无线上网解决方案和农业物联网公司有哪些解决方案找哪家公司做比较好?

农业物联网公司有哪些整体解决方案的需求分析

农业物联网公司有哪些整体解决方案在农业生产和农业发展中有着至关重要的作用本文主要为大家简单介绍一下该方案嘚需求分析,方便用户对该方案有更全面的了解主要从信息采集子系统以及无线控制两部分进行介绍。

农业物联网公司有哪些整体解决方案的需求分析

     农业物联网公司有哪些整体解决方案在农业生产和农业发展中有着至关重要的作用本文主要为大家简单介绍一下该方案嘚需求分析,方便用户对该方案有更全面的了解主要从信息采集子系统以及无线控制两部分进行介绍。

(一)、信息采集子系统

1. 数据采集点 无线发射模块、太阳能电池板、支架、蓄电池

2. 数据采集传感器  温度传感器、湿度传感器、光照强度传感器、光合有效辐射传感器、CO2传感器、土壤温湿度传感器、风向、速、雨量传感器等

电脑、软件、无线接收模块、报警系统数据采集节点数可根据客户需求或实际分析确萣数据采集节点数(建议以大棚或每块田地为单位根据实际大小确定每个大棚或田地的节点数量)其中每个节点附带一个该类型的数据采集传感器,如有传感器及其电脑主机、显示器的尺寸、特殊精度、数量和品牌等要求请在说明一栏中说明若无特殊说明将按系统的实際情况及其用户要求做出配置选择。

控制系统需求实际需求产品名称

连接及其现场实施系统大功率远程通信系统 

过流、过热、超压、欠压保护系统

    以上两点就是对农业物联网公司有哪些整体解决方案的需求进行的整体分析农业物联网公司有哪些用户应该对此有很好的理解囷了解。这些方案的出现也有利于我们国家的农业出现进一步的发展     

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物联网中的一个简化的数据发现框架数据源和原始数据需要在索引/发现服务器上进行公布和索引,而发现机制应该能够找到相关的数据和/或来源以基于背景数据(即时間,位置类型等)获取信息。

一篇最近发表在《IEEE 智能系统》上的文章突出了物联网(IoT)将对搜索引擎提出的要求并汇集了在这一领域进行的朂新研究。这篇题为《搜索物联网:需求和挑战》的文章由萨里大学通信系统研究所(5G创新中心的依托机构)以及美国莱特州立大学俄亥俄知識驱动计算英才中心(Kno.e.sis)从事下一代通信的主要研究人员撰写

研究下一代通信的专家描述了互联网搜索机制将需要如何改变,以支持将会连接数十亿设备的物联网(IoT)

复杂的未来技术如智能城市、无人驾驶汽车和环境监测将会要求根据位置,偏好和本地信息自动产生的机器与机器之间的搜索新要求将包括能够访问数值和传感器数据,并提供在不使设备暴露于黑客的情况下的安全的数据访问方法

一篇由萨里大學和莱特州立大学(美国)的学者撰写的突出了在这一领域的最新研究成果的文章发表在了《IEEE智能系统》杂志上。

这篇最近发表在《IEEE 智能系统》上的文章突出了物联网(IoT)将对搜索引擎提出的要求并汇集了在这一领域进行的最新研究。这篇题为《搜索物联网:需求和挑战》的文章甴萨里大学通信系统研究所(5G创新中心的依托机构)以及美国莱特州立大学俄亥俄知识驱动计算英才中心(Kno.e.sis)从事下一代通信的主要研究人员撰写

随着越来越多的物联网设备被连接到了互联网上,以及智能城市的数据项目开始实施迫切需要开发新的搜索解决方案,使得来自物联網来源的信息能够被发现和提取虽然现有的搜索引擎有着更复杂和更有效的方式来进行网页爬行和文本数据搜索,但是该文章认为它們在访问物联网设备将需要收集的数字和传感器数据类型时将不再会那么有效。

文章指出在过去,人类用户通常在网络上搜索信息而茬物联网中,将会看到更多基于位置喜好和本地信息来自动产生的机器到机器的搜索。例如自主车辆,将需要从不同的来源自动收集數据(如交通和天气信息)而不需要用户的参与

物联网在网络安全方面也提出了一个挑战。依赖于公共数据的应用如智能城市技术,需要非常方便地访问以使它们能够提供广泛的应用和服务。这些设备的搜索机制将需要提供有效的索引爬行和查找数据的方法,同时要确保数据安全而不会受到黑客攻击

萨里大学的5G创新中心——英国最大的研究下一代通信的学术中心——在物联网搜索引擎领域进行了大量嘚项目。其中包括开发描述所需数据源的搜索机制以及开发用于聚类和分析物联网“时间序列”数据的算法。

文章的第一作者Payam Barnaghi博士(萨里夶学机器智能高级讲师)说:“搜索引擎从最初的目的——定位文件开始已经经过了很长的路,但它们仍然缺乏物联网时代需要的社交粅理和网络数据之间的联系。物联网数据检索将需要高效的和可扩展的索引和排名机制以及智能设备提供的服务和数据发现之间的集成。

“物联网技术如自主汽车,智能城市和环境监测可能会对数以百万计的人具有积极的影响我们的目标是考虑这些复杂的需求并开发使这些令人兴奋的新技术成为可能的解决方案。”

文章的第二作者来自Kno.e.sis的Amit Sheth教授评论说:“通过改进机器将不同的数据转换成对于人类体驗和决策很重要的有意义的抽象,我看到了巨大的有效利用物理(尤其是物联网)网络以及社交数据的机会。物联网搜索特别是代表人类與其他设备或机器互动从而寻找和汇集相关信息,将成为一个关键的推动作用”

本文转自d1net(转载)

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