基于物联网与深度学习的智能烟叶烘烤控制系统及方法与设计方案

本技术公开一种基于物联网与深度学习的智能烟叶烘烤控制系统及方法，该烘烤控制系统包括：信息处理控制系统、视频采集系统、无线数据传输模块、云服务器，以及移动端和PC 端。

该系统的核心是当视频采集系统采集到烟叶的视频图像信息并传输到信息处理控制系统，然后经无线数据传输模块上传到云服务器中并进行深度图像识别并判断烤房内部烟叶的烘烤状态，再根据各传感器上传的数据进行分析处理匹配后对比烘烤工艺形成烘烤方案并向信息处理控制系统下发控制命令来控制循环风机，当出现异常时则发送异常信息到移动端。

同时将各个传感器采集的数据以及视频存储，烘烤技术员可以在移动端对各个数据进行实时监测，以应对出现的异常情况。

权利要求书1.一种基于物联网与深度学习的智能烟叶烘烤控制系统，其特征在于，该系统包括：信息采集，包括用于采集烟叶图像的视频采集系统、用于采集烤房内部温度和湿度的温湿度传感器以及用于采集烤房内部风机转速传感器；信息处理控制系统，与视频采集系统通过485总线相连，温湿度传感器与风机转速传感器与信息处理控制系统直接相连；无线数据传输模块，用于连接云服务器与信息处理控制系统，将信息处理控制系统的数据经无线数据传输模块上传到云服务器中；云服务器，接收来自无线数据传输模块的视频数据以及温湿度、风机转速传感器数据，并对视频数据帧进行深度识别，并根据识别结果，发送命令到移动端并经无线数据传输模块下发命令到信息处理控制系统；移动端以及PC，移动端与PC通过访问云服务器数据库来监控烤房内部温湿度，风速数据，也可调用监控视频观察烟叶情况，并可以发送控制命令到云服务器，经无线数据传输模块传输到信息处理控制系统，信息处理控制系统解析命令后进而控制风机转速和视频采集系统。

2.根据权利要求1所述的一种基于物联网与深度学习的智能烟叶烘烤控制系统，其特征在于，所述烤房为长方体，内部由烘烤支架将空间分成三层，视频采集系统以及温湿度传感器在三层支架中心每层各安装一个，烤房配备锅炉、风机、排气孔和排烟管。

3.根据权利要求1所述的一种基于物联网与深度学习的智能烟叶烘烤控制系统，其特征在于，所述信息处理控制系统上具有人机交互模块。

4.根据权利要求4所述的一种基于物联网与深度学习的智能烟叶烘烤控制系统的控制方法，其特征在于，所述无线数据传输模块采用4G模块。

5.一种基于物联网与深度学习的智能烟叶烘烤控制方法，其特征在于，该方法在权利要求1所述的一种基于物联网与深度学习的智能烟叶烘烤控制系统中实现，该方法包括如下步骤：S1.视频采集系统采集视频数据后传输到信息处理控制系统，然后经无线数据传输模块上传到云服务器；S2.云服务器对上传的视频数据进行格式转换得到统一格式的图片；S3.对图片进行深度图像识别并将烟叶划分为变色期、定色期、干筋期、其他这四类；S4.当识别结果为变色期、定色期、干筋期时，根据烤烟烘烤工艺匹配相应的烤房内部温湿度，风机转速并发送命令，命令经云服务器到无线数据传输模块再到信息处理控制系统，信息处理控制系统解析命令后进而控制风机控制转速；S5.当云服务器识别结果为其他时则需要向移动端发送异常命令，提醒烘烤控制人员做出相应的应急措施。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中，图像识别利用深度学习残差模型对烟叶进行识别，即：首先进行图像的预处理，然后由特征提取算法对图像进行特征提取，接着运用softmax分类器对提取特征值进行分类处理，最后输出烟叶识别分类结果。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述特征提取算法至少由三个结构块构成，该结构块由1*1、3*3、5*5卷积和一个池化模块组成对烘烤中采集的烟叶图片的特征提取。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述Softmax分类网络将烟叶提取的特征值按照变色期、定色期、干筋期、其他四类进行分类。

9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述无线数据传输模块采用4G模块。

10.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述信息处理控制系统包括对传感器进行采集数据、上传视频数据到云服务器，以及对云服务器命令的解析、处理、存储、显示；其中，解析过程如下：信息处理控制系统主要解析云服务器下发命令，信息处理控制系统按照命令解析协议解析数据包，数据包具体格式如下{ID(x),type(0-4){op(0-1),data()}}，其中ID 具体对应烤房，命令type0，type1,type2,type3进行分类，其中type0对应循环风机，type1对应温湿度控制器，type2对应视频采集系统，type3对应排气扇；op对应装置的开闭(0代表关闭，1代表开启)，data代表具体的对应数据。

技术说明书一种基于物联网与深度学习的智能烟叶烘烤控制系统及方法技术领域本技术实施例属于智能信息处理领域，具体涉及一种基于物联网与深度学习的智能烟叶烘烤控制系统及方法。

背景技术烟叶烘烤是烟草生产工艺中的一个重要步骤，目的是促进烟叶变黄和烘干。

烘烤工艺一般将烟叶烘烤分为变黄期、定色期、干筋期3个阶段，在烘烤过程中必须保证烤房内部温湿度严格按照烘烤工艺规程，且风力达到规程规定，才能保证烟叶烘烤质量。

在烟叶生产过程中，烟叶烘烤是烤烟生产过程中的重要环节，对烟叶的品质影响具有举足轻重的作用。

随着现代智能技术的发展，我国烟叶烘烤技术又了很大的提高，其中出现了一些根据烤烟烘烤设计的烤烟烘烤温湿度控制器可以监测烤房内部的温湿度，方便烘烤技术人员观察内部温度并进行调节，但是这一类的烤烟烘烤控制器依然是采取人为主导，根据烘烤技术人员的经验来控制烤房内部的温湿度以及判断烟叶达到什么阶段。

这种烘烤方式对人为经验要求较高，且操作程序复杂，而且存在不确定因素较多，常常对烘烤过程不能准确控制，技术人员在烘烤过程中容易判断失误，往往造成严重的后果，降低了烟叶整体质量。

烟叶烘烤是一个严密的工艺规程，本文提出的智能烟叶烘烤控制系统运用物联网和深度学习技术，将烟叶烘烤工艺实现智能化、自动化，实现烘烤过程解放烘烤技术人员、做到对烘烤过程全程数字化，智能控制，保证了烘烤质量，提高经济效益。

技术内容针对现有技术的不足，本技术运用发展迅速的深度学习技术，提供一种基于物联网与深度学习的智能烟叶烘烤控制系统及方法，旨在解决烘烤工艺中严重依赖人为经验，对烤房内部情况不清楚，烘烤产品质量低下的问题。

本发实施例所采用的技术方案如下：第一方面，本技术实施例提供一种基于物联网与深度学习的智能烟叶烘烤控制系统，该系统包括：信息采集，包括用于采集烟叶图像的视频采集系统、用于采集烤房内部温度和湿度的温湿度传感器以及用于采集烤房内部风机转速传感器；信息处理控制系统，与视频采集系统通过485总线相连，温湿度传感器与风机转速传感器与信息处理控制系统直接相连；无线数据传输模块，用于连接云服务器与信息处理控制系统，将信息处理控制系统的数据经无线数据传输模块上传到云服务器中；云服务器，接收来自无线数据传输模块的视频数据以及温湿度、风机转速传感器数据，并对视频数据帧进行深度识别，并根据识别结果，发送命令到移动端并经无线数据传输模块下发命令到信息处理控制系统；移动端以及PC，移动端与PC通过访问云服务器数据库来监控烤房内部温湿度，风速数据，也可调用监控视频观察烟叶情况，并可以发送控制命令到云服务器，经无线数据传输模块传输到信息处理控制系统，信息处理控制系统解析命令后进而控制风机转速和视频采集系统。

进一步的，所述烤房为长方体，内部由烘烤支架将空间分成三层，视频采集系统以及温湿度传感器在三层支架中心每层各安装一个，烤房配备锅炉、风机、排气孔和排烟管。

进一步的，所述信息处理控制系统上具有人机交互模块。

进一步的，所述无线数据传输模块采用4G模块。

第二方面，本技术实施例提供一种基于物联网与深度学习的智能烟叶烘烤控制方法，该方法在第一方面所述的一种基于物联网与深度学习的智能烟叶烘烤控制系统中实现，该方法包括如下步骤：S1.视频采集系统采集视频数据后传输到信息处理控制系统，然后经无线数据传输模块上传到云服务器；S2.云服务器对上传的视频数据进行格式转换得到统一格式的图片；S3.对图片进行深度图像识别并将烟叶划分为变色期、定色期、干筋期、其他这四类；S4.当识别结果为变色期、定色期、干筋期时，根据烤烟烘烤工艺匹配相应的烤房内部温湿度，风机转速并发送命令，命令经云服务器到无线数据传输模块再到信息处理控制系统，信息处理控制系统解析命令后进而控制风机控制转速；S5.当云服务器识别结果为其他时则需要向移动端发送异常命令，提醒烘烤控制人员做出相应的应急措施。

进一步的，所述步骤S3中，图像识别利用深度学习残差模型对烟叶进行识别，即：首先进行图像的预处理，然后由特征提取算法对图像进行特征提取，接着运用softmax分类器对提取特征值进行分类处理，最后输出烟叶识别分类结果。

进一步的，所述特征提取算法至少由三个结构块构成，该结构块由1*1、3*3、5*5卷积和一个池化模块组成对烘烤中采集的烟叶图片的特征提取。

进一步的，所述Softmax分类网络将烟叶提取的特征值按照变色期、定色期、干筋期、其他四类进行分类。

进一步的，所述无线数据传输模块采用4G模块。

进一步的，所述信息处理控制系统包括对传感器进行采集数据、上传视频数据到云服务器，以及对云服务器命令的解析、处理、存储、显示；其中，解析过程如下：信息处理控制系统主要解析云服务器下发命令，信息处理控制系统按照命令解析协议解析数据包，数据包具体格式如下{ID(x),type(0-4){op(0-1),data()}}，其中ID 具体对应烤房，命令type0，type1,type2,type3进行分类，其中type0对应循环风机，type1对应温湿度控制器，type2对应视频采集系统，type3对应排气扇；op对应装置的开闭(0代表关闭，1代表开启)，data代表具体的对应数据。

采用上述的本技术实施例的技术方案所带来的有益效果是：该系统的核心是当视频采集系统采集到烟叶的视频图像信息并传输到信息处理控制系统，然后经无线数据传输模块上传到云服务器中并进行深度图像识别并判断烤房内部烟叶的烘烤状态，再根据各传感器上传的数据进行分析处理匹配后对比烘烤工艺形成烘烤方案并向信息处理控制系统下发控制命令来控制循环风机，当出现异常时则发送异常信息到移动端。

同时将各个传感器采集的数据以及视频存储，烘烤技术员可以在移动端对各个数据进行实时监测，以应对出现的异常情况。

解决烘烤工艺中严重依赖人为经验，对烤房内部情况不清楚，烘烤产品质量低下的问题。

附图说明此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。