| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题背景和研究意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外的相关研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 农业物联网技术研究现状和发展趋势 | 第11-14页 |
| 1.2.2 食用菌自动化种植与监测系统研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 论文主要创新点 | 第16页 |
| 1.4 论文研究的技术路线和内容安排 | 第16-18页 |
| 第二章 基于物联网技术的监测系统设计 | 第18-27页 |
| 2.1 双孢菇的生长过程 | 第18-19页 |
| 2.2 双孢菇的生长要素和监测指标体系 | 第19-22页 |
| 2.2.1 影响双孢菇生长的要素 | 第19-22页 |
| 2.2.2 双孢菇生长的指标体系 | 第22页 |
| 2.3 监控系统相关技术分析 | 第22-26页 |
| 2.3.1 总体框架 | 第22-24页 |
| 2.3.2 数据采集实现技术 | 第24-26页 |
| 2.3.3 无线传输技术的应用 | 第26页 |
| 2.3.4 计算数据挖掘技术的应用 | 第26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 监测系统中的图像处理技术 | 第27-35页 |
| 3.1 图像处理技术 | 第27-29页 |
| 1 )基于阈值的分割方法 | 第28页 |
| 2 )基于边缘的分割方法 | 第28页 |
| 3 )基于区域的分割方法 | 第28-29页 |
| 3.2 图像采集系统 | 第29-32页 |
| 3.2.1 基于视频模块的图像采集系统硬件设计 | 第29-30页 |
| 3.2.2 基于图像识别技术的智能采集系统软件算法设计 | 第30-32页 |
| 3.3 图像处理系统程序设计 | 第32-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于聚类算法的图像处理数据优化技术 | 第35-44页 |
| 4.1 菇房监测情况分析 | 第35页 |
| 4.2 菇房通风设施情况分析 | 第35-37页 |
| 4.3 聚类算法仿真 | 第37-43页 |
| 4.3.1 监测数据模型分析 | 第37-40页 |
| 4.3.2 聚类过程及仿真结果 | 第40-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 双孢菇生长监测系统开发与实现 | 第44-53页 |
| 5.1 终端开发相关技术 | 第44-45页 |
| 5.2 系统的UI设计 | 第45-52页 |
| 5.2.1 用户登录界面和首页的设计 | 第45-47页 |
| 5.2.2 用户生成监控模块设计 | 第47-49页 |
| 5.2.3 用户培养模块控制界面设计 | 第49-51页 |
| 5.2.4 培养室总体控制系统的控制界面设计 | 第51-52页 |
| 5.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 全文总结 | 第53-54页 |
| 6.2 研究展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士期间的科研成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |