基于STM32和人工智能的智能农业监测系统

目录

  1. 引言
  2. 环境准备
  3. 智能农业监测系统基础
  4. 代码实现：实现智能农业监测系统
    • 4.1 数据采集模块
    • 4.2 数据处理与分析
    • 4.3 控制系统
    • 4.4 用户界面与数据可视化
  5. 应用场景：智能农业管理与优化
  6. 问题解决方案与优化
  7. 收尾与总结

1. 引言

智能农业监测系统通过结合STM32嵌入式系统和人工智能技术，实现对农田环境的实时监测和数据分析，提升农业生产的效率和管理水平。本文将详细介绍如何在STM32嵌入式系统中结合人工智能技术实现一个智能农业监测系统，包括环境准备、系统架构、代码实现、应用场景及问题解决方案和优化方法。

2. 环境准备

硬件准备

  • 开发板：STM32F407 Discovery Kit
  • 调试器：ST-LINK V2或板载调试器
  • 温湿度传感器：如DHT22
  • 土壤湿度传感器：如YL-69
  • 光照传感器：如BH1750
  • 气体传感器：如MQ-135
  • 水泵：用于灌溉控制
  • 电磁阀：用于水流控制
  • 显示屏：如OLED显示屏
  • 按键或旋钮：用于用户输入和设置
  • 电源：12V或24V电源适配器

软件准备

  • 集成开发环境（IDE）：STM32CubeIDE或Keil MDK
  • 调试工具：STM32 ST-LINK Utility或GDB
  • 库和中间件：STM32 HAL库、TensorFlow Lite
  • 人工智能模型：用于数据分析和预测

安装步骤

  1. 下载并安装 STM32CubeMX
  2. 下载并安装 STM32CubeIDE
  3. 配置STM32CubeMX项目并生成STM32CubeIDE项目
  4. 安装必要的库和驱动程序
  5. 下载并集成 TensorFlow Lite 库

3. 智能农业监测系统基础

控制系统架构

智能农业监测系统由以下部分组成：

  • 数据采集模块：用于采集环境数据（温湿度、土壤湿度、光照、气体浓度等）
  • 数据处理与分析：使用人工智能算法对采集的数据进行分析和预测
  • 控制系统：根据分析结果控制灌溉系统和其他设备
  • 显示系统：用于显示监测数据和系统状态
  • 用户输入系统：通过按键或旋钮进行设置和调整

功能描述

通过温湿度传感器、土壤湿度传感器、光照传感器和气体传感器采集环境数据，并使用人工智能算法进行分析和预测，实时显示和记录监测数据，实现智能化的农业管理。用户可以通过按键或旋钮进行设置，并通过显示屏查看当前状态和报警信息。

4. 代码实现：实现智能农业监测系统

4.1 数据采集模块

配置DHT22温湿度传感器
使用STM32CubeMX配置GPIO接口：

  1. 打开STM32CubeMX，选择您的STM32开发板型号。
  2. 在图形化界面中，找到需要配置的GPIO引脚，设置为输入模式。
  3. 生成代码并导入到STM32CubeIDE中。

代码实现：

初始化DHT22传感器并读取数据：

#include "stm32f4xx_hal.h"
#include "dht22.h"#define DHT22_PIN GPIO_PIN_0
#define GPIO_PORT GPIOAvoid GPIO_Init(void) {__HAL_RCC_GPIOA_CLK_ENABLE();GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStruct = {0};GPIO_InitStruct.Pin = DHT22_PIN;GPIO_InitStruct.Mode = GPIO_MODE_INPUT;GPIO_InitStruct.Pull = GPIO_NOPULL;HAL_GPIO_Init(GPIO_PORT, &GPIO_InitStruct);
}void DHT22_Init(void) {DHT22_Init(DHT22_PIN, GPIO_PORT);
}void Read_Temperature_Humidity(float* temperature, float* humidity) {DHT22_ReadData(temperature, humidity);
}int main(void) {HAL_Init();SystemClock_Config();GPIO_Init();DHT22_Init();float temperature, humidity;while (1) {Read_Temperature_Humidity(&temperature, &humidity);HAL_Delay(1000);}
}

配置YL-69土壤湿度传感器
使用STM32CubeMX配置ADC接口：

  1. 打开STM32CubeMX，选择您的STM32开发板型号。
  2. 在图形化界面中，找到需要配置的ADC引脚，设置为输入模式。
  3. 生成代码并导入到STM32CubeIDE中。

代码实现：

初始化YL-69传感器并读取数据：

#include "stm32f4xx_hal.h"ADC_HandleTypeDef hadc1;void ADC_Init(void) {__HAL_RCC_ADC1_CLK_ENABLE();ADC_ChannelConfTypeDef sConfig = {0};hadc1.Instance = ADC1;hadc1.Init.ClockPrescaler = ADC_CLOCK_SYNC_PCLK_DIV4;hadc1.Init.Resolution = ADC_RESOLUTION_12B;hadc1.Init.ScanConvMode = DISABLE;hadc1.Init.ContinuousConvMode = ENABLE;hadc1.Init.DiscontinuousConvMode = DISABLE;hadc1.Init.ExternalTrigConvEdge = ADC_EXTERNALTRIGCONVEDGE_NONE;hadc1.Init.ExternalTrigConv = ADC_SOFTWARE_START;hadc1.Init.DataAlign = ADC_DATAALIGN_RIGHT;hadc1.Init.NbrOfConversion = 1;hadc1.Init.DMAContinuousRequests = DISABLE;hadc1.Init.EOCSelection = ADC_EOC_SINGLE_CONV;HAL_ADC_Init(&hadc1);sConfig.Channel = ADC_CHANNEL_0;sConfig.Rank = 1;sConfig.SamplingTime = ADC_SAMPLETIME_3CYCLES;HAL_ADC_ConfigChannel(&hadc1, &sConfig);
}uint32_t Read_Soil_Moisture(void) {HAL_ADC_Start(&hadc1);HAL_ADC_PollForConversion(&hadc1, HAL_MAX_DELAY);return HAL_ADC_GetValue(&hadc1);
}int main(void) {HAL_Init();SystemClock_Config();ADC_Init();uint32_t soil_moisture;while (1) {soil_moisture = Read_Soil_Moisture();HAL_Delay(1000);}
}

配置BH1750光照传感器
使用STM32CubeMX配置I2C接口：

  1. 打开STM32CubeMX，选择您的STM32开发板型号。
  2. 在图形化界面中，找到需要配置的I2C引脚，设置为I2C模式。
  3. 生成代码并导入到STM32CubeIDE中。

代码实现：

初始化BH1750传感器并读取数据：

#include "stm32f4xx_hal.h"
#include "bh1750.h"I2C_HandleTypeDef hi2c1;void I2C_Init(void) {__HAL_RCC_I2C1_CLK_ENABLE();hi2c1.Instance = I2C1;hi2c1.Init.ClockSpeed = 100000;hi2c1.Init.DutyCycle = I2C_DUTYCYCLE_2;hi2c1.Init.OwnAddress1 = 0;hi2c1.Init.AddressingMode = I2C_ADDRESSINGMODE_7BIT;hi2c1.Init.DualAddressMode = I2C_DUALADDRESS_DISABLE;hi2c1.Init.OwnAddress2 = 0;hi2c1.Init.GeneralCallMode = I2C_GENERALCALL_DISABLE;hi2c1.Init.NoStretchMode = I2C_NOSTRETCH_DISABLE;HAL_I2C_Init(&hi2c1);
}void BH1750_Init(void) {BH1750_Init(&hi2c1);
}uint16_t Read_Light_Intensity(void) {return BH1750_ReadLight(&hi2c1);
}int main(void) {HAL_Init();SystemClock_Config();I2C_Init();BH1750_Init();uint16_t light_intensity;while (1) {light_intensity = Read_Light_Intensity();HAL_Delay(1000);}
}

配置MQ-135气体传感器
使用STM32CubeMX配置ADC接口：

  1. 打开STM32CubeMX，选择您的STM32开发板型号。
  2. 在图形化界面中，找到需要配置的ADC引脚，设置为输入模式。
  3. 生成代码并导入到STM32CubeIDE中。

代码实现：

初始化MQ-135传感器并读取数据：

#include "stm32f4xx_hal.h"ADC_HandleTypeDef hadc2;void ADC2_Init(void) {__HAL_RCC_ADC2_CLK_ENABLE();ADC_ChannelConfTypeDef sConfig = {0};hadc2.Instance = ADC2;hadc2.Init.ClockPrescaler = ADC_CLOCK_SYNC_PCLK_DIV4;hadc2.Init.Resolution = ADC_RESOLUTION_12B;hadc2.Init.ScanConvMode = DISABLE;hadc2.Init.ContinuousConvMode = ENABLE;hadc2.Init.DiscontinuousConvMode = DISABLE;hadc2.Init.ExternalTrigConvEdge = ADC_EXTERNALTRIGCONVEDGE_NONE;hadc2.Init.ExternalTrigConv = ADC_SOFTWARE_START;hadc2.Init.DataAlign = ADC_DATAALIGN_RIGHT;hadc2.Init.NbrOfConversion = 1;hadc2.Init.DMAContinuousRequests = DISABLE;hadc2.Init.EOCSelection = ADC_EOC_SINGLE_CONV;HAL_ADC_Init(&hadc2);sConfig.Channel = ADC_CHANNEL_1;sConfig.Rank = 1;sConfig.SamplingTime = ADC_SAMPLETIME_3CYCLES;HAL_ADC_ConfigChannel(&hadc2, &sConfig);
}uint32_t Read_Gas_Concentration(void) {HAL_ADC_Start(&hadc2);HAL_ADC_PollForConversion(&hadc2, HAL_MAX_DELAY);return HAL_ADC_GetValue(&hadc2);
}int main(void) {HAL_Init();SystemClock_Config();ADC2_Init();uint32_t gas_concentration;while (1) {gas_concentration = Read_Gas_Concentration();HAL_Delay(1000);}
}

4.2 数据处理与分析

集成TensorFlow Lite进行数据分析
使用STM32CubeMX配置必要的接口，确保嵌入式系统能够加载和运行TensorFlow Lite模型。

代码实现：

初始化TensorFlow Lite：

#include "tensorflow/lite/c/common.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_error_reporter.h"
#include "tensorflow/lite/micro/micro_mutable_op_resolver.h"
#include "tensorflow/lite/schema/schema_generated.h"
#include "tensorflow/lite/version.h"
#include "model_data.h"  // 人工智能模型数据namespace {tflite::MicroErrorReporter micro_error_reporter;tflite::MicroInterpreter* interpreter = nullptr;TfLiteTensor* input = nullptr;TfLiteTensor* output = nullptr;constexpr int kTensorArenaSize = 2 * 1024;uint8_t tensor_arena[kTensorArenaSize];
}void AI_Init(void) {tflite::InitializeTarget();static tflite::MicroMutableOpResolver<10> micro_op_resolver;micro_op_resolver.AddFullyConnected();micro_op_resolver.AddSoftmax();const tflite::Model* model = tflite::GetModel(model_data);if (model->version() != TFLITE_SCHEMA_VERSION) {TF_LITE_REPORT_ERROR(&micro_error_reporter,"Model provided is schema version %d not equal ""to supported version %d.",model->version(), TFLITE_SCHEMA_VERSION);return;}static tflite::MicroInterpreter static_interpreter(model, micro_op_resolver, tensor_arena, kTensorArenaSize,&micro_error_reporter);interpreter = &static_interpreter;interpreter->AllocateTensors();input = interpreter->input(0);output = interpreter->output(0);
}void AI_Run_Inference(float* input_data, float* output_data) {// 拷贝输入数据到模型输入张量for (int i = 0; i < input->dims->data[0]; ++i) {input->data.f[i] = input_data[i];}// 运行模型推理if (interpreter->Invoke() != kTfLiteOk) {TF_LITE_REPORT_ERROR(&micro_error_reporter, "Invoke failed.");return;}// 拷贝输出数据for (int i = 0; i < output->dims->data[0]; ++i) {output_data[i] = output->data.f[i];}
}int main(void) {HAL_Init();SystemClock_Config();AI_Init();float input_data[INPUT_SIZE];float output_data[OUTPUT_SIZE];while (1) {// 获取传感器数据，填充 input_data 数组// 运行AI推理AI_Run_Inference(input_data, output_data);// 根据模型输出数据执行相应的操作HAL_Delay(1000);}
}

4.3 控制系统

配置GPIO控制水泵和电磁阀
使用STM32CubeMX配置GPIO：

  1. 打开STM32CubeMX，选择您的STM32开发板型号。
  2. 在图形化界面中，找到需要配置的GPIO引脚，设置为输出模式。
  3. 生成代码并导入到STM32CubeIDE中。

代码实现：

初始化水泵和电磁阀控制引脚：

#include "stm32f4xx_hal.h"#define PUMP_PIN GPIO_PIN_2
#define VALVE_PIN GPIO_PIN_3
#define GPIO_PORT GPIOBvoid GPIO_Init(void) {__HAL_RCC_GPIOB_CLK_ENABLE();GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStruct = {0};GPIO_InitStruct.Pin = PUMP_PIN | VALVE_PIN;GPIO_InitStruct.Mode = GPIO_MODE_OUTPUT_PP;GPIO_InitStruct.Pull = GPIO_NOPULL;GPIO_InitStruct.Speed = GPIO_SPEED_FREQ_LOW;HAL_GPIO_Init(GPIO_PORT, &GPIO_InitStruct);
}void Control_Pump(uint8_t state) {HAL_GPIO_WritePin(GPIO_PORT, PUMP_PIN, state ? GPIO_PIN_SET : GPIO_PIN_RESET);
}void Control_Valve(uint8_t state) {HAL_GPIO_WritePin(GPIO_PORT, VALVE_PIN, state ? GPIO_PIN_SET : GPIO_PIN_RESET);
}int main(void) {HAL_Init();SystemClock_Config();GPIO_Init();AI_Init();float input_data[INPUT_SIZE];float output_data[OUTPUT_SIZE];while (1) {// 获取传感器数据，填充 input_data 数组// 运行AI推理AI_Run_Inference(input_data, output_data);// 根据AI输出控制水泵和电磁阀uint8_t pump_state = output_data[0] > 0.5; // 假设模型输出0代表是否打开水泵uint8_t valve_state = output_data[1] > 0.5; // 假设模型输出1代表是否打开电磁阀Control_Pump(pump_state);Control_Valve(valve_state);HAL_Delay(1000);}
}

4.4 用户界面与数据可视化

配置OLED显示屏
使用STM32CubeMX配置I2C接口：

  1. 打开STM32CubeMX，选择您的STM32开发板型号。
  2. 在图形化界面中，找到需要配置的I2C引脚，设置为I2C模式。
  3. 生成代码并导入到STM32CubeIDE中。

代码实现：

首先，初始化OLED显示屏：

#include "stm32f4xx_hal.h"
#include "i2c.h"
#include "oled.h"void Display_Init(void) {OLED_Init();
}

然后实现数据展示函数，将环境数据展示在OLED屏幕上：

void Display_Agriculture_Data(float* output_data) {char buffer[32];sprintf(buffer, "Temp: %.2f C", output_data[2]);OLED_ShowString(0, 0, buffer);sprintf(buffer, "Humidity: %.2f %%", output_data[3]);OLED_ShowString(0, 1, buffer);sprintf(buffer, "Soil: %.2f", output_data[4]);OLED_ShowString(0, 2, buffer);sprintf(buffer, "Light: %d lx", (int)output_data[5]);OLED_ShowString(0, 3, buffer);
}

在主函数中，初始化系统并开始显示数据：

int main(void) {HAL_Init();SystemClock_Config();GPIO_Init();DHT22_Init();ADC_Init();BH1750_Init();ADC2_Init();AI_Init();Display_Init();float input_data[INPUT_SIZE];float output_data[OUTPUT_SIZE];while (1) {// 读取传感器数据并填充 input_data 数组float temperature, humidity;Read_Temperature_Humidity(&temperature, &humidity);uint32_t soil_mo```c// 读取传感器数据并填充 input_data 数组float temperature, humidity;Read_Temperature_Humidity(&temperature, &humidity);uint32_t soil_moisture = Read_Soil_Moisture();uint16_t light_intensity = Read_Light_Intensity();uint32_t gas_concentration = Read_Gas_Concentration();input_data[0] = temperature;input_data[1] = humidity;input_data[2] = (float)soil_moisture;input_data[3] = (float)light_intensity;input_data[4] = (float)gas_concentration;// 运行AI推理AI_Run_Inference(input_data, output_data);// 显示环境数据和AI结果Display_Agriculture_Data(output_data);// 根据AI结果控制水泵和电磁阀uint8_t pump_state = output_data[0] > 0.5; // 假设模型输出0代表是否打开水泵uint8_t valve_state = output_data[1] > 0.5; // 假设模型输出1代表是否打开电磁阀Control_Pump(pump_state);Control_Valve(valve_state);HAL_Delay(1000);}
}

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5. 应用场景：智能农业管理与优化

精准农业

智能农业监测系统可以实现对农田环境的精准监测和控制，根据实时数据和人工智能分析结果，优化灌溉、施肥和光照管理，提高农作物的产量和质量。

温室大棚

在温室大棚中，智能农业监测系统可以实时监控温度、湿度、光照和土壤湿度，确保农作物在最佳环境中生长，减少病虫害，提高产量。

农业物联网

智能农业监测系统可以作为农业物联网的一部分，通过传感器网络和云平台，实现数据的远程监控和管理，提高农业生产的智能化水平。

农业科研

在农业科研中，智能农业监测系统可以用于实验数据的采集和分析，帮助研究人员优化农业技术和管理方法，提高科研效率。

6. 问题解决方案与优化

常见问题及解决方案

  1. 传感器数据不准确：确保传感器与STM32的连接稳定，定期校准传感器以获取准确数据。

    • 解决方案：检查传感器与STM32之间的连接是否牢固，必要时重新焊接或更换连接线。同时，定期对传感器进行校准，确保数据准确。

  2. 设备响应延迟：优化控制逻辑和硬件配置，减少设备响应时间，提高系统反应速度。

    • 解决方案：优化传感器数据采集和处理流程，减少不必要的延迟。使用DMA（直接存储器访问）来提高数据传输效率，减少CPU负担。选择速度更快的处理器和传感器，提升整体系统性能。

  3. 显示屏显示异常：检查I2C通信线路，确保显示屏与MCU之间的通信正常，避免由于线路问题导致的显示异常。

    • 解决方案：检查I2C引脚的连接是否正确，确保电源供电稳定。使用示波器检测I2C总线信号，确认通信是否正常。如有必要，更换显示屏或MCU。

  4. 水泵和电磁阀控制不稳定：确保水泵和电磁阀的连接正常，优化控制算法。

    • 解决方案：检查水泵和电磁阀的连接，确保接线正确、牢固。使用更稳定的电源供电，避免电压波动影响设备运行。优化控制算法，确保水泵和电磁阀启动和停止时平稳过渡。

  5. 电池续航时间短：优化系统功耗设计，提高电池续航时间。

    • 解决方案：使用低功耗模式（如STM32的STOP模式）降低系统功耗。选择容量更大的电池，并优化电源管理策略，减少不必要的电源消耗。

优化建议

  1. 数据集成与分析：集成更多类型的传感器数据，使用大数据分析和机器学习技术进行农业环境状态预测和优化。

    • 建议：增加更多环境和土壤传感器，如CO2传感器、EC传感器等。使用云端平台进行数据分析和存储，提供更全面的农业管理服务。

  2. 用户交互优化：改进用户界面设计，提供更直观的数据展示和更简洁的操作界面，增强用户体验。

    • 建议：使用高分辨率彩色显示屏，提供更丰富的视觉体验。设计简洁易懂的用户界面，让用户更容易操作。提供图形化的数据展示，如实时图表、地图显示等。

  3. 智能化控制提升：增加智能决策支持系统，根据历史数据和实时数据自动调整农业管理策略，实现更高效的农业管理。

    • 建议：使用人工智能技术分析农业数据，提供个性化的控制建议。结合历史数据，预测可能的环境变化和农作物生长情况，提前调整管理策略。

7. 收尾与总结

本教程详细介绍了如何在STM32嵌入式系统中结合人工智能技术实现智能农业监测系统，从硬件选择、软件实现到系统配置和应用场景都进行了全面的阐述。通过合理的技术选择和系统设计，可以构建一个高效且功能强大的智能农业监测系统。

 

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