基于物联网的水稻供应链信息处理系统的制作方法

1.本发明涉及信息处理技术领域，具体是基于物联网的水稻供应链信息处理系统。


背景技术：

2.农业物联网一般应用是将大量的传感器节点构成监控网络，通过各种传感器采集信息实时显示或作为自动控制的参变量参与到自动控制中，其可以为温室精准调控提供科学依据，达到增产、改善品质、调节生长周期、提高经济效益的目的，同时帮助农民及时发现问题，并且准确地确定发生问题的位置，这样农业将逐渐地从以人力为中心、依赖于孤立机械的生产模式转向以信息和软件为中心的生产模式，从而大量使用各种自动化、智能化、远程控制的生产设备；
3.但是，现有的水稻供应链信息处理系统不能合理的将采集的水稻产品相关数据划分优先级并分配至对应的选中终端进行数据处理，导致数据处理效率和速度较低，为此，我们提出基于物联网的水稻供应链信息处理系统。


技术实现要素：

4.本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出基于物联网的水稻供应链信息处理系统。
5.为实现上述目的，根据本发明的第一方面的实施例提出基于物联网的水稻供应链信息处理系统，包括信息采集模块、终端分配模块、生长监测模块、数据库以及调控分析模块；
6.所述信息采集模块用于响应于预设的信息采集指令，通过物联网监控节点采集水稻产品信息，并将采集的水稻产品信息传输至数据分析模块；
7.所述数据分析模块用于对接收到的水稻产品信息进行分析，根据处理系数cl对水稻产品信息划分优先级，生成水稻产品信息的处理优先表；所述数据分析模块用于反馈水稻产品信息在处理优先表所处的序列位置至控制器，所述控制器按照数据分析模块反馈的序列位置对该水稻产品信息进行处理；
8.所述终端分配模块与控制器相连接，用于根据预设规则将水稻产品信息分配至对应的处理终端进行处理，所述预设规则具体为：
9.将接入系数lg大于预设系数阈值的处理终端标记为初选终端；选取传输偏值sp最小的初选终端作为选中终端；
10.所述调控分析模块用于对数据库内存储的带有时间戳的生长异常信息进行调控系数分析，并将调控系数tk经控制器传输到存储模块进行存储。
11.进一步地，所述数据分析模块的具体分析步骤为：
12.采集预设时间内对应水稻产品种类的交易行为数据，根据交易行为数据对该水稻产品种类的交易吸引值jx进行评估；所述交易行为数据包括交易时间、交易数量以及交易金额；
13.根据接收到的水稻产品信息结合大数据平台确定当前水稻的生长周期，自动从存储模块中获取该生长周期的调控系数tk；
14.利用公式cl＝jx
×
k3 tk
×
k4计算得到对应水稻产品信息的处理系数cl，其中k3、k4均为系数因子；将水稻产品信息按照处理系数cl大小进行排序，得到水稻产品信息的处理优先表。
15.进一步地，所述交易吸引值jx的具体评估过程为：
16.统计该水稻产品种类的交易次数为c1，将该水稻产品种类每次的交易数量进行累积得到交易总数量z1，将该水稻产品种类每次的交易金额进行累积得到交易总金额w1；
17.将相邻的交易时间进行时间差计算得到交易间隔ti，将交易间隔ti与间隔阈值相比较，统计ti小于间隔阈值的次数占比为zb1；当ti小于间隔阈值时，获取ti与间隔阈值的差值并求和得到差隔值g1；利用公式gz＝zb1
×
k1 g1
×
k2计算得到间隔系数gz，其中k1、k2为系数因子；
18.利用公式jx＝c1
×
a1 z1
×
a2 w1
×
a3 gz
×
a4计算得到该水稻产品种类的交易吸引值jx，其中a1、a2、a3、a4均为系数因子。
19.进一步地，所述终端分配模块的具体分配步骤为：
20.获取每个处理终端在当前时刻下的访问节点连接数为lt，设定对应处理终端接入访问节点的最大容量为l0，最小容量为l1；
21.利用公式lg＝(l0-lt)/(lt-l1)计算得到该处理终端的接入系数lg；将接入系数lg大于预设系数阈值的处理终端标记为初选终端；
22.将控制器向初选终端传输数据的延迟标记为hi；i＝1，
…
，n；其中n表示第n次传输，将控制器向初选终端传输数据的码率标记为mi，其中hi与mi一一对应；利用公式csi＝(mi
×
a5)/(hi
×
a6)计算得到初选终端的传输值csi，其中a5、a6为系数因子；
23.统计csi小于传输阈值的次数占比为p1，当csi小于传输阈值时，获取csi与传输阈值的差值并求和得到传输差值ct；利用公式sp＝p1
×
g5 ct
×
g6计算得到初选终端的传输偏值sp，其中g5、g6为系数因子。
24.进一步地，水稻产品信息包括水稻产品种类和田间生产环节的可追溯信息，所述田间生产环节的可追溯信息包括水稻生长环境信息和水稻的生长情况。
25.进一步地，所述生长监测模块用于对水稻的生长情况进行监测，当监测到水稻生长出现异常时，记录生长异常信息并将生长异常信息打上时间戳传输到数据库进行实时存储；其中生长异常信息包括水稻产品种类、异常生长周期以及异常等级。
26.进一步地，该系统还包括指令输入模块，管理人员可通过指令输入模块发送信息采集/更新指令至信息采集模块，获取最新的水稻产品信息。
27.进一步地，所述调控分析模块的具体分析方法为：
28.根据水稻产品种类，获取同一水稻产品种类的历史生长异常信息；
29.根据生长周期，统计同一生长周期的异常次数为c2；当该生长周期出现异常时，将对应的异常等级标记为yd；
30.将异常等级yd与异常阈值相比较，统计yd≥异常阈值的次数占比为yb2，当yd≥异常阈值时，获取yd与异常阈值的差值并求和得到等级超值cz；利用公式cd＝yb2
×
g1 cz
×
g2计算得到异常超值cd，其中g1、g2为系数因子；
31.利用公式tk＝c2
×
g3 cd
×
g4计算得到对应生长周期的调控系数tk，其中g3、g4为系数因子。
32.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
33.1、本发明中数据分析模块用于对接收到的水稻产品信息进行分析，采集预设时间内对应水稻产品种类的交易行为数据对该水稻产品种类的交易吸引值进行评估，根据接收到的水稻产品信息结合大数据平台确定当前水稻的生长周期，自动从存储模块中获取该生长周期的调控系数tk，利用公式cl＝jx
×
k3 tk
×
k4计算得到对应水稻产品信息的处理系数cl，根据处理系数cl对水稻产品信息划分优先级，生成水稻产品信息的处理优先表；便于管理人员优先对交易热度高、易出问题的水稻产品信息进行研究分析，以便及时发现问题，利于水稻生长；
34.2、本发明中终端分配模块用于根据预设规则将水稻产品信息分配至对应的处理终端进行处理，获取每个处理终端在当前时刻下的访问节点连接数为lt，结合对应处理终端接入访问节点的最大容量、最小容量，得到该处理终端的接入系数lg，将接入系数lg大于预设系数阈值的处理终端标记为初选终端，获取控制器向初选终端传输数据的延迟和码率，计算得到初选终端的传输偏值sp，选取传输偏值sp最小的初选终端作为选中终端，提高数据处理效率。
附图说明
35.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
36.图1为本发明的系统框图。
具体实施方式
37.下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
38.如图1所示，基于物联网的水稻供应链信息处理系统，包括信息采集模块、数据分析模块、控制器、终端分配模块、生长监测模块、数据库、调控分析模块以及存储模块；
39.信息采集模块用于响应于预设的信息采集指令，通过物联网监控节点采集水稻产品信息，并将采集的水稻产品信息传输至数据分析模块；水稻产品信息包括水稻产品种类和田间生产环节的可追溯信息；田间生产环节的可追溯信息包括水稻生长环境信息和水稻的生长情况；
40.数据分析模块用于对接收到的水稻产品信息进行分析，根据处理系数cl对水稻产品信息划分优先级，生成水稻产品信息的处理优先表，具体分析步骤为：
41.步骤一：当数据分析模块接收到水稻产品信息，采集预设时间内对应水稻产品种类的交易行为数据；交易行为数据包括交易时间、交易数量以及交易金额；
42.步骤二：根据交易行为数据对该水稻产品种类的交易吸引值进行评估，具体为：
43.s21：统计该水稻产品种类的交易次数为c1，将该水稻产品种类每次的交易数量进行累积得到交易总数量z1，将该水稻产品种类每次的交易金额进行累积得到交易总金额w1；
44.将相邻的交易时间进行时间差计算得到交易间隔ti，将交易间隔ti与间隔阈值相比较，统计ti小于间隔阈值的次数占比为zb1；当ti小于间隔阈值时，获取ti与间隔阈值的差值并求和得到差隔值g1；利用公式gz＝zb1
×
k1 g1
×
k2计算得到间隔系数gz，其中k1、k2为系数因子；
45.利用公式jx＝c1
×
a1 z1
×
a2 w1
×
a3 gz
×
a4计算得到该水稻产品种类的交易吸引值jx，其中a1、a2、a3、a4均为系数因子；
46.步骤三：根据接收到的水稻产品信息结合大数据平台确定当前水稻的生长周期，自动从存储模块中获取该生长周期的调控系数tk；
47.利用公式cl＝jx
×
k3 tk
×
k4计算得到对应水稻产品信息的处理系数cl，其中k3、k4均为系数因子；
48.步骤四：将水稻产品信息按照处理系数cl大小进行排序，得到水稻产品信息的处理优先表，数据分析模块用于反馈水稻产品信息在处理优先表所处的序列位置至控制器，控制器按照数据分析模块反馈的序列位置对该水稻产品信息进行处理；
49.其中处理系数cl越大，则对应水稻产品信息的处理优先级越高；在本实施例中，数据分析模块用于根据处理系数cl大小对水稻产品信息进行排序，便于管理人员优先对交易热度高、易出问题的水稻产品信息进行研究分析，及时发现问题，以达到增产、改善品质、调节生长周期、提高经济效益的目的；
50.终端分配模块与控制器相连接，用于根据预设规则将水稻产品信息分配至对应的处理终端进行处理，预设规则具体包括：
51.获取每个处理终端在当前时刻下的访问节点连接数为lt，设定对应处理终端接入访问节点的最大容量为l0，最小容量为l1；
52.利用公式lg＝(l0-lt)/(lt-l1)计算得到该处理终端的接入系数lg；将接入系数lg大于预设系数阈值的处理终端标记为初选终端；
53.将控制器向初选终端传输数据的延迟标记为hi；i＝1，
…
，n；其中n表示第n次传输，将控制器向初选终端传输数据的码率标记为mi，其中hi与mi一一对应；利用公式csi＝(mi
×
a5)/(hi
×
a6)计算得到初选终端的传输值csi，其中a5、a6为系数因子；
54.将传输值csi与传输阈值相比较，统计csi小于传输阈值的次数占比为p1，当csi小于传输阈值时，获取csi与传输阈值的差值并求和得到传输差值ct；利用公式sp＝p1
×
g5 ct
×
g6计算得到初选终端的传输偏值sp，其中g5、g6为系数因子；
55.选取传输偏值sp最小的初选终端作为选中终端，终端分配模块用于将水稻产品信息分配至中终端进行处理；
56.生长监测模块用于对水稻的生长情况进行监测，当监测到水稻生长出现异常时，记录生长异常信息并将生长异常信息打上时间戳传输到数据库进行实时存储；其中生长异常信息包括水稻产品种类、异常生长周期以及异常等级，异常等级由管理中心根据异常类型、水稻作物损害以及应急资源投入三个维度的数据评估得出；
57.调控分析模块用于对数据库内存储的带有时间戳的生长异常信息进行调控系数分析，具体分析方法为：
58.根据水稻产品种类，获取同一水稻产品种类的历史生长异常信息；
59.根据生长周期，统计同一生长周期的异常次数为c2；当该生长周期出现异常时，将对应的异常等级标记为yd；
60.将异常等级yd与异常阈值相比较，统计yd≥异常阈值的次数占比为yb2，当yd≥异常阈值时，获取yd与异常阈值的差值并求和得到等级超值cz；利用公式cd＝yb2
×
g1 cz
×
g2计算得到异常超值cd，其中g1、g2为系数因子；
61.利用公式tk＝c2
×
g3 cd
×
g4计算得到对应生长周期的调控系数tk，其中g3、g4为系数因子；其中调控系数tk越大，则表明该水稻产品种类在对应生长周期出现问题可能性越高，需要管理人员重点关注；调控分析模块用于将调控系数tk经控制器传输到存储模块进行存储；
62.该系统还包括指令输入模块，管理人员可通过指令输入模块发送信息采集/更新指令至信息采集模块，获取最新的水稻产品信息，方便管理人员研究分析，提高调控精度。
63.上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
64.本发明的工作原理：
65.基于物联网的水稻供应链信息处理系统，在工作时，信息采集模块用于响应于预设的信息采集指令，通过物联网监控节点采集水稻产品信息；数据分析模块用于对接收到的水稻产品信息进行分析，采集预设时间内对应水稻产品种类的交易行为数据对该水稻产品种类的交易吸引值进行评估，根据接收到的水稻产品信息结合大数据平台确定当前水稻的生长周期，自动从存储模块中获取该生长周期的调控系数tk，利用公式cl＝jx
×
k3 tk
×
k4计算得到对应水稻产品信息的处理系数cl，根据处理系数cl对水稻产品信息划分优先级，生成水稻产品信息的处理优先表；控制器按照数据分析模块反馈的序列位置对该水稻产品信息进行处理，便于管理人员优先对交易热度高、易出问题的水稻产品信息进行研究分析，以便及时发现问题，利于水稻生长；
66.终端分配模块用于根据预设规则将水稻产品信息分配至对应的处理终端进行处理，获取每个处理终端在当前时刻下的访问节点连接数为lt，结合对应处理终端接入访问节点的最大容量、最小容量，得到该处理终端的接入系数lg，将接入系数lg大于预设系数阈值的处理终端标记为初选终端，获取控制器向初选终端传输数据的延迟和码率，计算得到初选终端的传输偏值sp，选取传输偏值sp最小的初选终端作为选中终端，提高数据处理效率；该系统还包括指令输入模块，管理人员可通过指令输入模块发送信息采集/更新指令至信息采集模块，获取最新的水稻产品信息，方便管理人员研究分析，提高调控精度。
67.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
68.以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。