Rozwiązania Centrum Szkolenia Inteligentnego Rolnictwa

I. Tło budowlane

Wraz z szybkim rozwojem technologii informacyjnych inteligentne rolnictwo jako ważny kierunek modernizacji rolnictwa stopniowo zmienia tradycyjny sposób produkcji rolnictwa. Inteligentne rolnictwo łączy zaawansowane technologie, takie jak Internet rzeczy, Big Data, sztuczna inteligencja i obliczenia w chmurze, aby osiągnąć precyzję, inteligentne i zautomatyzowane zarządzanie produkcją rolną, poprawić wydajność produkcji rolnej, zmniejszyć zużycie zasobów i zapewnić bezpieczeństwo jakości produktów rolnych.

W dziedzinie edukacji, w celu kształcenia wysoko wykwalifikowanych pracowników dostosowanych do potrzeb rozwoju rolnictwa nowej ery, budowa bazy szkoleniowej inteligentnego rolnictwa ma ważne znaczenie. Baza szkoleniowa może zapewnić studentom praktyczną platformę operacyjną, umożliwiającą uczeniom się i opanowaniu inteligentnych technologii rolnych w prawdziwym środowisku produkcyjnym, zwiększając praktyczne umiejętności i zdolności innowacyjne studentów; Jednocześnie bazy szkoleniowe mogą zapewniać szkolenia techniczne i usługi kształcenia ciągłego dla praktyków rolnych, aby promować szerokie zastosowanie technologii inteligentnego rolnictwa w produkcji rolnej.

II. Cele budowlane

a) Cele rozwoju talentów:

Stworzenie bazy szkoleniowej inteligentnego rolnictwa, która łączy nauczanie, praktykę i szkolenie, zapewnienie studentom z zawodów związanych z rolnictwem praktycznych miejsc do nauczania, aby umiejętnie opanowali zastosowanie i obsługę inteligentnych technologii rolnych, a także szkolenie wysoko wykwalifikowanych specjalistów rolnych o duchu innowacji i praktycznych umiejętnościach; Usługi szkoleniowe techniczne dla praktyków rolnych w celu zwiększenia poziomu zastosowań i zdolności biznesowych technologii inteligentnego rolnictwa.

b) Cele demonstracji technicznej:

Przedstawienie zaawansowanych technologii i urządzeń w dziedzinie inteligentnego rolnictwa, takich jak systemy monitorowania Internetu Rzeczy w rolnictwie, inteligentne systemy nawadniania i nawozu, bezpilotne mapowanie roślin i gruntów rolnych, platformy analizy i podejmowania decyzji o wielkich danych w rolnictwie, aby zapewnić demonstracje techniczne dla produkcji rolnej w okolicznych regionach i sprzyjać rozpowszechnianiu i zastosowaniu inteligentnych technologii rolnych.

c) Cele badań naukowych i innowacyjnych:

Założyć innowacyjną platformę badań naukowych w inteligentnym rolnictwie, zachęcać nauczycieli i studentów do prowadzenia badań w ramach projektów badawczych związanych z inteligentnym rolnictwem, odkrywania nowych modeli rozwoju inteligentnego rolnictwa i nowych technologii, rozwiązywania praktycznych problemów w produkcji rolnej oraz zapewnienia wsparcia technicznego i teoretycznej podstawy rozwoju inteligentnego rolnictwa.

Zasada budowy

a) Zasada zaawansowana:

Wprowadzenie zaawansowanych inteligentnych technologii i urządzeń rolnych w kraju i za granicą zapewnia, że poziom techniczny bazy szkoleniowej jest na czele branży, umożliwiając uczniom i uczniom dostęp do najnowszych osiągnięć nauki i technologii rolnej.

2) Zasada praktyczności:

W zależności od rzeczywistych potrzeb produkcji rolnej i celów kształcenia talentów, wybieramy praktyczne, łatwe w obsłudze i konserwacji technologie i sprzęt, aby zapewnić, że bazy szkoleniowe mogą naprawdę służyć produkcji rolnej i kształceniu talentów.

3) Zasada otwartości:

Bazy szkoleniowe powinny być otwarte nie tylko dla studentów i nauczycieli, ale także dla sąsiednich szkół rolnych, przedsiębiorstw rolnych i praktyków rolnych, aby osiągnąć dzielenie się zasobami i poprawić wykorzystanie bazy szkoleniowej.

Zasady zrównoważonego rozwoju:

W trakcie budowy należy w pełni uwzględnić racjonalne wykorzystanie zasobów i ochronę środowiska, zastosowanie energiooszczędnych technologii i urządzeń ochronnych środowiska, aby osiągnąć zrównoważony rozwój bazy szkoleniowej.

IV. Struktura ogólna

a) Ogólna struktura techniczna

b) Ogólny opis struktury technicznej

1. Infrastruktura

Warstwa infrastrukturalna obejmuje głównie trzy elementy: infrastrukturę rolniczą Internetu Rzeczy, sieci komunikacyjne i obliczenia w chmurze. Infrastruktura rolnicza Internetu Rzeczy obejmuje urządzenia monitorujące, takie jak czujniki, wideo oraz zasoby, takie jak komputery, magazyny, sieci, systemy operacyjne i podstawowe oprogramowanie aplikacyjne. Sieci komunikacyjne są budowane w oparciu o istniejącą infrastrukturę, w tym sieci bezprzewodowe, sieci szerokopasmowe itp. Obliczenia w chmurze obejmują przechowywanie w chmurze i środowisko obliczeniowe w chmurze.

Dane biznesowe i specyfikacje interfejsów

Warstwa specyfikacji interfejsu danych biznesowych obejmuje głównie specyfikację interfejsu pozyskiwania danych rolniczych w Internecie, specyfikację interfejsu pozyskiwania danych rolniczych w Internecie rzeczy i rząd, specyfikację interfejsu pozyskiwania danych rolniczych przedsiębiorstw, odpowiednio rozwiązując problem automatycznego pozyskiwania informacji o stronach internetowych rolnych w Internecie, pozyskiwania danych rolniczych opartych na Internecie rzeczy i integracji danych rolniczych sektorów rządowych i przedsiębiorstw.

Warstwa platformy aplikacji

Warstwa platformy zapewnia jednolite wsparcie funkcjonalne dla różnych aplikacji, które są ukierunkowane na potrzeby inteligentnego rolnictwa, w tym możliwości wsparcia aplikacji i bezpieczeństwa. Warstwa zastosowań w zależności od rzeczywistych potrzeb inteligentnego rolnictwa,9 systemów usług aplikacyjnych na 1 platformie. Obejmują one: system IoT w rolnictwie, inteligentny system zarządzania monitorowaniem chorób rolnych i szkodników, system ekspertów i bazy wiedzy, system śledzenia bezpieczeństwa jakości produktów rolnych, system zarządzania rolnictwem, system monitorowania wizualnego, inteligentny system nawadniania w rolnictwie, system transakcji produktów rolnych i inteligentny system analizy decyzji w rolnictwie z wykorzystaniem dużych danych.

Centrum zarządzania danymi

W zarządzaniu danymi zawarte są różne usługi operacji arkusza danych, ukrywając złożoność operacji bazy danych i poprawiając przenośność różnych konwersji baz danych; Zarządzanie danymi umożliwia operacje z bazą danych, kontrolę transakcji, bezpieczeństwo, kontrolę liczby połączeń z bazą danych oraz równowagę obciążeń. W zależności od różnych potrzeb biznesowych, tworzenie odpowiednich baz danych podstawowych i tematycznych baz danych biznesowych, tworzenie nieustrukturyzowanych, półustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych centrów zarządzania danymi rolnymi. Jednolite zarządzanie i wymiana danych rolnych z wieloma źródłami, zapotrzebowanie na wymianę informacji i usługi w różnych rodzajach działalności rolnej zapewnia wsparcie danych dla aplikacji biznesowych na wyższym poziomie.

5. Poziom użytkownika

Ułatwienie interfejsu dzięki pakietowaniu komponentów biznesowych i obiektów biznesowych; Interfejs jest graficznym interfejsem klienta dostarczanym przez oprogramowanieInterfejsy internetowe, które mają spójną logikę przetwarzania, są realizowane przez wywoływanie logiki biznesowej komponentów biznesowych i obiektów biznesowych. Poziom użytkownika odnosi się do głównych obiektów usług: menedżerów, producentów, nauczycieli, studentów.

6. zabezpieczenie systemu wsparcia

Każda konstrukcja piętrowa ogólnej architektury wymaga szerokiego i zintegrowanego wsparcia i zabezpieczeń, w tym systemu wsparcia polityki, systemu normy, systemu zarządzania operacjami i systemu bezpieczeństwa. Architektura ta obejmuje wszystkie aspekty budowy platformy, zapewniając bezpieczne i wydajne funkcjonowanie platformy.

Wdrożenie systemu i bezpieczeństwo

Ogólny projekt obejmuje opis środowiska operacyjnego systemu, ograniczenia bezpiecznego dostępu, identyfikację, kontrolę dostępu, integralność komunikacji i poufność. Zapewnienie bezpiecznego i stabilnego działania systemu z wielu perspektyw, takich jak bezpieczeństwo aplikacji, bezpieczeństwo oprogramowania, bezpieczeństwo sprzętu, bezpieczeństwo sieci i bezpieczeństwo bazy danych.

V. Treść budowlana

a) Strefa szkoleniowa rozwoju mądrości

Budowa inteligentnych obszarów uprawy

1) Inteligentne budowanie cieplarni

Budowa inteligentnej szklarni (np. szklanej szklarni, szklarni z tworzyw sztucznych), wyposażona w zaawansowany system monitorowania i kontroli środowiska, umożliwia automatyczne monitorowanie i precyzyjną regulację parametrów środowiska, takich jak temperatura, wilgotność, światło, stężenie dwutlenku węgla w szklarni. Zastosowanie zaawansowanych technologii uprawy, takich jak uprawa bez ziemi, uprawa stereotypowa, uprawa warzyw, kwiatów, owoców i innych upraw ekonomicznych, aby pokazać inteligentne i wydajne modele uprawy cieplarnianej.

Zainstaluj czujniki IoT, aby monitorować w czasie rzeczywistym parametry środowiskowe, takie jak temperatura, wilgotność, światło, stężenie dwutlenku węgla, rozkład gleby i płodność gleby w cieplarni, a także automatycznie dostosować parametry środowiska kontrolnego do potrzeb uprawy za pomocą inteligentnego systemu kontroli.

Wbudowanie inteligentnego systemu nawadniania i nawozywania, aby zapewnić precyzyjne nawadnianie i nawozywanie w zależności od stanu gleby i etapu wzrostu upraw, zwiększyć wykorzystanie zasobów wodnych i nawozów.

2) Budowa precyzyjnej uprawy

Planowanie obszarów uprawy, zainstalowanie systemu monitorowania stanu gleby, stacji monitorowania meteorologicznego, inteligentnego systemu nawadniania, systemu ochrony roślin bezpilotnych itp., Aby osiągnąć precyzyjne zarządzanie uprawą. Zbieranie danych gleby, pogody i innych danych w czasie rzeczywistym za pomocą czujników, wykorzystywanie systemów analizy i wsparcia decyzyjnego Big Data, aby kierować produkcją upraw rolnych, takich jak sadzenie, nawożenie, nawadnianie i zwalczanie chorób i szkodników, aby poprawić wydajność i jakość produkcji rolnej.

3) Zarządzanie wczesnym ostrzeżeniem

ØZarządzanie informacjami o nawigacji: System posiada funkcję konwersji zawartości wilgotności gleby zmierzonej przez czujnik na zawartość wilgotności względnej, zarządzanie informacjami o nawigacji umożliwia terminowe zgłaszanie informacji o nawigacji i monitorowanie nawigacji w czasie rzeczywistym.

ØModel wczesnego ostrzeżenia gleby: można ustawić wielopoziomowe ostrzeżenie interwałowe w zależności od wilgotności gleby potrzebnej podczas wzrostu upraw, Na przykład: stan nadmiernej wilgotności lub nasycenia (poziom 5), stan wilgotności (poziom 4), odpowiednia wilgotność (poziom 3), stan suszy (poziom 2), ekstremalna susza (poziom 1). Można sprawdzić, czy obecne środowisko uprawy jest odpowiednie do wytycznego wzrostu.

ØFunkcja wczesnego ostrzeżenia w czasie rzeczywistym: w oparciu o wyniki wczesnego ostrzeżenia, zapewnienie wczesnego ostrzeżenia i pokazywanie trendów zmian w porównaniu do roku.

Monitorowanie i zarządzanie wzrostem upraw

Za pomocą kamer HD, dronów i innych urządzeń monitoruj wzrost upraw w czasie rzeczywistym, aby uzyskać informacje o wysokości upraw, powierzchni liści, występowaniu chorób i szkodników.

Wykorzystanie technologii rozpoznawania obrazów i sztucznej inteligencji do analizy danych monitorowanych, inteligentnej diagnostyki stanu uprawy i wczesnego ostrzegania przed chorobami i szkodnikami oraz odpowiednich porad zarządzania.

(5) Platforma inteligentnego monitorowania i zarządzania chorobami rolnymi

wInteligentne monitorowanie szkodników w czasie rzeczywistym

Automatyczna identyfikacja i analiza obrazów chorób i owadów upraw rolnych, aby osiągnąć takie funkcje jak automatyczna generacja i środki zarządzania polami, dzięki czemu pracownicy pola prowadzą terminowe operacje zarządzania polami; Identyfikacja, analiza i przetwarzanie zdjęć zgłoszonych przez smartfon, aby uzyskać informacje zwrotne, a smartfon otrzymuje informacje zwrotne, takie jak rodzaj choroby, występowanie i odpowiednie środki zarządzania terenem; Dynamiczna prezentacja chorób na całym świecie.

wInteligentne rozpoznawanie szkodników

W oparciu o algorytm klasyfikacji obrazów oparty na sztucznej inteligencji, który może przesyłać zdjęcia upraw, platforma AI automatycznie rozpoznaje rodzaje upraw i rodzaje szkodników chorych w liściach upraw.

Obecnie obsługiwane rodzaje upraw obejmują: jabłka, ziemniaki, pomidory, winogrona i kukurydzy.

Można zidentyfikować choroby szkodników obejmują: chorobę czarną, plamę szarą, plamę liściową, czarną gniazdę, plamę liściową, plamę brązową, plamę kołową, krampę, wczesną chorobę, późną chorobę, lakutę, rdzę, biały proszek i inne.

Inteligentny system kontroli nawadniania

System składa się głównie z modułów czujników, jednostek sterujących i urządzeń wykonawczych. Czujniki monitorują wilgotność gleby, temperaturę, dane meteorologiczne (np. opady, intensywność światła, prędkość wiatru itp.) w czasie rzeczywistym. Dane te są przesyłane za pośrednictwem technologii przesyłania bezprzewodowego do jednostki kontrolnej, która dokładnie oblicza ilość nawadniania i czas nawadniania potrzebny do upraw na podstawie ustalonej strategii nawadniania i wyników analizy danych oraz wydaje instrukcje organom wykonawczym. Mechanizm wykonawczy jest zwykle różnych rodzajów urządzeń nawadniających, takich jak pompy wodne, zawory elektromagnetyczne itp., automatycznie otwierają się lub zamykają zgodnie z instrukcjami, aby precyzyjnie kontrolować uruchamianie i zatrzymanie nawadniania.

Budowa inteligentnych obszarów rolnych

1) Inteligentna akwakultura

Budowanie inteligentnego stawu akwakultury, wyposażonego w urządzenia do monitorowania jakości wody, system kontroli rozpuszczonego tlenu, inteligentną maszynę do przynęty itp., Aby osiągnąć inteligentne zarządzanie akwakulturą. Automatyczna regulacja środowiska hodowlanego poprzez monitorowanie parametrów jakości wody w czasie rzeczywistym, precyzyjne podawanie pasz, poprawa wydajności i jakości akwakultury oraz zmniejszenie kosztów i ryzyka hodowli.

2) Budowa inteligentnych obiektów hodowli zwierząt

Budowa inteligentnego domu hodowlanego, wyposażonego w automatyczną wentylację, kontrolę temperatury, kontrolę wilgotności i system kontroli światła, aby zapewnić odpowiednie środowisko uprawy dla ptaków.

Zainstalowanie zautomatyzowanego sprzętu hodowlanego, takiego jak automatyczny system karmienia, automatyczny system wody pitnej, system czyszczenia odpadów itp., poprawia wydajność hodowli i zmniejsza intensywność pracy.

Monitorowanie i wczesne ostrzeganie środowiska hodowlanego

W hodowli zainstalowano wiele czujników, które monitorują w czasie rzeczywistym parametry środowiskowe, takie jak amoniak, siarkowodor, temperatura i wilgotność, a także parametry fizjologiczne, takie jak aktywność, ilość pożywienia i woda pitna dla ptaków i zwierząt.

Analiza danych i tworzenie modeli umożliwiają inteligentne wczesne ostrzeżenie środowiska hodowlanego oraz ocenę stanu zdrowia zwierząt i ptaków w czasie rzeczywistym, aby szybko wykryć i rozwiązać problemy pojawiające się podczas hodowli.

System zarządzania produkcją rolną

Głównym celem jest informatyzacja produkcji rolnej i zarządzania, rejestrowanie upraw rolnych i procesów produkcyjnych. Funkcje systemu obejmują: zarządzanie zasobami podstawowymi, zarządzanie materiałami wejściowymi, zarządzanie archiwami upraw, zarządzanie uprawami upraw, zarządzanie przetwarzaniem produkcji, zarządzanie partiami, zarządzanie opakowaniami itp.

System śledzenia jakości i bezpieczeństwa produktów hodowlanych

Utworzenie systemu śledzenia jakości produktów rolnych i zwierzęcych, wykorzystanie Internetu rzeczy, kodu dwuwymiarowego i innych technologii do rejestrowania i śledzenia całego procesu rolnictwa, hodowli, ptactwa i wody od uprawy, hodowli, uprawy, zbioru, uboju, przetwarzania do sprzedaży, aby osiągnąć śledzalność jakości produktu i zabezpieczyć prawa i interesy konsumentów. Zapewnienie skutecznych mechanizmów i narzędzi nadzoru jakości i bezpieczeństwa produktów rolnych dla sektora rolnictwa i hodowli.

Centrum wielkich danych i inteligentnego podejmowania decyzji w rolnictwie

Integracja i podsumowanie danych

Ekstrakcja danych z wielu źródeł danych systemowych gromadzi różne dane rolne z różnych źródeł i zintegruje je w jedną centralną bazę danych, taką jak dane meteorologiczne, dane gleby, dane produkcyjne, dane sprzedaży, dane o cenach produktów rolnych itp.

Integracja różnych danych czujników z obszarów szkoleniowych inteligentnej uprawy i obszarów szkoleniowych inteligentnej uprawy, a także danych meteorologicznych, danych środowiskowych, danych wideo, danych o szkodnikach, danych dronów, danych o integracji nawozów wodnych, danych o pochodzeniu, danych rynkowych, danych o monitorowaniu stron trzecich i innych danych zewnętrznych, umożliwia zbieranie i przesyłanie danych w czasie rzeczywistym za pośrednictwem przewodowych i bezprzewodowych sieci komunikacyjnych.

Analiza danych na platformie rolniczej Big Data

Budowanie platformy przechowywania i zarządzania wielkimi danymi rolnymi, wykorzystując rozproszoną technologię przechowywania w celu efektywnego przechowywania i zarządzania ogromnymi ilościami danych rolnych. Opracowanie narzędzi do analizy i wydobycia dużych danych, wykorzystywanie algorytmów takich jak analiza statystyczna danych, uczenie maszynowe i uczenie głębokie do analizy danych rolniczych i wydobycia praw i wartości stojących za danymi.

1) Podstawowe informacje statystyczne i analizy

uBiblioteka informacji administracyjnych

W tym planowanie parku, postęp budowy, sytuacja instytucji zarządzających, lokalizacja parku, powierzchnia, rodzaj branży, wartość produkcji, informacje o korzyściach dla rolników itp.

uBiblioteka tematyczna informacji o przedsiębiorstwie lub bazie

Obejmuje informacje o przedsiębiorstwie, informacje o uprawie, dystrybucji odmian, wydajności, działalności rolnej, technologii procesów produkcyjnych, marki, danych marketingowych itp.

uBiblioteka usług społecznych

Obejmuje bazę wiedzy ekspertów rolnych, dane dotyczące uprawy, technologii przetwarzania, innowacji w parku itp. Uniwersalna władza obronna, informacje o zielonych usługach produkcyjnych itp.

Analiza środowiska uprawy rolnej

Uzyskiwanie danych dotyczących środowiska uprawy upraw, takich jak wilgotność gleby, temperatura powietrza, światło, stężenie dwutlenku węgla itp., za pomocą technologii takich jak czujniki, drony i teledetekcja, w celu monitorowania, analizy i prognozowania środowiska uprawy upraw w celu zapewnienia odpowiednich warunków uprawy i podejmowania decyzji w zakresie uprawy.

Monitorowanie i ocena wzrostu upraw

Korzystając z technologii takich jak czujniki, drony, teledetekcja, zbieranie danych dotyczących środowiska uprawy, stanu uprawy i innych, poprzez analizę danych w celu przewidywania trendów wzrostu upraw, prawdopodobieństwa wystąpienia chorób i szkodników, aby zapewnić wsparcie decyzyjne w produkcji rolnej.

(4) Analiza diagnostyki i zapobiegania szkodnikom

Wykorzystanie technologii rozpoznawania obrazów i analizy dużych danych do identyfikacji i analizy obrazów szkodników chorobowych w obszarach rolnych, określenia rodzaju, stopnia i zakresu rozprzestrzeniania się szkodników chorobowych oraz zapewnienia terminowych środków zapobiegania i zaleceń w celu zmniejszenia wpływu szkodników chorobowych na plony upraw.

5) Analiza produkcji rolnej

Dokładne zarządzanie procesem produkcji rolnej, w tym planowaniem upraw, alokacją zasobów i śledzeniem produkcji. Poprzez kompleksowe monitorowanie i zarządzanie procesami produkcji rolnej można poprawić wydajność produkcji rolnej, obniżyć koszty produkcji i poprawić jakość produktów rolnych.

6) Analiza operacyjna

Połączenie informacji o rynku rolnym, indeksów cen, danych o sprzedaży, śledzeniu pochodzenia produktów rolnych i innych danych, aby analizować sprzedaż produktów rolnych, efektywność kosztową, stosunek produkcji wejściowej, zmienności cen rynkowych i informacje zwrotne o rynku, analizować strategię biznesową, zapewnić producentom rolnym analizę korzyści ekonomicznych i ocenę ryzyka, można zrozumieć przewagę i wadę konkurencyjną przedsiębiorstw, a tym samym opracować bardziej racjonalny plan biznesowy.

Prognozy rynku rolnego

Wykorzystanie technologii analizy Big Data do analizy i prognozowania historycznych danych rynkowych rolnych, w tym ruchu cen, popytu rynkowego, podaży itp., zapewnia producentom rolnym informacje o trendach rynkowych i prognozach, które pomogą im podejmować bardziej racjonalne decyzje w zakresie produkcji i sprzedaży.

8) Analiza zasobów rolnych

W połączeniu z danymi dotyczącymi zasobów ziemskich, zasobów wodnych i innych zasobów, doskonałe zarządzanie zasobami rolnymi, poprawa efektywności wykorzystywania zasobów i obniżenie kosztów produkcji.

Monitorowanie i optymalizacja produktów rolnych

Zwiększenie efektywności produkcji rolnej i poziomu bezpieczeństwa jakości produktów rolnych poprzez analizę danych, monitorowanie i kontrolę wykorzystania składników rolnych

10) Analiza przemysłowa

Monitorowanie produkcji, monitorowanie materiałów, monitorowanie dostawców, monitorowanie jakości parku.

11) Zarządzanie pochodzeniem

Statystyki produktów śledzenia, statystyki kodu śledzenia, ranking regionu kodu śledzenia, mapa dystrybucji kodu śledzenia, monitoring jakości i bezpieczeństwa produktów rolnych oraz wczesne ostrzeżenie, zapewniające kompleksowy monitoring jakości i bezpieczeństwa produktów rolnych oraz wczesne ostrzeżenie o ryzyku w celu zapewnienia bezpieczeństwa jakości produktów rolnych.

Wielowymiarowa kabina decyzyjna

System monitorowania wizualnego zapewnia przywódcom kompleksową, wielowymiarową wizualizację wielkich danych rolnych, wspierając przywódców w zakresie makrokontroli powierzchni uprawy, struktury uprawy, postępu produkcji, wczesnego ostrzegania przed katastrofami, prognozy wydajności itp., zapewniając podstawę do podejmowania decyzji naukowych.

Baza wiedzy agrotechnicznej

Łączenie ogromnej i zróżnicowanej wiedzy technicznej w rolnictwie jest kluczowym punktem informacyjnym współczesnego rozwoju rolnictwa. Znajomość całego procesu w obszarze uprawy, od selekcji, siewu, zarządzania polami po zapobieganie chorobom i szkodnikom, takie jak techniki nawożenia dla różnych właściwości upraw, a także metody diagnostyki i zielonej kontroli chorób; Obszary hodowli obejmują zarządzanie hodowlą zwierząt, zapobieganie chorobom, a nawet kontrolę jakości wody w akwakulturze. Zapewnienie rolnikom, praktykom rolnym i innym pracownikom związanym z rolnictwem łatwego dostępu do specjalistycznej wiedzy agrotechnicznej, promowanie rozpowszechniania i stosowania wiedzy rolnej oraz zapewnienie solidnego wsparcia wiedzy dla rozwoju modernizacji rolnictwa i odnowienia obszarów wiejskich.

W oparciu o wbudowaną w system bazę wiedzy, system może być dopasowany do głównych systemów sztucznej inteligencji, takich jak deepseek i Culture Words. Zapewniamy klientom inteligentniejszą i bogatszą wiedzę agrotechniczną.

Przetwarzanie produktów rolnych i e-commerce

Demonstracja przetwarzania produktów rolnych

Budowa małych linii produkcyjnych do przetwarzania produktów rolnych, pokazywanie procesów przetwarzania produktów rolnych, takich jak czyszczenie, sortowanie, pakowanie, konserwowanie świeżości i suszenie, rozwijanie praktycznych umiejętności operacyjnych studentów w technologii przetwarzania produktów rolnych.

Budowa platformy e-commerce dla produktów rolnych

Założyć platformę e-commerce dla produktów rolnych, prowadzić sprzedaż online produktów rolnych, aby uczniowie zrozumieli modele i procesy operacyjne e-commerce dla produktów rolnych, opanować umiejętności e-commerce, takie jak marketing internetowy, obsługa klienta i dystrybucja logistyczna.

Kontrola i certyfikacja jakości produktów rolnych

Wyposażony w sprzęt do kontroli jakości produktów rolnych, aby przeprowadzić testy pozostałości pestycydów, zawartości metali ciężkich, wskaźników mikrobiologicznych i innych produktów rolnych, aby zapewnić bezpieczeństwo jakości produktów rolnych. Jednocześnie prowadzone są szkolenia związane z certyfikacją jakości produktów rolnych, aby uczniowie mogli zrozumieć standardy i procedury certyfikacji produktów rolnych.

Strefa szkoleniowa zastosowań dronów

Budowa lotniska dronów

Planowanie budowy specjalnego terenu lotu dronów, aby zaspokoić potrzeby startu i lądowania dronów, szkolenia lotniczego i operacji. Około obiektu znajdują się zabezpieczenia zapewniające bezpieczeństwo lotu.

2. Wyposażenie dronów

Zakup różnych rodzajów dronów wielobojowych, stacjonarnych i innych, wyposażonych w kamery HD, kamery wielospektralne, kamery termowizyjne i inne obciążenia, aby zaspokoić potrzeby różnych scenariuszy zastosowań, takich jak mapowanie ziemi rolnych, monitorowanie wzrostu upraw, zapobieganie szkodnikom i rozpylanie pestycydów.

Szkolenie w zakresie sterowania dronami i przetwarzania danych

Przeprowadzenie szkoleń technicznych w zakresie sterowania dronami, aby uczniowie i uczniowie mogli opanować podstawowe umiejętności operacyjne dronów, takie jak start, lądowanie, latanie i planowanie trasy.

Przeprowadzenie szkoleń w zakresie przetwarzania danych z dronów, w tym łączenia obrazów, analizy danych i tworzenia raportów, umożliwia uczniom umiejętne wykorzystanie danych pozyskanych przez drony do analizy produkcji rolnej i podejmowania decyzji.

Rozwój i prezentacja technologii inteligentnego rolnictwa

Rozwój technologii inteligentnego rolnictwa

Budowanie Muzeum Nauki i Technologii Inteligentnego Rolnictwa, poprzez prezentacje fizyczne, prezentacje modeli, interakcje multimedialne i inne formy, aby upowszechnić koncepcje, technologie, proces rozwoju i wyniki zastosowań inteligentnego rolnictwa dla społeczeństwa, zwiększyć świadomość i zainteresowanie społeczeństwa inteligentnym rolnictwem.

Wykaz wyników inteligentnego rolnictwa

Pokaż w obszarze wystawowym osiągnięcia bazy szkoleniowej w zakresie badań i rozwoju inteligentnych technologii rolnych, promocji zastosowań i kształcenia talentów, w tym wyniki projektów badawczych, certyfikaty nagrodzone, prace studentów itp., aby zwiększyć wpływ i rolę demonstracyjną bazy szkoleniowej.

6 Nasze zalety

(1) System oprogramowania oparty naDojrzałe rzeczy.Uniwersalna platforma sieciowaElastyczne i konfigurowalne funkcje, stabilne i niezawodne działanie systemu oraz doskonała wydajność.

(2)Zintegrowana funkcja monitorowania wideoBezproblemowa integracja wideo z monitorowaniem środowiska umożliwia prawdziwe zarządzanie monitorowaniem wizualnym.

(3)Wysoka integracjaWybór sprzętu do monitorowania przedniego końca wykorzystuje zintegrowany inteligentny terminal do monitorowania cieplarni, niezależnie opracowany przez Wen Long Runcheng, wysoki stopień integracji, nie wymaga specjalnej instalacji, jest gotowy do podłączenia, łatwa konserwacja późniejsza.

(4)Wysoka niezawodność sprzętu, Klasa ochrony sprzętu przedniego wyższa niż IP66, pyłoszczelna i wodoodporna, może być zainstalowana na zewnątrz i dostosowana do trudnych środowisk, takich jak deszcz i wilgotność.

(5)Poprawa funkcjonalności systemu oprogramowaniaInterfejs systemu dostosowany specjalnie dla klientów rolnych, przyjazny dla interfejsu i łatwy w obsłudze. Zintegrowana funkcja monitorowania wideo umożliwia wygodne zdalne zarządzanie wizualizacją.

(6)Dobra zgodnośćZa pomocą konfiguracji można podłączyć urządzenia do pozyskiwania i sterowania różnych marek, które już istnieją u klienta. Elastyczne funkcje konfiguracyjne, które spełniają indywidualne potrzeby różnych klientów.

(7)Obsługuje dostęp do wielu terminali, takich jak komputer, telefon komórkowy, padOprogramowanie klienta dla smartfonów umożliwia monitorowanie środowiska cieplarnianego w dowolnym momencie i w dowolnym miejscu. IntegracjaWeChat, wiadomości SMSRóżne sposoby prezentacji i interakcji zapewniają terminową i łatwą dostawę informacji.

(8)Dobra skalowalność systemuObsługuje rozwój wtórny, może być głęboko zintegrowany z innymi istniejącymi systemami informacyjnymi klienta.

• Centrum prezentacyjne:Demonstracja inteligentnej platformy rolniczej chmury

◆ Aby uzyskać więcej informacji, prosimy zadzwonić do naszej linii doradczej:

◆ Kliknij:Skontaktuj się z nami