一、物联网的英文缩写是?
答:物联网的英文缩写是IoT(英文:Internet of Things)。
物联网是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术,实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程,采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息,通过各类可能的网络接入,实现物与物、物与人的泛在连接,实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体,它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络
二、智慧农业物联网解决方案?
解决方案如下:
1.基于2G/3G/4G/5G/NB-IoT/LoRa等无线通信技术,通过辰迈智慧的智能采集终端及无线连接设备,搭载相应的传感器,如空气温湿度传感器、CO2浓度传感器等,实时采集空气温湿度、土壤温湿度、CO2浓度以及光照度、PH值等环境参数,自动开启、关闭或远程控制指定设备。
2.可以根据用户需求,随时进行处理,为设施农业综合生态信息自动监测、对环境进行自动控制和智能化管理提供科学依据。
3.同时根据客户应用场景的不同,在硬件的基础上连接不同的传感器,可适用于不同的应用,包括农业温室大棚、林业、渔业等。
三、目前,智慧农业中有哪些物联网技术?
物联网技术是将现实中的相关物品和互联网进行有效衔接的一种形式,实际使用的设备主要有传感器、GPS系统、全球地理信息系统、感应器、激光扫描仪等,并通过对这些设备的操控实现对相关物品的实时监控、实时互动和与互联网的实时连接等,其在实际应用过程中,对光、电、化学、声音、位置等方面信息的搜索也有着非常显著的效果。
智慧农业简单来讲就是利用多样化且现代化的智能技术,实现对相关农业生产中多项因素的监督、管理及控制。
在农业生产中的应用:在实际的农业生产中利用先进的物联网技术可以有效提升其实际产量,尤其是对种植在温室中的农作物而言,有着非常显著的效果。
在监管中的应用:农作物的实际质量和其实际生长环境紧密联系。在现代化的物联网技术的发展过程中,相关追溯系统也逐渐得到了完善,并被广泛应用到不同农作物的质量和安全的监管方面,以从根本上解决不同农作物在质量安全方面的追溯问题。
在农产品电商中的应用:通过利用现代化的物联网技术,可以高效完善农业在物联网平台的建设,最大程度地促进农产品在电商领域能够得到更加广泛的发展。
物联网技术应用在智慧农业中,可以高效实现农业在生产方面的规范化、智能化,为现代化的农业发展创造出更加丰厚的收益。现阶段,在智慧农业的实际发展过程中,应用物联网技术可以有效地为现代化的农业生产提供相关信息方面的指导,并为现代化的智慧农业发展打下坚实的基础,创新智慧农业发展模式。
西安承信网络信息技术有限公司是致力于农业信息化及农业大数据的提供服务,围绕承信自主开发的农业大数据平台,提供智慧果园、农畜产品质量安全与溯源、农资农机农具监管、农业物联网、涉农电子商务、农政大数据平台、农业生产管理和农业技术信息服务。
四、智慧英文缩写?
英文缩写是;IQ。
1 智慧是一个汉语词语,指聪明才智,出自《墨子·尚贤中》:“若此之使治国家,则此使不智慧者治国家也,国家之乱,既可得而知已。”
2 智慧是生命所具有的基于生理和心理器官的一种高级创造思维能力,包含对自然与人文的感知、记忆、理解、分析、判断、升华等所有能力。
五、智慧农业,物联网有哪些成功的方案和案例可参考?
方案很多,这里都可以下载。
“智慧农业”的搜索结果 – 弱电智能网弱电智能化资料网|弱电图纸设计、报价、方案、规范、报告 – 弱电智能网六、农业英文缩写?
农业 Agricultural 英文缩写应该是AG
七、农业物联网,智慧农业哪个做得比较好点?
随着新一轮科技革命和产业变革的持续推进,物联网从抽象概念到场景落地、从实验室到实际应用,离我们越来越近。要说到物联网的话,国内肯定要提到无锡,因为无锡是物联网之都,在农业物联网方面无锡也是领头羊,做这个的公司也比较多,经验丰富。
近年来,无锡市先行先试加快发展智慧农业,已建设农业物联网应用点近400个,助推着农业向高质量发展。
我们恺易物联网也是位于无锡,十年来深耕智慧农业领域,专注农业现代化服务,在智能大棚、水肥一体化、农业ERP、农业小程序、智慧农旅、高标准农田建设、智慧园区规划与建设、区域物联网大数据平台等农业各产业的现代化服务方面拥有丰富的经验,欢迎咨询。
八、智慧农业农业物联网
智慧农业与农业物联网的结合
智慧农业和农业物联网技术的迅速发展正在逐渐改变着传统农业的面貌。随着信息技术的不断更新,农业生产方式也在不断革新,迎来了一个数字化、智能化的时代。
农业物联网作为智慧农业的重要组成部分,通过传感器、数据采集设备和网络通信技术的应用,实现了农田环境监测、作物生长管理、精准施肥、智能灌溉等功能,为农民提供了更加便捷、高效的农业生产方式。
智慧农业的优势与挑战
随着城市化进程加快,土地资源逐渐减少,农业生产面临着严峻的挑战。而智慧农业的发展为解决农业生产中的种种问题提供了新的思路和方法。
- 提高农业生产效率:智能化技术的应用可以实现精准施肥、精准灌溉,从而提高农作物的产量和质量。
- 节约资源成本:通过农业物联网技术的应用,可以实现对土壤、水资源等的精准监测和管理,有效节约资源成本。
- 提升农产品品质:智慧农业技术的应用可以监测农作物生长环境,及时调整种植管理措施,保障农产品的品质安全。
智慧农业的发展趋势
随着科技的不断进步,智慧农业领域也在不断拓展和深化。未来,智慧农业将呈现以下几个发展趋势:
- 智能化农机设备的普及应用:智能农机设备将逐渐成为智慧农业的标配,提高农业生产效率。
- 大数据在农业生产中的应用:通过大数据分析,为农民提供科学决策依据,提高农业生产效益。
- 农业物联网技术的深度融合:农业物联网技术将与人工智能、云计算等技术深度结合,实现农业生产的智能化管理。
九、用物联网知识搭建一个智慧农业系统?
简单来说,智慧农业系统基于物联网可以分为三层架构:应用层、传输层和感知层。
智慧农业的感知层:顾名思义感知层其实是以传感器为主的硬件层。
智慧农业传感器有土壤温湿度传感器、土壤参数传感器以及各类气体传感器等分类。能够实时监控农作物的成长环境,监控各种养殖场等等。通过监控得出的数据才能够得到妥善的解决方案。
智慧农业的传输层:传输层是通过数据上传的方式,将传感器获得数据上传至监控终端。也就是硬件层与软件层之间的通信。
目前,除了我们熟知的GPRS/4G/5G等数据上传方式之外,还有:RS485、以太网、Zware、ZigBee、NB-IOT、蓝牙、WiFi等。
智慧农业的应用层:应用层也可以被称为软件层,主要是由农业终端系统对传感器采集到的数据进行分析和加工。
应用层的软件系统数据可以在电脑、手机或者是其他智能终端设备上产看。通过传感器自带的官网或者是手机APP来查看实时或者过去的智慧农业传感器的状态,并且通过操作界面来对数据进行分析和加工处理。依据结果对现场环境进行实时调控。
写在最后:
物联网的出现彻底颠覆了传统农业的耕作模式,将一切环境要素数据化、信息化。推动农业进一步向智慧农业、精准农业方向发展。
此外,智慧农业系统搭载物联网,使得全程追溯农产品的生长过程成为可能,也能有效实现农业生产工业化,在指导农民精耕细作,在育种栽培、施肥、灌溉等多个环节按照严格的标准执行,提高土地利用率以及单位产量,促农增收。
智慧农业将是我国发展的趋势,也是未来农业的发展方向,随着信息技术的进一步发展,相信以物联网为基础的智慧农业将会得到更大范围的应用。
十、如何搭建一个智慧农业的物联网平台?
AIRIOT智慧农业管理解决方案
基于AIRIOT物联网平台打造的智慧农业系统,集成终端设备和业务系统数据资源,建立农业资源数据中心,实现农业生产环境的智能感知、智能监控、智能预警、智能分析。为农业生产提供精准化调节、可视化管理、智能化决策,满足智慧农业多样化业务需求。
1、管辖区数据可视化
点位视频监控 |环境数据监测|农作物增长率统计|农作物产量排行| 种植面积统计
管理驾驶舱对管辖区域内的整体种植生产情况进行全面的可视化展示,包括重要点位的视频监控,辖区环境数据监测,辖区种植农作物种类统计展示,增长率统计,土地墒情变化趋势,种植区分布情况,管理人员数量统计,种植作物种类占比,农作物产量排行,种植面积统计等。
2、智慧大棚管理
划定区域展示|信息数据展示|棚内参数/责任人展示|选择定位|远程控制
在智慧大棚中,大棚可按种植区域进行划定,可根据区、县、市等不同级别进行区域展示,在一个区域内可查询该子区域的气象数据、种植基本信息、种植产量与预计产量,在辖区内可分有多个大棚,每个大棚的基本参数与责任人可以集中展示。
同时,在智慧大棚中,农户可通过GIS地图定位自己管理的大棚所在的位置,并实现远程控制,包括远程视频监控、远程通风、远程灌溉、远程控制光照等功能。
3、智慧水产管理
GIS地图管理|水质分析|环境监测|水体参数预警|视频监测|远程控制
在智慧水产中,农户可在GIS地图上实时管理自己的鱼塘和水产区域,实现远程的水质分析,水产区域环境监测,实时水体参数报警,视频远程监测,水下视频监测,远程控制爆氧,远程投喂等功能。
4、智慧养殖管理
GIS地图基地管理|放牧种群位置监测|养殖数据分析|远程控制
在智慧养殖中,养殖户可在GIS地图上对自家养殖基地位置进行管理,也可通过GPRS设备对放牧种群位置进行监测,并可通过筛选,选择需要监测的养殖牲畜,通过平台的实时监测,可对养殖牲畜的重量、投喂料情况、增长速率、投料与增重比值进行监测与分析,实现高效的少投多长,并可对养殖基地实现远程控制、远程通风、远程投料等操作。
AIRIOT物联网平台已广泛应用于智慧园区、智慧油田、智慧能源、智能制造、设备智能管理、数字化工厂等行业领域,10年行业经验,大项目验证,具备数百万设备大规模数据采集能力。截止到目前已服务800+项目,覆盖90%以上主流驱动,平均缩短项目实施周期70%,节省50%以上的人力成本,让物联网项目更简单!
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