[发明专利]应用于农业物联网的数据处理方法及装置

说明书

本发明公开了一种应用于农业物联网的数据处理方法及装置，包括目标数据采集模块、数据整理模块、数据特征提取模块、数据分析模块、数据定位模块、监测模块、预警模块和中央处理器。本发明在实现目标数据定向采集的同时实现了冲突数据和亢余数据的自动清除，提高了数据源的可靠性。基于MapReduce进行数据特征的提取，将纷繁多样的海量数据转换成具有价值的可用数据，提高了大规模数据的分析效率。

技术领域

本发明涉及农业物联网数据采集处理领域，具体涉及一种应用于农业物联网的数据处理方法及装置。

背景技术

农业物联网是物联网技术在农业生产、经营、管理和服务中的具体应用，其采用各类传感器、视觉采集终端等感知设备进行大田种植、设施园艺、畜禽养殖、水产养殖、农产品物流等领域的现场信息的采集，通过建立数据传输和格式转换方法实现农业信息多尺度的可靠传输；由于上述数据信息数据量较大，实时传输数据较多，因此，往往会出现数值冲突、数据冗余等情况，从而导致采集到的感测数据可靠性不高，同时系统的传输过程中由于各模块工作状态的问题又容易导致错误数据的出现，进一步降低了系统的可靠性。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了应用于农业物联网的数据处理方法及装置。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

应用于农业物联网的数据处理装置，包括：

目标数据采集模块，内设算法编辑模块，用于各种目标数据的采集，并将采集到的数据发送到数据整理模块；

数据整理模块，用于查找所述数据之间存在的冗余内容以及冲突内容，并将清除相应的冗余内容和冲突内容；

数据特征提取模块，采用MapReduce对整理完成后的数据进行特征数据的提取；

数据分析模块，采用神经网络模型基于所述特征数据完成对应数据的评估，并输出评估结果；

数据定位模块，基于所述特征数据为整理完成后的数据在数据库中找到合适的位置，并为其找到相似数据点，建立其与相似数据点之间的关系；

监测模块，以静态jar包的形式部署在处理装置内，用于通过脚本录制方式进行数据处理过程中目标数据采集模块、数据整理模块、数据特征提取模块以及数据分析模块工作流程数据的录制，并基于录制的流程数据实现各模块工作状态的评估，将评估结果发送到中央处理器；

预警模块，用于根据中央处理器发送的控制命令输出对应的预警信息；

中央处理器，用于协调上述模块工作。

进一步地，所述神经网络模型采用PCA-BP神经网络模型。

进一步地，所述预警模块包括

语音预警模块，用于根据数据分析模块的评估结果或者监测模块的评估结果进行相应语音预警警示语的播放；

短信预警模块，用于通过短信编辑的方式进行预警短信的发送，所发送的短信至少包括目前对应的评估结果。

进一步地，还包括：

图形绘制模块，用于基于选中的曲线图模板根据整理完成后的数据生成各种曲线图。

进一步地，所述数据整理模块采用EKA算法和AKF算法处理冲突内容。

进一步地，所述冗余内容采用redundancy函数进行清除。

进一步地，所述监测模块基于BP神经网络模型实现工作状态的评估，且目标数据采集模块、数据整理模块、数据特征提取模块以及数据分析模块各对应一个BP神经网络模型。

本发明还提供了一种应用于农业物联网的数据处理方法，基于上述系统实现，包括如下步骤：