Intelligens mezőgazdasági tanítási és gyakorlati központi megoldások

1. Építési háttér

Az információs technológiák gyors fejlődésével az intelligens mezőgazdaság, mint a mezőgazdaság modernizációjának fontos iránya, fokozatosan megváltoztatja a hagyományos mezőgazdaság termelési módját. Az intelligens mezőgazdaság olyan fejlett technológiákat ötvöz, mint az IoT, a nagy adatok, a mesterséges intelligencia és a felhő számítástechnika, amely a mezőgazdasági termelés pontos, intelligens és automatizált kezelését eredményezi, növeli a mezőgazdasági termelés hatékonyságát, csökkenti az erőforrások fogyasztását és biztosítja a mezőgazdasági termékek minőségét és biztonságát.

Az oktatás terén az intelligens mezőgazdasági képzési bázis építése fontos az új korszak mezőgazdasági fejlődésének igényeihez alkalmazkodó magasan képzett tehetségek fejlesztése érdekében. A gyakorlati bázis gyakorlati működési platformot biztosít a diákoknak, amely lehetővé teszi a diákok számára, hogy tanulják és elsajátítsák az intelligens mezőgazdasági technológiákat valós termelési környezetben, és javítsák a diákok gyakorlati és innovációs képességeit; Ugyanakkor a gyakorlati bázisok technikai képzést és továbbképzési szolgáltatásokat nyújtanak a mezőgazdasági szakembereknek, hogy elősegítsék az intelligens mezőgazdasági technológiák széles körű alkalmazását a mezőgazdasági termelésben.

II. Építési célok

a) A tehetségfejlesztési célok:

Az intelligens mezőgazdasági szakemberek képzési bázisának létrehozása, amely az oktatást, a gyakorlatot és a képzést integrálja, és gyakorlati tanítási helyszíneket biztosít a mezőgazdasággal kapcsolatos szakmai hallgatók számára, hogy képesek legyenek elsajátítani az intelligens mezőgazdasági technológiák alkalmazását és működését, valamint magasan képzett mezőgazdasági szakemberek innovációs szellemmel és gyakorlati képességekkel; Technológiai képzési szolgáltatások nyújtása a mezőgazdasági szakemberek számára, hogy javítsák az intelligens mezőgazdasági technológiák alkalmazását és üzleti képességeiket.

b) Technológiai bemutatási célok:

Az intelligens mezőgazdaság fejlett technológiáinak és berendezéseinek bemutatása, mint például a mezőgazdasági IoT felügyeleti rendszerek, az intelligens öntöző- és trágyázási rendszerek, a drónok növényvédelme és a mezőgazdasági területek térképezése, a mezőgazdasági nagy adatelemzés és döntéshozatali platformok stb., hogy technológiai bemutatókat nyújtsanak a környezeti mezőgazdasági termeléshez, és előmozdítsák az intelligens mezőgazdasági technológiák terj

c) Kutatási innovációs célok:

Az intelligens mezőgazdaság kutatási és innovációs platformjának létrehozása, a tanárok és a diákok ösztönzése az intelligens mezőgazdasággal kapcsolatos kutatási projektek kutatására, az intelligens mezőgazdaság fejlesztésének új modelleinek és technológiáinak feltárására, a mezőgazdasági termelés gyakorlati problémáinak megoldására, valamint az intelligens mezőgazdaság fejlesztésének technikai támogatásához és elméleti alapjához.

3. Építési elvek

a) A fejlett elv:

A hazai és külföldi fejlett intelligens mezőgazdasági technológiák és berendezések bevezetése biztosítja, hogy a gyakorlati bázis technológiai szintje az ipar élvonalában legyen, így a diákok és a résztvevők a legújabb mezőgazdasági tudományos és technológiai eredményekkel rendelkezhetnek.

2) A gyakorlati elv:

A mezőgazdasági termelés tényleges igényeinek és a tehetségfejlesztési céljainak megfelelően a gyakorlati, könnyen kezelhető és karbantartható technológiák és berendezések kiválasztása biztosítja, hogy a gyakorlati bázis valóban szolgálja a mezőgazdasági termelést és a tehetségfejlesztést.

A nyitottság elve:

A gyakorlati bázisok nem csak a diákok és a tanárok számára nyithatók meg, hanem a környező mezőgazdasági iskolák, mezőgazdasági vállalkozások és mezőgazdasági szakemberek számára is, hogy az erőforrások megosztását és a gyakorlati bázis használatának növelését biztosítsák.

a fenntartható fejlődés elvei:

Az építés során teljes mértékben figyelembe kell venni az erőforrások ésszerű felhasználását és a környezetvédelmet, az energiatakarékos és környezetvédelmi technológiák és berendezések alkalmazását a gyakorlati bázis fenntartható fejlődésének elérése érdekében.

IV. Általános szerkezet

a) Általános technológiai struktúra

2. Általános műszaki szerkezet leírása

1. Infrastruktúra

Az infrastruktúra három részét foglalja magában a mezőgazdasági IoT infrastruktúra, a kommunikációs hálózatok és a felhőszámolás. A mezőgazdasági IoT infrastruktúra magában foglalja a felügyeleti eszközöket, például az érzékelőket, a videókat, valamint az erőforrásokat, például a számítástechnikát, a tárolást, a hálózatokat, az operációs rendszereket és az alapvető alkalmazásokat; A kommunikációs hálózatok a meglévő alapokon alapulnak, beleértve a vezeték nélküli hálózatokat, a szélessávú hálózatokat stb. A felhőszámolás magában foglalja a felhőtárolást és a felhőszámolási környezetet.

Üzleti adatok és interfész specifikációk

Az üzleti adatfelület specifikációs rétege elsősorban az Internet mezőgazdasági adatgyűjtési interfész specifikációját, az IoT mezőgazdasági adatgyűjtési interfész specifikációját és a kormányt, a vállalati mezőgazdasági adatgyűjtési interfész specifikációját tartalmazza, hogy megoldja az interneten lévő mezőgazdasági weboldalak automatikus információs beszerzését, az IoT-alapú mezőgazdasági adatgyűjtést és a mezőgazdasági kormányzati minisztériumokat és a vállalati mezőgazdasági adato

3. Alkalmazási platform réteg

A platform szint egységes funkcionális támogatást nyújt az intelligens mezőgazdasági vállalkozások igényeinek megfelelő alkalmazásoknak, beleértve az alkalmazási és biztonsági támogatási képességeket is. Az alkalmazási réteg az intelligens mezőgazdaság valódi igényeinek megfelelően9 alkalmazási szolgáltatási rendszer 1 nagy platformon. Ezek közé tartoznak a mezőgazdasági IoT rendszerek, a mezőgazdasági betegségek és kártevők intelligens felügyeleti és menedzsmenti rendszerei, a szakértői és tudásbázis rendszerek, a mezőgazdasági termékek minőségbiztonsági nyomon követési rendszere, a mezőgazdasági menedzsment rendszere, a vizuális felügyeleti rendszer, a mezőgazdasági intelligens öntözőrendszer, a mezőgazdasági termékek kereskedési rendszere és a mezőgazdasági big data intelligens dön

4. Adatkezelési központok

Az adatkezelésben különböző szolgáltatásokat csomagolnak az adattáblák műveleteihez, elrejtve az adatbázis műveletek bonyolultságát és javítva a különböző adatbázisok átalakításának hordozhatóságát; Az adatmenedzsment lehetővé teszi az adatbázisok működését, a tranzakciók ellenőrzését, a biztonságot, az adatbázis-kapcsolatok számának ellenőrzését és a terhelés egyensúlyát. A különböző üzleti igények szerint megfelelő alapvető és tematikus üzleti adatbázisok létrehozása, a nem strukturált, félstrukturált és strukturált mezőgazdasági adatkezelési központok kialakítása. Az egységes kezelés és megosztás a többszármazó heterogén mezőgazdasági adatok cseréje, a mezőgazdasági vállalkozások különböző típusú információcsere és szolgáltatások igénye adattámogatást nyújt a felső szintű üzleti alkalmazások számára.

5. Felhasználói szint

Az üzleti összetevők és üzleti objektumok csomagolásával az interfész egyszerűbbé válik; Az interfész a szoftver által biztosított kliens grafikus interfészA webes felület, amelynek kezelési logikája egységes, az üzleti logikát az üzleti összetevők és üzleti objektumok felhívásával valósítja meg. A felhasználói szint a fő szolgáltatókat jelenti: menedzsereket, gyártókat, tanárokat, diákokat.

6. Biztonsági támogatási rendszer

Az általános építészet minden emelete széles körű és integrált támogatást és biztosítást igényel, beleértve a politikai támogatási rendszert, a szabványos szabályozási rendszert, az üzemeltetési menedzsment rendszert és a biztonsági rendszert. Ezek az architektúrák átfogják a platform építésének minden aspektusát, és biztosítják a platform biztonságos és hatékony működését.

7. Rendszertelepítés és biztonság

Az általános tervezés tartalmazza a rendszer működési környezetének leírását, a biztonságos hozzáférési korlátozásokat, az azonosítást, a hozzáférési ellenőrzést, a kommunikáció integritását és a titoktartást. Biztosítsa a rendszer biztonságát és stabil működését alkalmazásbiztonság, szoftverbiztonság, hardverbiztonság, hálózati biztonság, adatbázisbiztonság stb.

V. Építési tartalom

1) Okossági képzési terület

Okos termesztési területek építése

1) Intelligens üvegházépítés

Intelligens üvegházak építése (pl. üvegüvegházak, műanyag üvegházak), fejlett környezeti felügyeleti és vezérlő rendszerekkel felszerelve az üvegházban lévő hőmérséklet, páratartalom, fény, szén-dioxid koncentráció és egyéb környezeti paraméterek automatikus felügyelete és pontos szabályozása. Fejlett termesztési technológiák, mint például a talajtalan termesztés, a sztereológiai termesztés, zöldségek, virágok, gyümölcsök és más gazdaságos növények termesztése, az intelligens és hatékony üvegházi termesztési modell bemutatása.

Telepítse az IoT-érzékelőket az üvegházban lévő hőmérséklet, páratartalom, fény, szén-dioxid-koncentráció, talajrozgás, talajtermelékenység és egyéb környezeti paraméterek valós idejű felügyeletére, és az intelligens vezérlőrendszer segítségével automatikusan állítsa be a vezérlő környezeti paramétereket a növények növekedési igényeinek megfelelően.

Intelligens öntöző- és műtrágyázási rendszerek létrehozása, amely pontos öntöző- és műtrágyázást biztosít a talaj állapotának és a növények növekedési fázisának megfelelően, és növeli a vízforrások és a műtrágyák felhasználását.

(2) Precíziós termesztés

Tervezze meg a talajtermesztési területeket, telepítse a talaj állapotának ellenőrzési rendszerét, az időjárási ellenőrző állomásokat, az intelligens öntöző rendszereket, a drón növényvédelmi rendszereket stb., hogy a talajtermesztés pontos kezelését elérje. A talaj, az időjárás és egyéb adatok valós idejű gyűjtése érzékelőkkel, a nagy adatelemzési és döntéshozatali támogató rendszerek segítségével irányítja a növények vetését, trágyázását, öntözését, betegségek és kártevők elleni küzdelmét, hogy javítsa a mezőgazdasági termelés hatékonyságát és minőségét.

(3) Talajsérülések korai figyelmeztetése

ØA rendszer képes átalakítani az érzékelő által mért talajtartalmat relatív víztartalomra, a talajtartalom információs kezelése biztosítja a talajtartalom információinak időben történő jelentését és valós idejű nyomon követését.

ØA talajhullás korai figyelmeztetési modellje: a talaj nedvességének a növény növekedése során szükséges állapotától függően többfokú intervallus korai figyelmeztetést állíthat be. Például: túlnedves vagy telített állapot (ötödik szint), nedves állapot (negyedik szint), alkalmas páratartalom (harmadik szint), száraz állapot (második szint), rendkívül száraz állapot (első szint). Megtekinthetjük, hogy a jelenlegi növény növekedési környezete megfelelő-e a növekedés irányítására.

ØValós idejű riasztási funkció: Korai riasztási funkciót biztosít a talajra vonatkozó riasztási eredmények alapján, és megmutatja a talajra vonatkozó változási trendeket.

A növény növekedésének ellenőrzése és kezelése

A nagy felbontású kamerák, drónok és egyéb berendezések segítségével valós idejű nyomon követés a növények növekedéséről, a növények magassága, a levelek területe, a betegségek és a kártevők előfordulása és egyéb információk megszerzése.

A képfelismerés és a mesterséges intelligencia technológiái segítségével a felügyeleti adatok elemzése és feldolgozása a növények növekedési állapotának intelligens diagnosztikája és a betegségek és kártevők korai figyelmeztetése, valamint a megfelelő kezelési tanácsadás.

(5) Mezőgazdasági betegségek és kártevők intelligens felügyeleti menedzsmenti platform

vA betegségek és kártevők intelligens valós idejű megfigyelése

Automatikus azonosítás és elemzés a növények betegségi képei, az automatikus termelés és a mezőgazdasági intézkedések, így a mezőgazdasági üzemeltetők időben végzik a mezőgazdasági menedzsmentet; Az okostelefon által bejelentett betegségi képek azonosítása, elemzése és feldolgozása, az információk visszajelzésének megvalósítása, az okostelefon visszajelzést kap a betegség típusáról, az előfordulásáról és a terepi kezelési intézkedésekről; A betegségek dinamikus bemutatója minden tájáról.

vIntelligens betegség azonosítása

A mesterséges intelligencia alapú képosztályozási algoritmuson alapuló képek feltölthetők a növényekről, és a mesterséges intelligencia platform automatikusan felismeri a növényfajokat és a betegségeket a növénylemezekben.

Jelenleg támogatott növényfajták: alma, krumplia, paradicsom, szőlő, kukorica.

Az azonosítható betegségek közé tartoznak a következők: blackstar, gray spotting, macular, blackrot, macular, barna spotting, wheel spotting, scarring, korai betegség, késői betegség, leucatus, rozsda, fehér porbetegség stb.

(6) Intelligens öntöző vezérlő rendszer

A rendszer elsősorban érzékelőmodulokból, vezérlőegységekből és hajtóművekből áll. Az érzékelők valós idejben figyelik a talaj páratartalmát, hőmérsékletét, időjárási adatokat (például esőmennyiséget, fényerősséget, szélsebességet stb.). Ezeket az adatokat vezeték nélküli átviteli technológiával küldik a vezérlőegységhez, amely az előre meghatározott öntözési stratégia és az adatelemzés eredményei alapján pontosan kiszámítja a növényhez szükséges öntözési mennyiséget és időt, és utasításokat ad a végrehajtó szerveknek. A végrehajtó szervek általában különböző öntözőberendezések, például szivattyúk, elektromagnetikus szelepek stb., amelyek automatikusan megnyitják vagy bezárják az utasítások szerint, pontosan ellenőrzik az öntözés indítását és megállítását.

2. Okos gazdálkodási területek építése

1) Okos akvakultúra

Építsön intelligens akvakultúra-tókat, felszerelt vízminőség-ellenőrző berendezésekkel, oldott oxigén-ellenőrző rendszerrel, intelligens csali gépekkel stb., hogy megvalósítsa az akvakultúra intelligens kezelését. A vízminőségi paraméterek valós idejű ellenőrzése révén a tenyésztési környezet automatikus beállítása, a takarmány pontos adagolása, az akvakultúra termelésének és minőségének növelése, valamint a tenyésztési költségek és kockázatok csökkentése.

(2) Intelligens állattenyésztési létesítmények építése

Intelligens állattenyésztési házak építése, automatikus szellőztetéssel, hőmérséklet-vezérléssel, nedvesség-vezérléssel és fényvezérléssel, hogy megfelelő növekedési környezetet biztosítsanak a madarak számára.

Az automatizált tenyésztési berendezések telepítése, például az automatikus etetési rendszer, az automatikus ivóvízrendszer, a széklettisztítási rendszer stb., javítja a tenyésztés hatékonyságát és csökkenti a munkaerőintenzitást.

3. Környezeti figyelemmel kísérés és korai figyelmeztetés

Számos érzékelőt telepítenek a tenyésztőházakban, hogy valós idejben ellenőrizzék a környezeti paramétereket, például az ammóniát, a hidrogén-kén-dioxidot, a hőmérsékletet és a páratartalmat, valamint a madár tevékenységét, az ételt és az ivóvizet.

Adatelemzés és modellkészítés révén intelligens korai figyelmeztetés és állat- és madáregészségi állapot valós idejű értékelése lehetővé teszi a tenyésztési folyamat során felmerülő problémák időben történő felismerését és megoldását.

Mezőgazdasági termelésmenedzsment rendszer

A fő cél a mezőgazdasági termelés és menedzsment informatizálása, a mezőgazdasági termesztés és a termelési folyamatok rögzítése. A rendszer funkciói közé tartoznak: alapvető erőforrás-menedzsment, bemeneti anyag-menedzsment, növény-archívum-menedzsment, növénytermesztés-menedzsment, termelési feldolgozás-menedzsment, tétel-menedzsment, csomagolás-menedzsment stb.

Mezőgazdasági termékek minőségének biztonságának nyomon követési rendszere

Általános gazdálkodási termékek minőségének nyomon követési rendszerének létrehozása, az IoT, a 2D-kód és egyéb technológiák használata, a mezőgazdaság, az állatok, a madarak és a vízi termelés egész folyamatának információs rögzítése és nyomon követése a termesztéstől, a tenyésztéstől, a növekedéstől, a betakarítástól, a vágástól és a feldolgozástól az értékesítésig, a termékek minőségének nyomon követhetőségének megvalósítása és a fogyas Hatékony mechanizmusok és eszközök biztosítása a mezőgazdasági és gazdálkodási ágazatban.

Mezőgazdasági Big Data és Intelligens Döntéshozatali Központ

1. Adatok integrálása és összefoglalása

Többrendszeres adatforrás adatkivonás, amely különböző mezőgazdasági adatokat gyűjt és integrál egy központi adatbázisba, például időjárási adatokat, talajdatokat, termelési adatokat, értékesítési adatokat, mezőgazdasági áradatokat stb.

Integrálja az intelligens termesztés és az intelligens tenyésztés gyakorlati területein belüli különböző érzékelő adatokat, valamint az időjárási adatokat, a környezeti adatokat, a videó adatokat, a betegségek és kártevők adatait, a drónok adatait, a műtrágya integrációs adatokat, a nyomon követési adatokat, a piaci adatokat és a harmadik fél felügyeleti adatokat, így valós idejű adatgyűjtést és adatátvitelt vezetékes és vezeték nélküli kommunikációs hálózatokon keresztül.

Mezőgazdasági big data platformok adatelemzése

Hatékony mezőgazdasági adattárolási és kezelési platform létrehozása és elosztott tárolási technológia alkalmazása a nagy mennyiségű mezőgazdasági adatok hatékony tárolása és kezelése érdekében. Big Data elemzési és bányászati eszközök fejlesztése, az adatok statisztikai elemzése, a gépi tanulás, a mély tanulás és egyéb algoritmusok alkalmazása a mezőgazdasági adatok elemzési feldolgozására, az adatok mögötti törvények és értékek kikapcsolására.

1) Alapvető statisztikák és elemzések

uAdminisztratív információs könyvtár

Ideértve a parktervezést, az építési előrehaladást, az irányító szervek helyzetét, a parkok helyét, a területet, az iparágak típusát, a termelési értéket, a gazdálkodó által vezetett információkat stb.

uVállalati vagy bázis információs témakönyvtár

Ide tartoznak a vállalati információk, a termesztési információk, a fajták elosztása, a termelés, a mezőgazdasági tevékenységek, a gyártási és feldolgozási technológiák, a márkák, a marketing adatok stb.

uSzociális szolgáltatások témakönyve

beleértve a mezőgazdasági szakértők tudásbázisát, a parkok különleges termesztését, a feldolgozási technológiai adatokat, a parkok innovációs eredményeit stb.; Egységes védelem, zöld termelési szolgáltatások stb.

(2) A növénytermesztés környezeti elemzése

Érzékelők, drónok és távérzékelési technológiák segítségével a növények növekedési környezetének adatai, például a talaj nedvessége, hőmérséklete, fény, szén-dioxid-koncentráció stb. nyomon követhetők, elemezhetők és előrejelzhetők a növények növekedési környezetének megfelelő növekedési feltételei és termesztési döntések hozatala érdekében.

A növények növekedésének ellenőrzése és értékelése

Érzékelők, drónok, távérzékelés és egyéb technológiák segítségével gyűjthetünk adatokat a növények növekedési környezetéről, növekedési állapotáról és így tovább, és adatelemzések révén előrejelzhetjük a növények növekedési trendjeit, a betegségek és kártevők előfordulásának valószínűségét stb., hogy támogatjuk a mezőgazdasági termelés döntéshozatalát.

(4) Betegségek és kártevők diagnosztikája és megelőzése

A képfelismerési és nagy adatelemzési technológiák segítségével azonosíthatja és elemzi a mezőgazdasági területi betegségek kártevőinek képeit, meghatározza a betegségek típusát, mértékét és terjedését, és időben megakadályozza a betegségek kártevőinek a növénytermelésre gyakorolt hatásának csökkentése érdekében.

5) Mezőgazdasági termelés elemzése

A mezőgazdasági termelési folyamatok pontos irányítása, beleértve a termesztési terveket, az erőforrások elosztását és a termelés nyomon követését. A mezőgazdasági termelési folyamatok átfogó felügyeletével és irányításával növelhető a mezőgazdasági termelés hatékonysága, csökkenthető a termelési költségek és javítható a mezőgazdasági termékek minősége.

6) Üzleti elemzés

A mezőgazdasági piaci információk, az árindex, az értékesítési adatok, a mezőgazdasági termékek nyomon követése és egyéb kapcsolódó adatok kombinálása a mezőgazdasági termékek értékesítésének, költséghatékonyságának, a bemeneti kimeneti arányának, a piaci árak ingadozásának és a piaci visszajelzésnek elemzése, az üzleti stratégia elemzése, a gazdasági veszteség-haszon elemzés és a kockázatértékelés biztosítása a mezőgazdasági termelőknek, hogy megértsék a vállalatok versenyelőnyeit és hátrányait, így ésszerűbb üzleti

Mezőgazdasági piaci előrejelzések

A nagy adatelemzési technológiák segítségével elemezheti és előrejelzheti a történelmi mezőgazdasági piaci adatokat, beleértve az ármozgásokat, a piaci keresletet, a kínálatot stb., hogy piaci trendeket és előrejelzési információkat nyújtson a mezőgazdasági termelőknek, hogy ésszerűbb gyártási és értékesítési döntéseket hozzanak.

8) Mezőgazdasági erőforrások elemzése

A föld- és vízerőforrások és egyéb adatok kombinálásával a mezőgazdasági erőforrások finom kezelése, az erőforrások hatékonyságának növelése és a termelési költségek csökkentése.

Mezőgazdasági beszerzések megfigyelése és optimalizálása

Növelje a mezőgazdasági termelés hatékonyságát és a mezőgazdasági termékek minőségének és biztonságának szintjét az adatok elemzése, nyomon követése és ellenőrzése révén

10) Ipari elemzés

Gyártási ellenőrzés, anyagellenőrzés, beszállítói ellenőrzés, parkminőségi ellenőrzés.

(11) Az eredetkezelés

Termékek nyomonkövetési statisztikája, nyomonkövetési kódszerzés statisztikája, nyomonkövetési kódszerzés régiós rangsorolása, nyomonkövetési kódszerzés elosztási térképe, mezőgazdasági termékek minőségbiztonsági ellenőrzése és korai figyelmeztetése, amely átfogó mezőgazdasági termékek minőségbiztonsági ellenőrzését és kockázatok korai figyelmeztetését biztosítja a mezőgazdasági termékek min

Többdimenziós döntéshozatali kokpit

A vizuális felügyeleti rendszer átfogó, többdimenziós mezőgazdasági nagy adatok vizualizációját nyújtja a vezetőknek, amely támogatja a vezetőknek a termesztési terület, a termesztési szerkezet, a termelési előrelépés, a katasztrófák korai figyelmeztetése, a termelési előrejelzés stb. makrovizsgálását, hogy alapot nyújtsanak a tudományos döntéshozatalhoz.

Mezőgazdasági tudásbázis

A mezőgazdasági technológiai ismeretek hatalmas és sokszínű összekapcsolása a modern mezőgazdasági fejlődés kulcsfontosságú információs központja. A termesztési terület teljes folyamatának ismerete a vetés, a vetés, a mezőgazdasági menedzsment és a betegségek és kártevők elleni küzdelemig, például a különböző növényi tulajdonságokra vonatkozó műtrágyítási technikák, valamint a különböző betegségek diagnosztikája és zöld ellenőrzése; A tenyésztés magában foglalja az állattenyésztés kezelését, a betegségek megelőzését és még az akvakultúra vízminőségének szabályozását is. A mezőgazdasági szakemberek, a mezőgazdasági szakemberek és a mezőgazdasággal kapcsolatos egyéb személyek számára könnyű hozzáférést biztosítanak a mezőgazdasági szakmai tudáshoz, elősegítik a mezőgazdasági tudás terjesztését és alkalmazását, és szilárd tudási támogatást nyújtanak a mezőgazdasági modernizáció és a vidéki felújítás érdekében.

A rendszer beépített tudásbázisa alapján a rendszer összekapcsolható a mainstream nagy modellű AI rendszerekkel, mint például a deepseek és a kulturális szó. Intelligensebb és gazdagabb mezőgazdasági ismeretek biztosítása az ügyfeleknek.

Mezőgazdasági termékfeldolgozás és e-kereskedelem

1. Mezőgazdasági termékek feldolgozása

Kicsi mezőgazdasági termékek feldolgozási sorok építése, a mezőgazdasági termékek tisztítása, szétválasztása, csomagolása, frissítése, szárítása és egyéb feldolgozási folyamatok bemutatása, a diákok gyakorlati működési képességeinek fejlesztése a mezőgazdasági termékek feldolgozási technológiájában.

Mezőgazdasági termékek e-kereskedelmi platformjának létrehozása

A mezőgazdasági termékek e-kereskedelmi platformjának létrehozása, a mezőgazdasági termékek online értékesítése, hogy a diákok megértsék a mezőgazdasági termékek e-kereskedelmi működési modelljeit és folyamatait, és elsajátítsák az online marketing, az ügyfélszolgálat, a logisztikai elosztás és egyéb e-kereskedelmi készségeket.

Mezőgazdasági termékek minőségi ellenőrzése és tanúsítása

Felszerelt mezőgazdasági termékek minőségvizsgálati berendezések, a mezőgazdasági termékek pesticid maradványok, nehézfém tartalom, mikrobiológiai mutatók és egyéb vizsgálatok, hogy biztosítsák a mezőgazdasági termékek minőségének biztonságát. Ugyanakkor a mezőgazdasági termékek minőségi tanúsításával kapcsolatos képzéseket végeznek, hogy a diákok megértsék a mezőgazdasági termékek tanúsítási szabványait és eljárásait.

4) Dron alkalmazási gyakorlati terület

1. Dron repülőtér építése

Tervezze a drónok felszállása, leszállása, repülési képzése és üzemeltetése érdekében speciális repülőterek építését. A helyszín körül biztonsági védelmi eszközök vannak biztosítva a repülés biztonságát.

2. Dron felszerelés

Vásároljon különböző típusú drónokat, mint például többszárnyú és rögzített szárnyú drónokat, felszerelt felbontású kamerákkal, többspektrumos kamerákkal és hőképalkotó kamerákkal, hogy megfeleljen a mezőgazdasági területek térképezésének, a növények növekedésének ellenőrzésének, a betegségek ellenőrzésének és a növényvédő szerek permetezésének különböző alkalmazási forgatókönyveinek igényeinek.

Dron irányítási és adatfeldolgozási képzés

A drónok kezelésének technikai képzése lehetővé teszi a diákok és a résztvevők számára, hogy elsajátítsák a drónok felszállásának, leszállásának, lebegésének és útvonaltervezésének alapvető műveleti készségeit.

A drónok adatfeldolgozási képzése, beleértve a képek összekapcsolását, az adatelemzést és a jelentések készítését, lehetővé teszi a résztvevők számára, hogy a drónok által megszerzett adatokat a mezőgazdasági termelés elemzéséhez és döntéshozatalához használják.

Az intelligens mezőgazdasági technológiák fejlesztése és eredményeinek bemutatása

Intelligens mezőgazdasági technológiák fejlesztése

Az intelligens mezőgazdasági technológiai múzeum építése, az intelligens mezőgazdaság koncepcióinak, technológiáinak, fejlesztési folyamatainak és alkalmazási eredményeinek népszerűsítése fizikai bemutatások, modellbemutatások, multimédiás interakciók és egyéb formák révén, hogy növelje a közvélemény tudatosságát és figyelmét az intelligens mezőgazdaságra.

Az intelligens mezőgazdasági eredmények bemutatása

A kiállítási területen bemutatják a gyakorlati bázis eredményeit az intelligens mezőgazdasági technológiák kutatási fejlesztésében, alkalmazási terjesztésében és tehetségfejlesztésében, beleértve a kutatási projektek eredményeit, a díjnyertes tanúsítványokat, a hallgatói munkákat stb., hogy fokozzák a gyakorlati bázis befolyását és a bemutató szerepét.

6. Előnyeink

(1) Szoftverrendszer alapjaÉrett dolgok.Általános hálózati platformRugalmas és konfigurálható funkciók, a rendszer stabil és megbízható működése, kiváló teljesítmény.

(2)Integrált videofelügyeleti funkciókA videó és a környezetfelügyelet zökkenőmentes integrációja valódi értelemben lévő vizuális felügyeleti menedzsmentet biztosít.

(3)Magas integrációA front-end felügyeleti berendezések a Wenlong Runcheng önálló kutatási és fejlesztési integrált üvegházi intelligens felügyeleti terminálját használják, magas integrációs fokú, speciális telepítés nélküli, csatlakoztatható, későbbi karbantartás egyszerű.

(4)Nagy hardver megbízhatóság, Az IP66 feletti elülső végű berendezések védelmi osztálya, porálló és vízálló, szabadtéri telepítésre alkalmas, hogy alkalmazkodjon az eső és a nedves, például a kemény környezethez.

(5)Szoftverrendszer tökéletes működéseKifejezetten mezőgazdasági ügyfelek számára testreszabott rendszerfelület, barát felület és kényelmes kezelés. Integrált videofelügyeleti funkció a kényelmes távoli vizualizációs kezelés érdekében.

(6)Jó kompatibilitásA konfiguráció révén összekapcsolható az ügyfelek már meglévő különböző gyártói márkák gyűjtő és vezérlő berendezései. Rugalmas konfigurációs funkciók, amelyek megfelelnek a különböző ügyfelek egyéni igényeinek.

(7)Támogatja számítógépek, mobiltelefonok, Padok és egyéb terminálok hozzáférésétAz okostelefon ügyfélszoftver segítségével az üvegházi környezet bármikor és bárhol ellenőrizhető. IntegrációWeChat, mobiltelefon SMSA különböző megjelenítési és interakciós módok, az információk időben és kényelmesen továbbítása.

(8)Rendszer bővíthetőségeTámogatja a másodlagos fejlesztést, és mélyen integrálható az ügyfél meglévő más információs rendszereivel.

• Bemutatóközpont:Wen Lang Runcheng intelligens mezőgazdasági felhő platform bemutatása

◆ További információért hívja fel a tanácsadó hotline:

◆ Kattintson:Lépjen kapcsolatba velünk