简洁的智慧农业管理系统 开源！ 未来想加入更多AI

智慧农业管理系统

源代码

https://www.gitpp.com/wurenji/project009018-smartagriculture

功能：

管理员或子账号可以登陆后台可以实现对加湿器、温度计、日光灯、排风扇等设备增添管理以及状态控制并监控运行天数等。

技术框架：

前端Vue3，后端flask+mysql

将来设想：（目前还未完成）

加入病虫害监测，农业知识库

智慧农业管理系统（基于Express框架）功能概述

本系统是一个面向现代农业的智能化管理平台，未来希望通过物联网设备与AI技术的深度融合，帮助农场主或管理员实现环境监控、设备管理、病虫害预警、知识决策等全流程数字化管理。系统基于Node.js的Express框架开发，前端采用Bootstrap+JQuery实现响应式交互，支持多角色账号（管理员/子账号）登录，覆盖温室、大棚等典型农业场景。

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核心使用场景

1. 设备远程管控
• 管理员可通过后台控制加湿器、温度计、日光灯、排风扇等设备的开关状态，实时查看设备运行天数、能耗等数据。
• 支持设备分组管理（如按区域划分），批量操作提升效率。
2. 环境数据可视化
• 集成温度、湿度、光照、CO₂浓度等传感器数据，生成动态曲线图，辅助判断环境是否适宜作物生长。
3. AI病虫害预警
• 农户上传作物叶片/果实照片后，系统自动识别病虫害类型，提供防治建议（如喷洒药剂、调整温湿度）。
4. 智能农业知识库
• 根据当前环境数据或病虫害结果，系统自动推送相关知识（如"番茄灰霉病防治方案"），减少人工查询时间。
5. 多角色权限管理
• 管理员可分配子账号权限（如仅允许查看设备状态或控制特定设备），确保数据安全。

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AI功能集成方案【还没完成，设想！设想！设想】

1. 病虫害识别（计算机视觉）

• 技术实现
  ：
• 本地轻量模型
  ：使用TensorFlow.js加载预训练的MobileNet或EfficientNet模型，对上传的作物图片进行初步分类（如区分病害/虫害/健康）。
• 云端精准识别
  ：调用阿里云/百度AI的病虫害识别API，返回具体病害名称（如"黄瓜白粉病"）和置信度。
• 结果融合
  ：结合本地模型快速响应和云端模型高准确率的优势，优先显示云端结果，本地模型作为备用。
• 前端交互
  ：

  html
  <!-- 病虫害识别表单 -->
  <formid="pest-form"enctype="multipart/form-data">
  <inputtype="file"accept="image/*"id="pest-image">
  <buttontype="submit">
  识别病虫害</button>
  </form>
  <divid="pest-result"></div>
  
  <script>
  $('#pest-form').submit(async (e) => {
  e.preventDefault();
  const
   formData = newFormData();
  formData.append('image', $('#pest-image')[0].files[0]);
  
  // 先调用本地模型（快速反馈）
  const
   localResult = awaitanalyzeImageLocally(formData);
  $('#pest-result').html(`本地初步判断：${localResult.label}`);
  
  // 再调用云端API（精准结果）
  const
   cloudResult = await $.post('/api/ai/pest-recognize', formData);
  $('#pest-result').append(`<br>云端识别结果：${cloudResult.disease}（置信度：${cloudResult.confidence}%）`);
  });
  </script>

2. 农业知识库（自然语言处理）

• 技术实现
  ：
• 结构化知识存储
  ：将病虫害防治方案、作物生长周期等知识存储为MongoDB文档，按标签分类（如"番茄-病害-早疫病"）。
• 语义搜索
  ：使用MongoDB的文本搜索或集成Elasticsearch，支持模糊查询（如用户输入"番茄叶子变黑"也能匹配到"早疫病"）。
• 智能推荐
  ：根据当前环境数据（如高温高湿）或病虫害结果，自动关联相关知识（如"高温高湿易引发灰霉病，建议降低湿度"）。
• 后端逻辑示例
  ：

  javascript
  // 根据病虫害ID推荐知识
  app.get('/api/knowledge/recommend/:pestId', async (req, res) => {
  const
   pest = awaitPest.findById(req.params.pestId);
  const
   relatedKnowledge = awaitKnowledge.find({
  tags
  : { $in: pest.tags } // 匹配标签
  }).sort({ relevance: -1 }).limit(5);
  res.json(relatedKnowledge);
  });

3. 环境异常预测（时序分析）

• 技术实现
  ：
• 使用LSTM神经网络分析历史温湿度数据，预测未来24小时环境变化趋势。
• 当预测值超出作物适宜范围时，提前通知用户调整设备（如"预计3小时后湿度超标，建议开启排风扇"）。

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系统架构优势

1. 低成本部署
   ：
• 基于Node.js的轻量级框架，适合中小型农场私有化部署。
• AI功能支持本地化（TensorFlow.js）或云端调用，平衡性能与成本。
2. 易用性
   ：
• 前端采用Bootstrap+JQuery，无需复杂框架学习成本。
• 设备控制与AI功能集成在同一界面，操作路径短。
3. 扩展性
   ：
• 可通过插件形式新增AI模型（如接入新的病虫害识别服务）。
• 支持对接更多设备类型（如土壤传感器、灌溉系统）。

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总结

该系统通过Express框架构建稳定后端，结合AI技术实现从环境监控到决策支持的闭环管理。病虫害识别和知识库功能显著降低农业技术门槛，即使非专业用户也能快速响应问题。后续可扩展至农产品溯源、产量预测等场景，助力智慧农业升级。

智慧农业管理系统

源代码

https://www.gitpp.com/wurenji/project009018-smartagriculture

功能：

管理员或子账号可以登陆后台可以实现对加湿器、温度计、日光灯、排风扇等设备增添管理以及状态控制并监控运行天数等。