智慧农场系统开源项目介绍
项目名称：Intell-Agriculture（智慧农业系统）
开源地址：https://www.gitpp.com/5000spros/intell-agriculture
一、系统核心功能
- 首页大屏
- 数据可视化
：实时展示大棚内环境参数（空气温湿度、CO₂浓度、光照度、土壤温湿度）及设备状态。 - 全局监控
：通过图表与地图形式呈现多区域大棚运行情况，支持异常预警（如温度过高/湿度过低）。 - 传感器管理
- 设备列表
：显示所有传感器的编号、名称、位置、类型及所属大棚。 - 动态筛选
：按位置、类型快速定位传感器，支持新增、编辑、删除操作。 - 报警阈值
：设置环境参数上下限，超限时自动触发警报。 - 病虫害识别
- 实时检测
：通过图像识别技术（集成AI模型），对农作物叶片、果实进行拍照分析，识别病虫害类型及数量。 - 历史记录
：存储识别结果（图片、时间、大棚编号、虫害名称），支持按时间/大棚查询。 - 防治建议
：根据识别结果，推荐生物防治或化学防治方案。 - 大棚管理
- 环境控制
：远程调节通风、灌溉、遮阳等设备，维持最佳生长环境。 - 能耗统计
：记录各设备用电量，生成能耗报表，优化能源使用。 - 日志记录
：保存设备操作记录，便于追溯与审计。 - 农产品种植物管理
- 作物档案
：记录作物品种、种植时间、预计收获期等信息。 - 生长周期
：通过环境数据与生长模型，预测作物生长阶段及产量。 - 溯源管理
：生成农产品从种植到收获的全流程记录，支持二维码溯源。
二、技术实现
- 物联网（IoT）技术
- 传感器数据采集
：通过LoRa、NB-IoT等协议，实时传输环境参数至云端。 - 设备控制
：基于MQTT协议，实现远程设备联动（如温度过高时自动开启通风）。 - 人工智能（AI）技术
- 病虫害识别
：采用深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch），训练虫害识别模型，支持常见病虫害（如蚜虫、白粉病）的精准识别。 - 数据分析
：利用机器学习算法，预测作物生长趋势及病虫害爆发风险。 - Web平台开发
- 前端
：Vue.js + ECharts，实现数据可视化与交互界面。 - 后端
：Spring Boot（Java）或Django（Python），提供RESTful API接口。 - 数据库
：MySQL/PostgreSQL，存储传感器数据、识别记录及用户信息。
三、应用场景
- 设施农业
温室大棚、植物工厂等场景，通过环境调控提升作物产量与品质。 示例：某蔬菜基地通过系统优化温湿度，使黄瓜产量提升20%。 - 病虫害防治
果园、茶园等场景，实现病虫害早期预警与精准防治，减少农药使用量。 示例：某苹果园通过AI识别，将蚜虫防治效率提升30%。 - 农业科研
高校、研究所用于作物生长模型研究，验证不同环境参数对产量的影响。 示例：某农业院校通过系统收集数据，优化水稻灌溉策略。 - 农业供应链
结合溯源管理，提升农产品品牌价值，满足消费者对食品安全的需求。 示例：某有机蔬菜品牌通过系统生成溯源报告，客户复购率提升15%。
四、项目优势
- 开源免费
：代码完全开源，支持二次开发，降低企业部署成本。 - 模块化设计
：各功能模块独立解耦，便于扩展新功能（如水质监测、气象预测）。 - 信创兼容
：支持ARM架构服务器部署，符合国产化替代政策要求。 - 多终端支持
：提供Web端、移动端（微信小程序/H5）访问，满足不同场景需求。
五、未来规划
- AIoT升级
：接入更多智能设备（如无人机、自动采摘机器人），实现全流程自动化。 - 区块链溯源
：结合区块链技术，记录作物生长全周期数据，提升农产品可信度。 - 气象预测
：整合第三方气象API，提供未来天气预警，辅助农户提前应对极端天气。
六、开源贡献与支持
- 社区贡献
：欢迎开发者提交代码、文档或功能建议，共同完善系统。 - 技术文档
：提供详细开发指南与API文档，降低上手难度。 - 商业服务
：提供企业版定制开发、私有化部署及技术支持服务。
总结
Intell-Agriculture系统通过物联网、人工智能与大数据技术，为农业现代化提供了一站式解决方案。其开源特性与模块化设计，使其可灵活适配不同规模与场景的农业需求，助力农户实现降本增效与可持续发展。
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