智慧农场概念，是一种以信息技术为基础，集种植养殖、管理、销售、休闲体验为一体，融合传统农业与现代科技的新型农业模式。智慧农场不仅涉及传统农业的种植养殖技术，更加注重利用物联网、大数据、云计算、人工智能等现代信息技术手段进行农业生产管理、市场运作和用户服务。 在智慧农场中，用户可以通过智慧农场平台进行农业众筹投资，这种模式可以让用户参与到农业生产当中，通过资金投入获得产品的回报，同时，也可以增加农业生产的资金来源，促进农业的发展。农业众筹投资不仅可以为农业带来资金，也可以提高农业项目的社会知名度，吸引更多的消费者和投资者关注。 活动报名是智慧农场中的另一个重要功能，通过智慧农场平台可以发布各种农业相关的活动信息，如农产品采摘节、农事体验活动等，用户可以在平台上报名参加，这不仅为用户提供了便利，也提高了农场的知名度和影响力。 智慧农场拼团功能主要是通过智慧农场平台，以拼团的方式让用户参与到农业生产中来，用户可以通过拼团购买农产品，降低购买成本，同时也增加了农产品的销售量。 农场乐园是智慧农场的重要组成部分，通过智慧农场平台，用户可以进行农产品的购买、参与农场活动、进行农场体验等，通过农场乐园，不仅可以提高用户的体验感，也可以增加农场的收益。 随便撸源码www.suibianlu.com智慧农场1.9.2是一个智慧农场的整站源码，它包含了农业众筹投资、活动报名、智慧农场拼团、农场乐园等智慧农场的所有重要功能。这个源码适合用于商业项目，也可以作为毕业设计、论文模板，非常适合学校实训使用。 这种整站源码的出现，大大降低了开发智慧农场平台的难度和成本，对于个人开发者、初创企业和学校实训项目来说，是一个非常好的选择。通过使用这种整站源码，可以快速搭建出一个功能完备的智慧农场平台，从而更有效地进行农业生产和经营。

### 基于ThingsBoard的智慧农场项目教程 #### 实验背景与意义 随着物联网技术的飞速发展，智慧农业成为现代农业的重要组成部分。利用物联网技术能够实现对农作物生长环境的实时监控，从而提高农业生产效率、降低生产成本。本实验旨在通过实际操作让学生掌握基于开源物联网平台ThingsBoard构建智慧农场的基本流程和技术要点，为后续更深入的研究和实践奠定基础。 #### 实验目的 1. **基于开源的ThingsBoard平台快速搭建智慧农场平台**：学习如何在ThingsBoard平台上创建和配置智慧农场所需的各类传感器设备及其对应的UI界面。 2. **编写脚本模拟真实设备**：通过编写脚本来模拟真实环境中的设备数据上传，以便进行平台功能的验证和调试。 #### 实验要求 - 构建智慧农场的UI界面。 - 实现数据的采集、处理与展示。 #### 实验环境配置 - 配置有ThingsBoard环境的PC机。 #### 实验原理 本实验主要利用ThingsBoard提供的功能来实现智慧农场的搭建。ThingsBoard是一款开源的物联网云平台，它支持多种设备连接协议，如MQTT、CoAP等，并提供了丰富的API接口用于数据的交互。在本实验中，我们将重点介绍如何基于HTTP API进行模拟设备的数据上报。 #### 实验步骤 ##### 一、创建UI界面 1. **设备配置**：根据需求定义设备类型，包括但不限于空气检测模块、土壤检测模块等。 2. **添加设备**：在ThingsBoard平台上创建相应的虚拟设备，为每个设备分配唯一ID。 3. **添加别名**：为方便管理和识别，为每个设备设置易于理解的别名。 4. **添加地图仪表盘**：将所有设备的位置信息集成到地图上，便于直观查看各设备的地理位置分布。 5. **创建空气检测模块**：设计专门用于显示空气质量信息的界面组件。 6. **创建土壤检测模块**：创建用于展示土壤湿度、温度、盐分等参数的界面组件。 7. **光照监测**：增加一个显示光照强度变化趋势的组件。 8. **创建温度湿度模块**：类似空气检测模块的设计思路，用于展示温度和湿度数据。 9. **土壤盐分**：添加一个专门用于显示土壤盐分含量的界面组件。 10. **添加二号大棚**：类似于一号大棚的设计，但可以根据实际情况调整其配置。 11. **报警器**： - **规则**：定义触发报警的条件。 - **添加部件**：在界面上添加报警指示灯或其他形式的报警装置。 ##### 二、创建脚本创造动态数据 1. **数据文本**：准备一个包含预设数据格式的文本文件。 2. **随机数据脚本**：编写脚本自动生成符合实际场景的数据，例如模拟光照强度、土壤湿度的变化。 3. **启动脚本**：编写一个启动脚本，自动执行上述数据生成脚本并发送数据至ThingsBoard服务器。 4. **结束脚本**：编写一个脚本用于停止数据的生成和上传。 5. **给予权限**：确保脚本具有执行权限。 6. **运行脚本**：运行启动脚本，观察数据是否成功上传至ThingsBoard平台。 #### 实验注意事项 - 在执行脚本过程中可能会遇到`curl: command not found`错误，此时需要安装`curl`命令工具，可以通过运行`sudo apt-get install curl`命令来解决该问题。 - 确保ThingsBoard服务正常运行，并且网络连接畅通无阻。 #### 实验小结 通过本次实验的学习与实践，不仅加深了对ThingsBoard平台功能的理解，还掌握了基于该平台构建智慧农场项目的具体步骤和技术要点。此外，模拟数据的生成和上传也为后续的功能验证提供了便利，有助于提高开发效率和降低成本。更重要的是，通过亲自动手实践，学生的编程能力和解决问题的能力都得到了显著提升。

智慧牧场基于yolov5的牛羊群识别检测项目源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.zip 牛羊识别检测源码，类别【“牛”、“羊”】带GUI界面，带数据集，带训练好的模型，带评估指标曲线，带项目操作说明。 pytorch深度学习框架 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

1、基于yolov5算法实现牛识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。 4、4000多张图片训练，8000多个目标“牛”，数据分布均匀 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

智慧农场小程序 V1.5.0 开源版

智慧农场视频监控设计方案.pdf