一、项目简介

1.技术背景

随着信息技术的不断更迭，物联网技术正在逐步改变传统农业的生产方式，智慧农业大棚技术的研究与实施，有利于作物生长环境精准监测与智能调控、降低人力成本，在农业种植方面具有重要意义与实用价值。现有部分智慧大棚虽已实现一定程度智能化管理，但仍存在技术集成度不高、系统稳定性差、操作复杂等问题，在数据采集、处理和分析方面也存在一定瓶颈。采用机器视觉、数据边缘端与云端综合处理等方法，对作物生长环境与生长情况进行监测与分析，有利于精准农业的实施。

2. 选题范围与方向

（1）大棚环境监测及多源信息融合方法研究

针对农业大棚植物生长特性，有针对性的在土壤、空气中部署多种高精度传感器，实时采集大棚内部环境数据，包括温湿度、各种气体浓度、土壤酸碱度等，构建智能农业大棚环境监测系统，为环境调节及精准灌溉提供决策支持。

（2）作物生长态势分析方法研究

针对人工检测作物生长情况主观性强、效率低等问题，采用视觉感知及机器学习方法，分析作物不同生长阶段特征，检测并识别出作物生长阶段，同时进行作物成熟度检测及产量预估，提升采摘效率和准确性。

（3）大棚环境远程监控与交互系统研究

基于嵌入式平台将大棚环境数据与作物图像数据进行边缘端处理，同时上传关键数据至云平台进行分析与处理，实现环境参数的远程监测、异常识别和智能控制等功能。同时开发用户端小程序，使用户可以通过小程序实时查看大棚内的环境数据与作物生长状况，自动或手动远程调整环境参数阈值或控制大棚设备，实现远程监控和管理。

3.实验条件

项目依托常州市传感网与环境感知重点实验室开展，实验室可提供鸿蒙物联网开发套件、STM32嵌入式开发套件、昇腾AI开发板、高性能图像处理服务器、深度学习开发套件等设备进行实验及数据分析，以保证项目研究的顺利开展。

二、招募学生要求

（学生参与项目研究所需的知识背景、技术能力等要求）

物联网工程、电子信息类专业，对多源信息融合及计算机视觉有浓厚兴趣；

熟悉C或Python语言的编程和调试；

能够进行嵌入式系统、云平台开发。