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高原农牧产品收购数据采集系统的设计

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  摘  要:高原农牧产品收购数据采集系统能在高原地区发挥较大的商业用途。以川西高原为例,移动通信网络只覆盖村庄及主要交通道路。在高原企业向牧民收购农牧产品时,本系统利用车辆移动解决了部分地区无移动通信网络所造成的数据无法传输问题。运输车辆返回工厂前,数据已经上传至云端,企业可查看到运输车辆的收购信息,做好进厂验收准备和产量预估等工作。本系统在偏远高原地区极具应用价值,必将能提升高原企业的信息化程度。
  关键词:高原农牧产品收购;收购数据采集系统;非即时车载传输
  中图分类号:TP274.2    文献标识码:A       文章编号:1671-2064(2019)24-0000-00
  0 引言
   川西高原指四川省西部与青海、西藏交界的高海拔地区,平均海拔4000米以上,总面积约23.6万平方公里。该地区草地物种丰富、气候寒冷,畜牧业成为了当地居民的主要经济来源。四川阿坝州红原县是川西高原4个典型发展畜牧业的县之一,当地天然草场面积达1158.03万亩,牦牛存栏63万余头。近年来红原奶粉厂不断发展壮大,现年产量超过10万吨,但是企业在鲜奶都收购环节信息化程度较低,制约了企业的发展。
   本次研究以红原奶粉厂鲜奶收购为背景。研究目的是解决红原奶粉厂鲜奶收购过程中,由于川西高原移动通信网络覆盖不全面,导致部分区域收购鲜奶时数据无法传输的痛点。研究过程中尝试过利用车载无线电台或北斗卫星短报文功能来解决这一问题,利用无线电进行传输开发难度大不易实现,北斗卫星短报文传输长期使用费用高昂,因此最终设计了高原农牧产品收购数据采集系统。
   本系统利用收购运输车辆收购过程中一直在运动的特点,在无移动通信网络区域将收购数据临时保存在车载终端,当运输车辆运行到有移动通信网络区域将自动发送数据。本系统可以在运输车辆回到企业之前就将收购数据先行传回,企业可以提前做好进厂验收的准备。从长期来看,本系统实现了数据的自动化处理,为未来企业产品向溯源方向发展也奠定了基础。
  
  1 整体方案设计
   高原农牧产品收购数据采集系统的总体架构分为三层,即数据采集层、传输层和网络层,如图1所示。
   数据采集层需实现收购信息的录入。工作人员将手持终端连接上车载终端发射的WiFi信号后,打开收购专用APP进行收购信息的录入。以红原奶粉厂为例,收购信息包括牧民信息、收购鲜奶重量、初检是否通过、收购工作人员工号,以及运输车辆编号。牧民信息的录入,可以在奶粉厂统一配发的收奶桶上粘贴身份信息二维码,收购时APP扫描二维码识别录入;亦或者收购现场读取牧民的身份证,身份证阅读器可通过蓝牙无线连接手持终端,也可通过数据线连接手持终端。其他收购信息手动输入即可。由于红原奶粉厂收购价格透明且长期稳定,因此收购信息传到云端后,牧民应得收益会再根据每千克收购价格乘以收购重量在云端计算,减少传输不必要的数据,提升传输速度并降低成本。
   数据采集层还需实现运输农牧产品途中储存环境温度数据的获取,工作原理是通过温度传感器定时监测运输车辆储存区域温度数据传输给车载终端。温度传感器的选型需考虑高原寒冷气候,红原县历史最高温度为28℃,历史最低温度为-30℃,因此传感器工作温度和测量范围均需大于-30℃至28℃这个温度区间。此外,温度传感器的选型还需考虑运输物品、企业运输需求、灵敏度、误差范围、部署位置及数量。
   传输层主控部分为车载终端。数据输入有两个部分,其一为感知层温度传感器的定时监测,监测结果保存到车载终端;其二为车载终端发射WiFi信号,建立与收购工作人员手持终端的连接,人机交互录入收购数据。车载终端除了收集和保存数据外,还需要对数据进行切分打包处理,具体内容将在本文下一节详细介绍。
   网络层是本次研究的关键。川西高原尚未全面覆盖移动通信网络,因此企业在部分无移动信号地区收购时只能由工作人员手写记录统计,导致企业工作效率低、信息化程度低,并且错误率无法降低。研究过程中发现,企业收购时数据的传输量小、企业对数据实时性需求并非很高,因此本系统利用运输车辆的位置变化,连接移动通信网络传输可解决无移动通信网络区域数据传输问题。
   运输车辆在每个站点收购时,只是部分站点没有移动通信信号的覆盖。因此,运输车辆停在无信号的站点收购时,数据会保存在车载终端中;当运输车运行到有信号的站点,或运输途中有信号时,由于数据量不大,可将数据快速发送至云端。由于移动通信网络是利用电磁波进行远距离无线通信,电磁波传输速度非常快,甚至被运用到了地震预警中,因此运输车回到企业之前数据可全部传输完毕。收购运输车回到企业后,企业将车辆车牌号与云端数据进行匹配,就可以进行入厂检验等工作,整個过程绿色无纸化,并且避免了人工统计时计算错误等问题。
  2 系统车载终端
  2.1 车载终端的结构
   车载终端是系统中非常重要的部分,作为传输层的主控部分部署在收购运输车上,随车辆移动而移动。车载终端分为四个模块,分别是无线通信模块、数据处理模块、数据采集模块和人机交互模块。车载终端的结构如图2所示:
   无线通信模块可分为两个部分。向外传输数据部分,用于建立车载终端与移动通信网络之间的连接,向云端传输数据。该部分采用双模通信的方式,支持GPRS/GSM和TD-SCDMA,GPRS/GSM为第二代通讯技术(2G),支持中国移动和中国联通两家运营商;TD-SCDMA为第三代通讯技术(3G),是中国移动自主研发的3G网络。由于传输的数据量不大,2G与3G双模通讯的方式足以在川西高原地区完成数据传输任务。之所以不使用4G进行通信,是因为首先4G费用稍贵,设计系统时需考虑企业长期使用的成本问题;其次3G发展比较早,信号稳定且覆盖范围广。    无线通信模块的WiFi部分用于人机交互,通过发射WiFi信号连接收购工作人员的手持终端进行收购数据的录入。无线通信技术中常用WiFi、ZigBee和蓝牙三种,从传输距离上比较,是WiFi>蓝牙>ZigBee,WiFi的传输距离在100-300米,意味着运输车辆停靠稍远时,不影响农牧产品收购工作的进行;从传输速度上比较,是WiFi>蓝牙>ZigBee,WiFi传输速度能达到300Mbps,蓝牙传输速度为1Mbps,因此WiFi在传输速度上有很大的优势,虽然传输数据量不大,但缩短传输时间能提升工作人员的操作体验;由于WiFi传输距离远且传输速度快,因此WiFi的功耗也是三者中最大的,但该模块安装在运输车辆上,由汽车蓄电池进行供电,WiFi稍高的功耗在本系统中影响不大。
   数据处理模块即车载终端主控模块,可使用树莓派(Raspberry Pi)或工控机,内置Windows 10操作系统对数据进行处理。首先数据处理模块需要接收来自温度传感器和手持终端的数据,每条数据记录时会有与之对应的时间戳。数据处理模块接收到数据后,需要对数据进分类和打包处理,分类即温度数据和收购数据是两个文件不做合并,只在传输时将两个文件打包传输;打包则是根据时间戳将记录的数据切分为多段数据,再将两个文件的同一时间段数据进行打包传输。最后数据处理模块控制无线通信模块,尝试连接移动通信网络,若连接成功则将打包数据发送出去,若连接不成功则在后续运输途中,记录数据的同时不断尝试发送数据。
   数据传感器模块目前只设置了温度传感器,用于监控运输途中货物的储存环境温度,实际应用可根据企业所需额外增加传感器设备。由于采用WiFi连接手持终端,因此人机交互模块可使用智能手机、平板电脑、笔记本电脑等支持WiFi连接的设备。
  2.2 数据传输流程
   本系统的数据传输流程由车载终端的数据处理模块控制,数据具体传输流程如图3所示:
   运输车辆启动后,车载终端通电启动并复位初始化。运输车辆驶离企业直至收购结束返回企业,温度传感器在整个过程中都会定时读取运输车货物储存区域的温度数据,并将读取时间和数据一条一条保存在车载终端。收购时手持终端录入得数据不会与温度监测数据合并在一起,分为两个文件进行保存。
   在连接移动通信网络发送数据之前,本系统增加了一个本地数据存储情况的判断,即无法发送数据时,判断本地数据存储空间是否占用超过90%。数据存储空间若已經使用了90%及以上则暂停收购工作,剩余的10%数据存储空间用于运输车辆返回企业途中温度监控数据的保存;反之则可以继续收购工作。虽然红原县不会存在多区域无移动通信网络的状况,但企业如若在实际使用中出现了极端情况,该措施可避免给企业造成数据缺失所带来的麻烦。
   此外,整个传输过程中如何切分数据打包发送是关键点。本系统设定收购工作人员在每个站点收购完成后点击提交的时间,作为切分时间点。假设,收购路线为从企业出发,依次途经A、B、C三个收购站点,再返回企业。运输车辆在A点收购完成后,数据切分时间段为运输车辆从企业出发到A点收购收购完成,该时间段的两个文件进入打包待发送状态,车载终端继续记录后续数据。若A点没有移动通信网络,在运输车辆前往B点途中则会不断尝试连接网络,直至完成数据的传输。
   当运输车辆在B点完成收购,数据切分时间段为从上一次数据切分时间点到B点收购完成,即A到B路程和在B点收购停留时间段内的温度监控数据,以及在B点的收购数据。这是系统的第二次数据打包,在C收购完成的第三次数据打包同理。最后,运输车辆在C点收购完成后返回企业,到达企业后收购工作人员点击收购完成,由于返程途中没有了收购信息,只会向云端传输返程的温度监控数据。
  3 结论
   本系统的研究针对高原地区农牧产品收购工作中,数据无法实时传输这一痛点所展开,利用运输车辆移动这一特点设计了非即时传输的高原农牧产品收购数据采集系统,不仅解决了收购工作中数据无法传输的问题,还提升了高原企业的信息化程度。未来还将对本系统进一步研究和调试,使其能够落地到企业的实际生产中。
  参考文献
  [1]陈晓霞,孙飞达,石福孙,等.川西北4个典型牧业县畜群结构优化管理及其影响因素分析[J].草业科学,2019,36(9):2404-2412.
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  收稿日期:2019-11-16
  *基金项目:西南民族大学研究生创新型科研基金项目“无信号高原地区数据传输可行性研究”(CX2019SP131)。
  作者简介:邹朋君(1995—),男,云南红河人,硕士研究生,研究方向:物联网。邮箱:zou2018@vip.qq.com。
  通讯作者:刘韬(1978—),男,四川达州人,博士,副教授,硕士生导师,研究方向:无线传感器网络。邮箱:21700053@swun.cn。
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