一种用于检测动物入侵的基于雾计算的智能农业系统

智能农业是物联网赋能技术最有前景的领域之一，有望大幅提升作物质量与产量并降低相关运营成本。然而，构建智能农业系统面临若干挑战，包括云计算带来的高延迟与带宽消耗、农村地区频繁的互联网中断，以及需为农民保持低成本。本文提出一种端到端、基于雾计算的智能农业基础设施，融合边缘计算与基于LoRa的通信以应对这些挑战。我们的系统被部署用于将农村传统农业用地转变为智能农业。我们针对农民最关切的问题——动物入侵——提出一种利用低成本PIR传感器、摄像头与计算机视觉检测动物入侵的解决方案。具体而言，我们提出三种不同的传感器布局及一种预测动物未来位置的新算法。我们的系统能在动物侵入农田前检测、识别它们，预测其未来位置并及时告警农民。实验表明，该系统可有效且快速地检测动物入侵，同时成本远低于当前最先进系统。