Internet de las cosas y su modelo de cuatro capas
1. ¿Cuál es el concepto de Internet de las cosas?
Con el rápido desarrollo de la tecnología de Internet, la tecnología de sensores y la tecnología de inteligencia artificial, también ha surgido la tecnología de Internet de las cosas. La tecnología de las cosas se ha utilizado ampliamente en diversos campos y puede generar cambios importantes y hacer grandes contribuciones para liberar la productividad, mejorar la eficiencia del trabajo y promover la producción a gran escala, especialmente en el campo agrícola. Para lograr una agricultura inteligente, debemos confiar en la tecnología de Internet de las cosas, con plataformas inteligentes como núcleo y en función de la demanda del mercado, para construir un sistema industrial que integre organizaciones de producción inteligentes, trazabilidad de la calidad del producto y operaciones de mercado en red.
El Internet de las Cosas es una red autoorganizada de corta distancia basada en sensores inteligentes, identificación por radiofrecuencia, escáneres láser, sistemas de posicionamiento global, teledetección y otros equipos y sistemas de sensores de información y otros equipos y sistemas de corta distancia. Redes autoorganizadas basadas en el modo de comunicación cosa-cosa. El protocolo es una enorme red inteligente que conecta elementos a Internet para el intercambio de información y la comunicación para lograr una identificación, posicionamiento, seguimiento, monitoreo y gestión inteligentes. Es una aplicación ampliada y una extensión de red de redes de comunicación e Internet, que realiza principalmente la interacción de información entre personas y cosas, y cosas y cosas.
2. Modelo de cuatro capas del Internet de las Cosas
A nivel de información, la información de los datos pasa por cuatro etapas de generación, transmisión, procesamiento y aplicación, que corresponden respectivamente a la Capa de percepción e identificación y construcción de red de la capa de Internet de las cosas, capa de procesamiento de datos y capa de aplicación integral. La capa de percepción y reconocimiento utiliza tecnología de percepción y equipos inteligentes para percibir y reconocer el mundo físico. La capa de construcción de red construye varias redes de acuerdo con protocolos de comunicación específicos para transmitir información para realizar el Internet de las cosas. La capa de procesamiento de datos utiliza tecnología de inteligencia artificial y big data para realizar una serie de operaciones como preprocesamiento, almacenamiento informático y extracción de datos en los datos muestreados por la capa de red para maximizar la eficiencia de producción de información. La capa de aplicación integral es un sistema de aplicación que integra varias tecnologías para lograr funciones como control en tiempo real, gestión precisa y toma de decisiones científicas, mejorando así los métodos de producción humana. Varias tecnologías funcionan de forma independiente en respuesta a diferentes entornos y necesidades, y los distintos niveles están estrechamente conectados, como una cadena de colaboración.
Como las "terminaciones nerviosas" de Internet de las cosas, la capa de percepción mapea principalmente todos los aspectos de la vida y la producción en información de datos a través de la tecnología de percepción de la información y puede transmitirla de manera confiable a la capa de red para conectar la red. El mundo físico y el mundo de la información. La tecnología de detección de información se refiere al uso de sensores, RFID, GPS y RS para recopilar y obtener información sobre objetos en el campo agrícola en tiempo real. En los sitios de producción agrícola, se pueden usar sensores inalámbricos para recopilar parámetros como temperatura y humedad, luz, concentración de oxígeno disuelto y crecimiento de los cultivos. Se puede usar equipo de videovigilancia para obtener el estado de crecimiento de los cultivos. detectar superficies de cultivo y factores ambientales a gran escala. Como base de Internet de las cosas, la capa de percepción de información obtiene una gran cantidad de datos y abre barreras "duales" para un mayor procesamiento, procesamiento y análisis de la información para tomar decisiones científicas y guiar la producción y las operaciones.
La capa de red debe desempeñar un papel de conexión entre la capa de detección y la capa de procesamiento. Es una red de comunicación que se complementa con tecnología de bus de campo, tecnología de red de sensores inalámbricos (WSN) y tecnología de comunicación móvil para conectarse. dispositivos de detección a Internet ". La tecnología de transmisión de información se puede dividir en cableada e inalámbrica, de corta y larga distancia. Tienen sus propias características, responden a diferentes entornos y utilizan diferentes canales para construir conjuntamente un sistema de red integrado para lograr un intercambio e intercambio de información altamente confiable. Las redes de sensores inalámbricos se han convertido en la "fuerza principal" de la transmisión de información agrícola, incluidos nodos de sensores, nodos de convergencia y nodos de gestión de tareas. Una gran cantidad de nodos de microsensores con capacidades de procesamiento independientes se organizan en el área de monitoreo para la transmisión salto a salto y se enrutan al nodo de convergencia, y luego llegan al nodo de gestión de tareas a través de Internet o satélite. Finalmente, el usuario configura. y gestiona la red de sensores a través del nodo de gestión de tareas para implementar la supervisión de la liberación de tareas y la recopilación de datos. Las tecnologías LAN inalámbricas comunes incluyen Bluetooth, WIFI y ZigBee, y las tecnologías de redes inalámbricas de área amplia incluyen LPWAN, NB-IOT, 4G y 5G. En particular, el 5G, que apunta al "Internet de todo", supondrá un "salto cualitativo" en la eficiencia de la transmisión de datos del Internet de las cosas agrícola.
La capa de procesamiento es el "alma" del Internet de las cosas agrícola. A través de la tecnología de procesamiento de información, la información recopilada por la capa de percepción se almacena y se extrae para formar modelos inteligentes como predicción y alerta temprana. toma de decisiones, control óptimo y diagnóstico de enfermedades, de manera que se brinde orientación científica sobre la producción y el manejo agrícola. En el proceso de producción y operación agrícola, la información de datos se genera en una explosión exponencial. No solo es de gran volumen, sino también de estructura compleja, sólida en tiempo real y altamente relevante. a través de la tecnología big data para extraer información de los datos masivos Obtener más valor. La plataforma de tecnología de big data agrícola es una plataforma distribuida de análisis, procesamiento informático y gestión de almacenamiento masivo de datos formada por un sistema de software ecológico complementado con la arquitectura Hadoop, el modelo de software MapReduce y otros componentes. La minería de datos se refiere a la búsqueda de relaciones de información oculta a través de algoritmos a partir de datos masivos. Los principales medios son tecnologías de inteligencia artificial como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la visión por computadora. Sólo obteniendo conocimiento oculto podemos ayudar a los tomadores de decisiones a tomar decisiones y decisiones razonables y correctas.
La capa de aplicación es la "sala de mando" del Internet de las Cosas agrícola. Integra principalmente software y hardware a través de tecnología de detección, tecnología de transmisión, tecnología de procesamiento y equipos para formar aplicaciones como control inteligente, monitoreo y toma de decisiones, sistemas expertos, trazabilidad logística, etc. De acuerdo con las diferentes necesidades de producción, operación y gestión, se desarrollan aplicaciones con funciones específicas. Los usuarios pueden captar información en tiempo real y emitir instrucciones de control precisas a través de aplicaciones cliente web o móviles. Se puede decir que la tecnología avanzada maximiza la productividad de los equipos y su aplicación integral cambia la forma de trabajar de las personas, lo que favorece la toma de decisiones más científicas y razonables.