[发明专利]农业物联网太阳能无线摄像头装置及控制方法

权利要求书

1.农业物联网太阳能无线摄像头装置的控制方法，其特征在于：包括如下步骤，

步骤1：使用安装在无线摄像头装置内部的GPS模块、温湿度传感器和光照传感器分别采集多参数特征参量包括位置参量U_RFGPS、温湿度参量U_PWtmp和光照参量U_PRTopt；

步骤2：计算综合参数观测信息Z_j(K)，计算过程如下：

Z_j(K)＝func[Z_j(K-1)，U_RFGPS,j(K-1)，U_PWtmp,j(K+1),U_PRTopt,j(K+1)^T]其中K是采样序号，j是并行序列的序号，func为计算综合参数观测信息的算法，U_RFGPS,j表示为第j个位置参量U_RFGPS，U_PWtmp,j表示为第j个温湿度参量U_PWtmp，U_PRTopt,j表示为第j个光照参量U_PRTopt；U_RFGPS,j(K-1)为第K-1个采样序号的第j个位置参量U_RFGPS，U_PWtmp,j(K+1)为第K+1个采样序号的第j个温湿度参量U_PWtmp，U_PRTopt,j(K+1)为第K+1个采样序号的第j个光照参量U_PRTopt；

步骤3：利用综合参数观测信息和多参数特征参量进行系统的信息融合，具体步骤如下：

将系统采集的每个多参数特征参量构建成N条航迹，且采集数据同步，在空间上已转换为同一坐标系，计算综合参数观测信息的均值其中K是采样序号，j是并行序列的序号，N为航迹；

步骤4：对多参数特征参量的每个特征参量的采样点并行序列进行运动距离计算，具体过程为，计算采样点K的N个并行序列的距离，将距离最小者保留，其余清除；

步骤5：将步骤4中获得的位置参量U_RFGPS、温湿度参量U_PWtmp和位置参量U_PRTopt输入到多参数融合MIMO滤波算法中进行计算输出处理数据；

步骤6：多参数融合MIMO滤波算法主控模块将处理数据通过485总线传输到视频及网络模块，视频及网络模块的DSP处理器处理后得到二次处理数据，DSP处理器将二次处理数据与摄像机采集的视频图像信号进行实时处理后，通过WiFi模块或者有线网络传送至云服务器或用户端。

2.根据权利要求1所述的农业物联网太阳能无线摄像头装置的控制方法，其特征在于：所述步骤2中func算法的具体过程为：

步骤2.1：计算位置分量参数具体为

步骤2.2：计算温湿度分量参数具体为

步骤2.3：计算光照分量参数具体为

步骤2.4：计算综合参数观测信息Z_j(K)，具体为

3.根据权利要求1所述的农业物联网太阳能无线摄像头装置的控制方法，其特征在于：所述步骤4中的具体算法是：

步骤4.1：计算位置参量U_RFGPS的距离为D_RFGPS,j＝|U_RFGPS,j(K)|-Z(K)，取最小距离则留下U_RFGPS,i(K)作为U_RFGPS的k点采样值的有效值，在采样点K处，除了并行序列的编号i(对应的数据为U_RFGPS,i(K))，其余的数据U_RFGPS,j(K)|_j≠i均被删除；

步骤4.2：计算温湿度参量U_PWtmp的距离D_PWtmp,j＝|U_PWtmp,j(K)|-Z(K)，取最小距离则留下U_PWtmp,i(K)作为U_PWtmp的K点采样值的有效值，在采样点K处，除了并行序列的编号i(对应的数据为U_PWtmp,i(K))，其余的数据U_PWtmp,j(K)|_j≠i均被删除；

步骤4.3：计算光照参量U_PRTopt的距离D_PRTopt,j＝|U_PRTopt,j(K)|-Z(K)，取最小距离则留下U_PRTopt,i(K)作为U_PRTopt的K点采样值的有效值，在采样点K处，除了并行序列的编号i(对应的数据为U_PRTopt,i(K))，其余的数据U_PRTopt,j(K)|_j≠i均被删除。