葡萄智能化生產服務平臺設計與研究

梁驍 韋寧 姚姿娜

摘 ?要：在農業現代化、信息化的發展過程中，農業生產基礎數據已成為重要的戰略資源。信息化、自動化農業生產管理都依賴于完善的生產基礎數據。相關生產服務平臺的建設能夠充分利用這些資源，增進農業生產的高質量發展。人工智能是國家明確大力支持的未來科技研究核心，國家贏得全球科技競爭主動權的重要戰略抓手。將農業信息化和人工智能相結合，建設智能化生產服務平臺，可以極大地助力農業生產服務水平的提高。為特定行業設計的具有高度針對性的智能化生產服務平臺對比普遍適用型的平臺，具有更高的專業水平，對特定行業的信息挖掘度更深，能夠提供更細致、更精準的智能服務。本文針對葡萄種植的專業特點，對基于人工智能的生產服務平臺進行了研究和設計，介紹了服務平臺基本框架、功能設計和關鍵技術。

關鍵詞：葡萄種植;數據服務;智能分析

中圖分類號：TP399;TP182 ? ? ?文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2019）12-0106-03

Abstract：In the process of agricultural modernization and informatization，the basic data of agricultural production has become an important strategic resource. Informatization and automation of agricultural production management depend on perfect production basic data. The construction of relevant production service platforms can make full use of these resources and improve the high-quality development of agricultural production. Artificial intelligence is the core of scientific and technological research in the future，which is strongly supported by the country. It is an important strategic grasp for the country to win the initiative of global scientific and technological competition. The combination of agricultural informatization and artificial intelligence and the construction of intelligent production service platform can greatly contribute to the improvement of agricultural production service level. Intelligent production service platform designed for specific industries has higher professional level，deeper information mining degree for specific industries，and can provide more detailed and accurate intelligent services compared with the universal platform. In this paper，aiming at the professional characteristics of grape cultivation，the production service platform based on artificial intelligence is studied and designed，and the basic framework，function design and key technologies of the service platform are introduced.

Keywords：grape cultivation;data service;intelligent analysis

0 ?引 ?言

得益于互聯網、物聯網、大數據、云計算等高新技術的發展，在信息化和農業現代化高速發展的當下，農業信息資源在現代農業中發揮著重要的作用。在國家大力推動人工智能技術發展的大趨勢下，要將人工智能技術應用在新型農業生產模式中，尤其需要以大量農業專業信息為依托。葡萄種植產業設計建設專業的基礎信息數據庫和智能化服務平臺，在縱向上能夠提供具有較強針對性的產業信息資源管理和利用手段，實現專門、專業的生產管理決策輔助和生產自動化輔助，在橫向上能夠為其他相關生產服務領域提供專業數據支持，更進一步可作為人工智能技術進入農業生產領域的示范。在豐富的農業信息資源基礎上，利用先進的數據采集、分析工具，實現全面、精準的系統性分析。這樣不但能夠提高農業生產的科學性和相關服務的準確性，而且也能為政府管理理念的轉變和管理水平的提高提供有力支持。

1 ?農業生產信息化概況

隨著國家對農業現代化智能化建設方面工作的不斷深入，農業生產數據資源建設取得了巨大的進步。憑借現今高度發達的互聯網、物聯網技術和既有農業科技數據庫，農業生產和種植管理數據能夠從多種渠道獲得。不僅各級農業部門建設了農業信息服務平臺，農業部也針對多個農業生產行業建設了行業數據庫。目前我國農業網站已達到數萬家，很多面向公眾的網站提供了大量信息資源接口，這些資源為建立葡萄智能化生產服務平臺提供了極大的便利。

2 ?葡萄智能化生產服務平臺的特點

葡萄智能化生產服務平臺是一種將基礎數據、應用業務邏輯、農業生產技術、網絡技術、數據分析技術、數據可視化技術融合在一起，針對葡萄生產專業領域為社會公眾提供服務的智能化系統。

葡萄智能化生產服務平臺是借助于物聯網、云計算、大數據、人工智能等高新技術打造的新型網絡服務平臺，具有以下特點。

2.1 ?智能化

融合經過深度學習訓練的人工智能，使之充分利用平臺基礎數據庫，發揮其強大的數據分析能力，為公眾提供葡萄生長周期指標分析、生產環境監控數據分析、病蟲害自動識別和防治方案自動推薦等智能化功能。平臺服務覆蓋葡萄生產的各個環節，最大程度地使生產過程擺脫對農技人員的依賴。

2.2 ?互動性

通過互聯網將人員、數據、生產環境聯通起來，允許使用手機、個人電腦、無人機、傳感器、網絡視頻設備等遠程訪問服務平臺。為生產管理提供高效、多樣、便捷的互動方式。

2.3 ?靈活性

服務平臺可部署于企業服務器、云服務器等環境，支持大容量可擴展的數據存儲和高并發的網絡訪問，可以持續擴大基礎數據量以及添加新功能模塊。

3 ?智能化生產服務平臺基本框架

平臺建設應遵循規范化、標準化、高實用性、高可靠性、高安全性的原則，合理設計建設，保證服務平臺運行順暢、高效、健壯。其基本框架組成如圖1所示。

3.1 ?基礎數據庫

建庫所需的基礎數據資源主要包括以下幾個方面。

3.1.1 ?地理氣候環境數據

地理氣候環境包括葡萄種植地區的區域地形地貌、海拔、經緯度、氣候帶等宏觀環境數據，以及歷年溫度、濕度、降雨、光照變化、自然災害等長期歷史數據。這些信息幫助生產管理者掌握種植地區的總體情況，輔助制定生產計劃。

3.1.2 ?生長環境監控數據

葡萄種植園區的即時監控環境數據和長期變化歷史數據，包括空氣溫度、空氣濕度、光照強度、光照時長、土壤溫度、土壤張力、土壤水分、酸堿度、氧含量、二氧化碳濃度、降雨量、風速、風向等多個指標。這些信息精確表現葡萄生長環境的細微變化，可用于標準生長環境數據模型的建立，幫助管理人員及時了解現狀，迅速做出必要反應。

3.1.3 ?生長周期數據

葡萄整個生長周期內的植株生理生長指標，包括根、莖長、葉長、葉片面積、掛果時間、果實直徑等。這些信息直接描述了葡萄的長勢、健康、營養狀況，可用于葡萄標準生長周期模型的建立，幫助管理人員密切關注其生長情況，及時發現問題。

3.1.4 ?實用種植技術數據

收集葡萄種植相關的各種使用種植技術文獻，從中解析技術數據，保存在數據庫，以知識庫的形式提供給用戶作為技術支持資源。

3.1.5 ?病蟲害防治數據

危害葡萄種植生長的各種病蟲害數據，包括病因、病征、辨別標準、防治方法、歷史發病記錄等。這些信息旨在與專業的數據分析工具相結合，及時對可能的病蟲害發出警報、提供專業辨識方法、提出專業防治方案，從而預防和減少因病蟲害帶來的損失。

3.1.6 ?價格行情數據

定時獲取各個省份地區葡萄市場行情和歷史價格走勢數據。通過對市場行情和供需關系的分析，輔助管理者調整生產銷售計劃，最終獲得更好的效益。

3.2 ?數據處理層

數據處理層主要完成數據清洗、數據整合、挖掘分析工作，把零散的數據轉化為針對專門需求的、具有知識邏輯價值的有用數據，支撐應用接口層。

3.2.1 ?數據清洗

從外部數據源導入生產數據時需要對數據進行清洗工作。通過編寫數據過濾整理程序處理其中缺失的或異常的數據值，保留有效的數據。

3.2.2 ?數據整合

對于多種類型、多種業務領域的數據，通過數據處理程序在各個數據節點之間建立關系，形成數據知識圖譜。

3.2.3 ?數據挖掘

根據實際業務需求設計數據挖掘分析模型，從既有基礎數據庫中提取相應的數據提供給分析模型完成分析工作。

3.3 ?應用接口層

接口層根據用戶主體類型的不同、需求的不同、權限的不同，提供具有針對性的應用程序外部接口。實現數據模糊查詢、圖形報表展示、數據共享、環境數據分析、生長數據分析、病蟲害數據分析等接口服務。

3.4 ?信息安全體系

設計一整套數據庫硬件環境安全、網絡環境安全、計算機系統安全、數據存儲安全、運營管理安全的安全保障技術體系，保證基礎數據庫安全穩定運行。

3.5 ?標準規范體系

對數據庫數據格式、處理程序設計開發、應用接口設計開發、智能化服務實現設定一整套格式、編碼和接口規范，作為平臺在開發建設過程中必須遵守的規則。在平臺的后續開發升級中也應遵守這些規則，保證平臺的健壯性和可維護性。

4 ?智能服務功能設計

通過整理和分析多方面的葡萄生產種植數據，構建統一規范、便于共享的基礎數據庫，并在此基礎之上搭建數據共享服務平臺，為政府、企業、公眾提供數據資源共享服務。服務范圍主要包括基礎信息資源服務、生理生長智能分析服務、種植環境智能分析服務、在線健康診斷服務和市場分析服務。

4.1 ?基礎信息資源服務

對社會組織和用戶進行細致的分類、分級，為各種組織、用戶類型設計相應的開放數據接口。從信息資源庫中提取基礎數據，根據業務類型進行整合、分析、分類，通過開放數據接口提供給用戶，以滿足各類型各級別用戶的不同需求。提供包括地理信息數據、標準化種植技術數據、市場行情數據、病蟲害防治知識庫等在內的信息查詢展示服務。

4.2 ?生理生長智能分析服務

收集低、中、高端各個葡萄品種的標準生長數據，研究智能分析引擎系統，匹配數學模型，自動智能判斷葡萄生長情況，模擬葡萄種植專家自動修正完善工作內容，大幅降低葡萄生產對農技人員的依賴程度。

4.3 ?種植環境智能分析服務

收集葡萄種植的適宜生長環境數據，構建標準化種植生長環境監控模型。智能分析實際種植環境數據，發現種植環境中存在的不利因素，對用戶發出預警消息，提醒用戶調整種植養護工作，以提高葡萄產量。

4.4 ?在線健康診斷服務

收集危害葡萄生長的病蟲害信息，將機器學習樣本導入人工智能數據庫。通過深度學習實現基于計算機視覺的圖片分析功能，使其能夠從用戶上傳的現場照片快速辨認出可能發生的病蟲害癥狀，并推薦有效的防治手段。

4.5 ?市場分析服務

通過收集和分析近期市場行情數據，以圖形報表的方式向用戶展示葡萄產量狀況、消費狀況、進出口數據和市場價格走勢等信息。

5 ?關鍵技術

5.1 ?數據接口

數據接口是用戶和其他網絡應用訪問本數據庫數據資源的入口。數據接口在廣域網絡上發布，監聽接收來自網絡的用戶訪問請求，根據網絡請求參數自動識別用戶身份、確定用戶請求的目的，調用相應的服務程序模塊，獲取相應的數據資源，再向用戶發送包含有效數據的反饋信息，實現查詢、統計等操作。數據接口能夠屏蔽用戶的網絡差異、操作系統差異，也使用戶無需關心數據庫的具體結構，只要專注在業務方面，為特定業務調取對應的數據接口就可以滿足業務需求。

5.2 ?計算機視覺

計算機視覺是通過對圖片、視頻文件進行分析處理，讓計算機能夠從中收集三維信息，從而模擬人類對環境的感知能力的一門綜合性學科。計算機視覺的實現包括計算機科學、工程學、物理學、統計學、應用數學、神經學等多個門類的科學研究成果。以相機、攝像機等各種錄影設備拍攝的圖像作為計算機視覺采集的輸入，經過訓練的人工智能分析模塊可以從這些圖像中讀取信息，發現圖像中包含的元素，理解其中的意義。

5.3 ?深度學習

深度學習是實現計算機視覺的一項重要工具，它模擬人腦的神經網絡，模仿人類對信息的解釋方式。端到端學習的概念讓計算機在分析對象中自動尋找特征，發現其中潛在的模式。經過對大量數據的分析學習能夠獲得訓練好的學習模型，并投入到目標領域中進行分析工作。目前，深度學習被廣泛應用在搜索引擎、智能問答和圖像識別等領域。

6 ?結 ?論

在如今農業走向信息化的時代，農業生產數據資源已經成為市場的焦點，農業經濟的穩步快速發展受到農業生產信息化程度的影響。尤其是在國家扶貧攻堅的大背景下，大力發展農業經濟，把農業生產推向信息化、自動化、智能化，更具有重要的政治經濟價值。建設葡萄智能化生產服務平臺，一方面對于葡萄種植專業領域可做出專業示范，另一方面也可以在其他種植項目中擴展開來，收集更多其它農業作物的生產數據，秉承專業為先、廣泛覆蓋的理念，為我國現代農業的發展提供助力。

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作者簡介：梁驍（1986-），男，漢族，廣西融安人，軟件工程師，助理工程師，學士學位，研究方向：計算機應用軟件開發。