基于物联网技术的仓储烟叶霉变状态智能监测方法研究

来源：湖北农业科学杂志2021年第20期北京时间：

作者：张竞超, 翟乃琦, 王一博, 云利军

单位：云南师范大学信息学院,昆明 650500

摘要：为对烟叶仓储中的霉变状态进行全方面的快速检测,解决传统霉变检测手段流程复杂需要人工判定的问题,基于物联网技术与BP神经网络算法搭建了一套烟叶仓储环境特定参数的监测平台,从而实现对仓储烟叶霉变状态的智能监测。首先,设计了烟叶仓储环境数据采集终端和手持无线中继器,手持无线中继器用于唤醒数据采集终端,并利用无线射频传输的方式获取终端采集的环境参数,同时通过GPRS将数据发送到服务器,服务器完成数据解析处理。之后,基于BP神经网络算法建立了烟叶状态识别模型,通过对所采集环境参数进行分析处理,得出烟叶状态,并通过仿真试验验证了模型的有效性。最后,开发并完成了烟叶仓储环境智能监测信息管理系统,实现烟叶环境参数和烟叶霉变状态的直观显示和报警。测试结果表明,利用物联网技术并结合BP神经网络算法,能够有效地完成仓储烟叶霉变状态的监测,具有一定的实际应用价值。

关键词：仓储烟叶,BP神经网络,物联网技术,霉变状态监测

基金资助：云南省应用基础研究计划重点项目（2018FA033）; 云南师范大学研究生科研创新基金项目（yjs2018129）