

Quelles sont les applications de l'Internet des objets dans le domaine agricole ?
Les applications de l'Internet des objets dans le domaine agricole comprennent : 1. La surveillance et l'utilisation des ressources agricoles pour réaliser une planification globale et une surveillance des ressources de l'agriculture régionale ; 2. La surveillance de l'environnement écologique agricole pour détecter en permanence les changements dans l'environnement écologique 3. Production agricole Gestion délicate 4. Traçabilité de la sécurité des produits agricoles 5. Services cloud de l'Internet des objets agricole, établissement de services de plate-forme de stockage en nuage, de cloud computing et d'analyse du cloud.
L'environnement d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 10, ordinateur Dell G3.
Ces dernières années, l'Internet des objets agricole s'est développé à plein régime dans notre pays. Même si de grands progrès ont été réalisés, il existe encore quelques lacunes par rapport aux pays étrangers. Jetons un coup d'œil à l'application de cette technologie à l'étranger avec Kaiyi Internet of Things. À l'étranger, l'application de l'Internet des objets agricole se concentre principalement sur la surveillance et l'utilisation des ressources agricoles, la surveillance de l'environnement écologique agricole, la gestion précise de la production agricole et la traçabilité de la sécurité des produits agricoles.
(1) Domaine de surveillance et d'utilisation des ressources agricoles
Dans le domaine de la surveillance et de l'utilisation des ressources agricoles, divers satellites de ressources sont utilisés pour collecter l'état des terres et des ressources, ainsi que des capteurs avancés, la transmission d'informations et Internet est utilisé pour intégrer La plateforme de suivi, de transmission et d'analyse de l'information réalise la planification globale et le suivi des ressources de l'agriculture régionale. Par exemple, le réseau de surveillance des ressources forestières et de l'environnement établi par l'Université de Californie à Los Angeles fournit des informations en temps réel sur l'utilisation des ressources aux départements correspondants grâce à la surveillance en temps réel des ressources forestières en Californie et fournit un soutien à la gestion globale des ressources forestières. . L'Europe utilise principalement des satellites de ressources pour surveiller en temps réel les informations sur l'utilisation des terres. Parmi eux, la France utilise la technologie des satellites de communication pour prévoir les conditions météorologiques désastreuses et prévoir les ravageurs et les maladies.
(2) Domaine de surveillance de l'environnement écologique agricole
Dans le domaine de la surveillance de l'environnement écologique agricole, l'Internet des objets agricole utilise principalement des moyens de haute technologie pour construire un réseau avancé de surveillance de l'environnement écologique agricole, en utilisant Technologie de capteur sans fil et fusion d'informations La technologie de transmission et la technologie d'analyse intelligente détectent les changements dans l'environnement écologique. Par exemple, des chercheurs de l'Université de Californie à Berkeley ont utilisé des réseaux de capteurs sans fil pour effectuer une surveillance environnementale périodique de 9 mois des habitats des pétrels sur l'île Daya, en utilisant le déploiement régionalisé de nœuds de capteurs MICA statiques pour obtenir une surveillance sans intrusion ni dommage des éléments sensibles. la faune et ses habitats. Certains pays, comme les États-Unis, la France et le Japon, utilisent principalement des méthodes globales pour établir des plateformes nationales d'information agricole afin de réaliser une surveillance automatique de l'environnement écologique agricole et d'assurer le développement durable de l'environnement écologique agricole.
(3) Le domaine de la gestion fine de la production agricole
Dans le domaine de la gestion fine de la production agricole, les capteurs IoT agricoles tels que la lumière, la température, l'eau, l'air, le sol et la biologie sont déployés dans la production de grandes cultures, dans la plantation de vergers, l'élevage de bétail et de volailles, etc., une perception ininterrompue, une prise de décision en temps réel et une production raffinée sont obtenues. Par exemple, en 2002, Intel a pris l'initiative de créer le premier vignoble de réseaux de capteurs sans fil au monde dans l'Oregon, aux États-Unis. En utilisant les capteurs de la série Mote de Crossbow, des données telles que la lumière, la température et l'humidité du sol sont collectées chaque minute pour surveiller les changements subtils dans l'environnement de culture du raisin en temps réel afin d'assurer la croissance saine des raisins en 2004, deux fermes de Géorgie, aux États-Unis, utilisé Le système vidéo longue distance et la technologie de positionnement GPS pris en charge par Internet sans fil surveillent respectivement l'emballage des légumes et le système d'irrigation. Le système néerlandais de gestion intelligente des truies VELOS peut réaliser une alimentation automatique, une gestion automatique, une transmission automatique des données et une alarme automatique. La Thaïlande a initialement créé un Internet des objets pour l'aquaculture à petite échelle, résolvant les problèmes d'application de la technologie RFID dans le domaine des produits aquatiques.
(4) Dans le domaine de la traçabilité de la sécurité des produits agricoles
Dans le domaine de la traçabilité de la sécurité des produits agricoles, utiliser la technologie des codes-barres et la technologie RFID pour suivre, identifier et surveiller la production, le transport, et les processus de consommation des produits agricoles pour garantir la qualité et la sécurité des produits agricoles. Par exemple, depuis 2001, les bovins de boucherie canadiens utilisent des étiquettes auriculaires à code-barres unidimensionnelles, puis sont passés à des étiquettes auriculaires électroniques ; en 2004, le Japon a construit un système de test de traçabilité des produits agricoles basé sur la technologie RFID, utilisant des étiquettes RFID pour assurer la gestion de la circulation et l'identification individuelle. identification des produits agricoles. Ces dernières années, la RFID est devenue plus largement utilisée et a ainsi formé des industries de technologie d'identification automatique et de fabrication d'équipements. Selon le rapport du premier trimestre 2007 d'ABIresearch, une société d'études de marché américaine, le marché mondial de la RFID en 2006 s'élevait à 3,812 milliards de dollars américains, dont la région Asie-Pacifique est devenue le plus grand marché au monde, avec une échelle de 1,407 milliards de dollars américains.
(5) Domaine des services cloud IoT agricoles
Services de plate-forme établis dans le stockage cloud, le cloud computing et l'analyse cloud. En 2007, Google a proposé pour la première fois le concept de « cloud computing ». En 2008, Microsoft a lancé le système d'exploitation Windows Azure dans le but de créer une nouvelle plate-forme de cloud computing basée sur l'architecture Internet. Amazon utilise Elastic Compute Cloud (EC2) et Simple Storage Service (S3) pour fournir des services de cloud computing et de stockage aux entreprises. Le gouvernement américain a lancé USA.gov, une plate-forme de développement de données à grande échelle pour les données majeures des principaux ministères et commissions. y compris le ministère américain de l'Agriculture, et a développé le site Web Apps.gov, la première réalisation de cloud computing. Depuis mai 2009, le Japon s'est engagé à construire le système Kasumigaseki Cloud et à créer un déploiement stratégique national de cloud computing. La migration de la technologie cloud vers le domaine agricole peut mieux promouvoir le développement de l'Internet des objets agricole. Sur la plate-forme cloud agricole, le stockage cloud résout le problème de la dispersion des ressources d'informations agricoles, de la segmentation de l'industrie et des informations liées à l'agriculture grâce au stockage en ligne et au réseau. disques durs, etc. Le problème de l'intégration insuffisante des ressources ; le cloud computing a également progressivement amélioré les modèles d'architecture de l'infrastructure en tant que service (IaaS), de la plate-forme en tant que service (PaaS) et du logiciel en tant que service (SaaS) pour l'agriculture, et le modèle consistant à « déplacer les plates-formes vers le haut et étendre les services vers le bas » a changé. Le développement de services cloud plus omniprésents rend le développement de l'Internet des objets agricole plus opportun, plus pratique et plus omniprésent.
Recommandations associées : "Vidéo de programmation"
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) dans les systèmes Internet des objets (IoT) marque un progrès important dans le développement de la technologie intelligente. Cette convergence s'appelle AIoT (intelligence artificielle pour l'Internet des objets) et améliore non seulement les capacités du système, mais modifie également la façon dont les systèmes IoT fonctionnent, apprennent et s'adaptent à l'environnement. Explorons cette intégration et ce qu'elle signifie. Le rôle de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans l'IoT Traitement et analyse améliorés des données Interprétation avancée des données : les appareils IoT génèrent d'énormes quantités de données. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique peuvent trier intelligemment ces données, en extraire des informations précieuses et identifier des modèles invisibles du point de vue humain ou des méthodes traditionnelles de traitement des données. L'analyse prédictive utilise l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour prédire les tendances futures sur la base de données historiques

L'IoT robotique est un développement émergent qui promet de rassembler deux technologies précieuses : les robots industriels et les capteurs IoT. L'Internet des objets robotiques deviendra-t-il courant dans le secteur manufacturier ? Qu'est-ce que l'Internet des objets robotiques (IoRT) est une forme de réseau qui connecte les robots à Internet. Ces robots utilisent des capteurs IoT pour collecter des données et interpréter leur environnement. Ils sont souvent associés à diverses technologies telles que l’intelligence artificielle et le cloud computing pour accélérer le traitement des données et optimiser l’utilisation des ressources. Le développement de l’IoRT permet aux robots de détecter et de réagir plus intelligemment aux changements environnementaux, apportant ainsi des solutions plus efficaces à diverses industries. En s'intégrant à la technologie IoT, l'IoRT peut non seulement réaliser un fonctionnement autonome et un auto-apprentissage, mais également

Partout dans le monde, le secteur manufacturier en particulier semble avoir progressivement surmonté les difficultés liées à la pandémie et aux perturbations de la chaîne d’approvisionnement d’il y a quelques années. Toutefois, les fabricants devraient être confrontés à de nouveaux défis d’ici 2024, dont beaucoup pourront être résolus grâce à une application plus large des technologies numériques. Des recherches récentes de l'industrie se sont concentrées sur les défis auxquels les fabricants sont confrontés cette année et sur la manière dont ils envisagent d'y répondre. Une étude du State of Manufacturing Report révèle qu'en 2023, l'industrie manufacturière est confrontée à une incertitude économique et à des défis en matière de main-d'œuvre, et qu'il est urgent d'adopter de nouvelles technologies pour résoudre ces problèmes. Deloitte a fait valoir un point similaire dans ses Perspectives manufacturières 2024, notant que les entreprises manufacturières seront confrontées à l’incertitude économique, aux perturbations de la chaîne d’approvisionnement et aux difficultés de recrutement de main-d’œuvre qualifiée. peu importe la situation

Avec le développement de la technologie IoT, de plus en plus d’appareils sont capables de se connecter à Internet, de communiquer et d’interagir via Internet. Dans le développement d'applications IoT, le protocole de transport de télémétrie Message Queuing (MQTT) est largement utilisé comme protocole de communication léger. Cet article explique comment utiliser l'expérience pratique du développement Java pour implémenter les fonctions IoT via MQTT. 1. Qu'est-ce que MQT ? QTT est un protocole de transmission de messages basé sur le modèle de publication/abonnement. Il présente une conception simple et une faible surcharge, et convient aux scénarios d'application qui transmettent rapidement de petites quantités de données.

En tant qu'entreprise technologique axée sur l'innovation, Christie est en mesure de fournir des solutions complètes, une riche expérience industrielle et un réseau de services complet en matière de technologie audiovisuelle intelligente. Lors du salon InfoCommChina de cette année, Christie a présenté des projecteurs laser RVB purs, des projecteurs laser 1DLP, des murs vidéo LED ainsi que des solutions de gestion et de traitement de contenu. Sur le site de l'événement, un dôme sphérique extérieur personnalisé à grande échelle spécialement conçu pour les affichages astronomiques est devenu le centre de la scène. Christie l'a baptisé « Sphere Deep Space », et le projecteur laser pur Christie M4K25RGB lui a donné une « vitalité verte ». M. Sheng Xiaoqiang, directeur principal du service technique du département des affaires commerciales en Chine, a déclaré : Il n'est pas difficile de réaliser une projection d'un dôme sphérique extérieur, mais elle peut être rendue plus petite et la couleur

Avec le développement continu des technologies intelligentes, les bâtiments intelligents sont devenus une force puissante dans le secteur de la construction actuel. Dans l’essor des bâtiments intelligents, les capteurs de l’Internet des objets (IoT) et l’intelligence artificielle (IA) ont joué un rôle crucial. Leur combinaison n’est pas seulement une simple application technique, mais aussi une subversion complète des concepts de construction traditionnels, nous apportant un environnement de construction plus intelligent, efficace et confortable. Au cours des dernières années, et particulièrement à la suite de la pandémie de COVID-19, les défis auxquels est confrontée la gestion des bâtiments se sont accrus et ont évolué à mesure que les attentes envers les gestionnaires d'installations ont changé et que les besoins en matière de viabilité se sont accrus. L'évolution vers des environnements de travail plus intégrés et plus flexibles au sein des bureaux modifie également la façon dont les bâtiments commerciaux sont utilisés, nécessitant une visibilité en temps réel sur l'utilisation du bâtiment et les tendances des occupants.

Expérience pratique de la programmation C++ de l'Internet des objets L'Internet des objets (IoT) est un sujet brûlant qui a attiré beaucoup d'attention ces dernières années. Il connecte divers appareils et capteurs les uns aux autres pour réaliser le partage d'informations et un contrôle intelligent. Dans le développement de l'Internet des objets, C++, en tant que langage de programmation puissant, présente les caractéristiques de hautes performances et d'efficacité, il est donc largement utilisé dans le domaine de l'Internet des objets. Dans cet article, je partagerai une expérience pratique accumulée dans la programmation C++ IoT, dans l'espoir de fournir une référence utile aux développeurs.

Avec le développement du Big Data et de l’intelligence artificielle, l’Internet des objets évolue de plus en plus dans le sens de l’AIOT. L'infrastructure de l'Internet des objets deviendra une nouvelle génération d'infrastructures d'information, formant une trinité d'architecture « Internet des objets », « Internet numérique » et « Internet intelligent ». La collecte, le stockage, l’analyse, l’exploration et l’application intelligente des données de l’infrastructure IoT sont très importants. À cette fin, nous devons modéliser systématiquement les données IoT et établir un système complet et standard de modélisation des données IoT pour fournir des garanties de base. De cette manière, nous pouvons mieux analyser, exploiter et appliquer les données IoT et promouvoir davantage le développement de l’IoT. Le modèle objet vise à normaliser et décrire sémantiquement, identifier et gérer les objets, et à promouvoir l'intelligence et l'efficacité de l'Internet des objets. Modélisation d'ontologies IoT : Objectif : Résoudre le problème « qu'est-ce qu'un objet ? »