基于Raspberry Pi的蔬菜大棚智能控制系统设计与实现
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究的背景及其意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 现有技术的缺点 | 第13-15页 |
| 第2章 蔬菜大棚智能控制系统结构设计 | 第15-31页 |
| 2.1 温室大棚内环境条件分析 | 第15-16页 |
| 2.2 系统工作原理 | 第16-18页 |
| 2.2.1 智能控制原理 | 第16页 |
| 2.2.2 控制决策 | 第16-18页 |
| 2.3 系统需求分析 | 第18-19页 |
| 2.3.1 功能需求分析 | 第18页 |
| 2.3.2 性能需求分析 | 第18-19页 |
| 2.4 系统结构设计 | 第19-21页 |
| 2.5 硬件选型及其电路设计 | 第21-30页 |
| 2.5.1 主控选择 | 第21-24页 |
| 2.5.2 传感器选型 | 第24-27页 |
| 2.5.3 LCD驱动电路 | 第27-28页 |
| 2.5.4 调控设备控制电路 | 第28-29页 |
| 2.5.5 云台控制电路 | 第29页 |
| 2.5.6 PCB设计 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 蔬菜大棚智能控制下位机系统实现 | 第31-41页 |
| 3.1 通信方案 | 第31-34页 |
| 3.1.1 网关程序框架 | 第31-32页 |
| 3.1.2 Socket网络编程 | 第32页 |
| 3.1.3 通信命令设计 | 第32-34页 |
| 3.2 环境采集模块 | 第34-36页 |
| 3.2.1 空气温湿度模块 | 第34-35页 |
| 3.2.2 光照强度模块 | 第35页 |
| 3.2.3 土壤湿度模块 | 第35-36页 |
| 3.3 实时视频监控模块 | 第36-40页 |
| 3.3.1 Raspberry摄像头配置 | 第36-37页 |
| 3.3.2 Mjpg-Steamer移植 | 第37-39页 |
| 3.3.3 云台控制 | 第39-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于Android监控客户端设计实现 | 第41-57页 |
| 4.1 Android平台技术 | 第41-43页 |
| 4.1.1 Android系统简述 | 第41-42页 |
| 4.1.2 Android四大组件 | 第42-43页 |
| 4.2 客户端关键技术分析 | 第43-46页 |
| 4.2.1 多线程编程 | 第43-44页 |
| 4.2.2 数据加载优化 | 第44-46页 |
| 4.3 客户端框架设计 | 第46-47页 |
| 4.4 客户端功能实现 | 第47-56页 |
| 4.4.1 初始化模块 | 第47-48页 |
| 4.4.2 环境监测模块 | 第48页 |
| 4.4.3 环境控制模块 | 第48-50页 |
| 4.4.4 实时视频模块 | 第50-51页 |
| 4.4.5 历史数据查看模块 | 第51页 |
| 4.4.6 参数设置模块 | 第51-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 多传感器数据融合算法设计 | 第57-69页 |
| 5.1 存在的问题 | 第57-58页 |
| 5.2 多传感器数据融合技术 | 第58-59页 |
| 5.2.1 多传感器数据融合技术概述 | 第58页 |
| 5.2.2 多传感器数据融合的结构 | 第58-59页 |
| 5.3 多传感器数据融合算法设计 | 第59-64页 |
| 5.3.1 改进后的数据预处理准则 | 第59-62页 |
| 5.3.2 数据融合算法 | 第62-64页 |
| 5.3.3 多传感器数据融合算法模型 | 第64页 |
| 5.4 融合算法可行性验证 | 第64-67页 |
| 5.5 改进后的控制系统原理 | 第67-68页 |
| 5.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 系统测试 | 第69-76页 |
| 6.1 模拟试验系统搭建 | 第69页 |
| 6.2 系统功能测试 | 第69-74页 |
| 6.2.1 环境监测测试 | 第70页 |
| 6.2.2 数据库查询可靠性测试 | 第70-71页 |
| 6.2.3 专家知识库诊断测试 | 第71-72页 |
| 6.2.4 视频模块测试 | 第72-73页 |
| 6.2.5 开放式端口测试 | 第73-74页 |
| 6.2.6 改进后的系统精度对比 | 第74页 |
| 6.3 成本对比 | 第74-75页 |
| 6.4 本章小结 | 第75-76页 |
| 第7章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 7.1 论文总结 | 第76页 |
| 7.2 展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 攻读学位期间主要研究成果 | 第82-83页 |
