البحث المتقدم

تصميم نظام جديد للمراقبة عن بعد للبيوت المحمية الذكية باستخدام إنترنت الأشياء والشبكات العصبية التلافيفية العميقة

Title Design of a Novel Remote Monitoring System for Smart Greenhouses Using the Internet of Things and Deep Convolutional Neural Networks

الباحث الرئيس محمد بن غانم
التخصص: الفيزياء
التخصص الدقيق: التحكم الذكي في بيت محمي
المستخلص: دعم المزارعين وتحسين جودة إنتاج المحاصيل ، أصبح تصميم الصوبات الزراعية الذكية أمرًا لا غنى عنه. في هذا البحث ، تم تصميم نموذج أولي جديد للرصد عن بعد لبيت محمي يسمح النموذج الأولي بإنشاء بيئة اصطناعية مناسبة داخل الدفيئة (على سبيل المثال ، الري بالمياه ، والتهوية ، وشدة الضوء ، وتركيز ثاني أكسيد الكربون). بفضل تقنية إنترنت الأشياء ، تم قياس المعلمات التي يتم التحكم فيها (درجة حرارة الهواء ، والرطوبة النسبية ، ورطوبة التربة بالسعة ، وشدة الضوء ، وتركيز ثاني أكسيد الكربون) وتحميلها إلى صفحة ويب مصممة باستخدام أجهزة استشعار مناسبة مع وحدة Wi-Fi منخفضة التكلفة ( NodeMCU V3). تم أيضًا تطوير تطبيق Android للهاتف المحمول باستخدام وحدة A6 GSM لإخطار المزارعين (على سبيل المثال ، إرسال رسالة تحذير في حالة وجود أي شذوذ) فيما يتعلق بحالة النباتات. تم استخدام كاميرا منخفضة التكلفة لجمع وإرسال صور النباتات عبر صفحة الويب لتحديد الأمراض المحتملة وتصنيفها. في هذا السياق ، تم تطوير وتنفيذ شبكة عصبية تلافيفية التعلم العميق في Raspberry Pi 4. لتزويد النموذج الأولي ، تم بناء نظام ضوئي صغير الحجم. أظهرت النتائج التجريبية جدوى وأظهرت قدرة النموذج الأولي على مراقبة ومراقبة الدفيئة عن بعد ، وكذلك التعرف على حالة النباتات. يمكن أن يوفر النموذج الأولي الذكي المصمم خدمات قياس واستشعار عن بُعد في الوقت الفعلي للمزارعين.
Abstract: To support farmers and improve the quality of crops production, designing of smart greenhouses is becoming indispensable. In this paper, a novel prototype for remote monitoring of a greenhouse is designed. The prototype allows creating an adequate artificial environment inside the greenhouse (e.g., water irrigation, ventilation, light intensity, and CO2 concentration). Thanks to the Internet of things technique, the parameters controlled (air temperature, relative humidity, capacitive soil moisture, light intensity, and CO2 concentration) were measured and uploaded to a designed webpage using appropriate sensors with a low-cost Wi-Fi module (NodeMCU V3). An Android mobile application was also developed using an A6 GSM module for notifying farmers (e.g., sending a warning message in case of any anomaly) regarding the state of the plants. A low-cost camera was used to collect and send images of the plants via the webpage for possible diseases identification and classification. In this context, a deep learning convolutional neural network was developed and implemented into a Raspberry Pi 4. To supply the prototype, a small-scale photovoltaic system was built. The experimental results showed the feasibility and demonstrated the ability of the prototype to monitor and control the greenhouse remotely, as well as to identify the state of the plants. The designed smart prototype can offer real-time remote measuring and sensing services to farmers.
الحالة: محكم ومنشور
جهة التحكيم: Energies Journal
دار النشر: MDPI, ST ALBAN-ANLAGE 66, BASEL, SWITZERLAND, CH-4052
سنة النشر: 2021
تحويل التاريخ