非常快,只要教学人员愿意,可以随时通过控制终端来查找最新的数据更新情况,有助于被教育者在教育期间就能接触到最新、最真实的数据来进行研究和分析。
参考文献
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2、苏博妮 . 基于图像处理的水稻病虫害识 别技术 [J]. 信 息技术 与信息化 ,2018(05):96-98.
3、杜冉 . 基于卷积神经网络的病虫害检测算法及移动客户端的研究与实现 [D]. 安徽大学 ,2018.
4、张永玲 . 基于 Android 的水稻病虫害图像识别与诊断系统的研究 [D]. 浙江 : 浙江理工大学 ,2018.

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