Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)·10月10日 · 周六论文智慧农业 / 农业物联网阅读 1
Twin Grow: A Cloud-Based AIoT Digital Twin System for Intelligent Mushroom Farming
Katam Reddy Charan Reddy · Ajjaguttu Abhishikth Reddy · Dr. A. Anbarasi
论文解读
75精选
速览
提出TwinGrow云AIoT数字孪生系统，实现蘑菇栽培环境实时监测与自动调控。
方法
ESP32与多传感器采集数据，经AWS IoT、SageMaker和TwinMa
发现
系统改善环境条件，降低水耗与能耗，并实现可预测的蘑菇产量。
机会点
可探索数字孪生与作物生长模型的耦合，实现产量与品质的精准预测及跨品种迁移。
影响力16
信息增量21
专业深度17
信源权威13
时效性8
提出基于云AIoT数字孪生的蘑菇种植环境实时监测与自动调控系统，方法新颖、实验结论明确，对智慧农业细分场景有参考价值。
原文摘要
蘑菇种植需要对气候条件进行严格调控，包括温度、湿度、二氧化碳（CO₂）浓度、光照强度以及基质含水量。然而，许多农场仍采用人工控制和被动式调节，导致产量不稳定和资源浪费。为解决这些问题，本文提出了TwinGrow，一种基于云的AIoT数字孪生系统，可实时监测蘑菇栽培环境，并自动预测和调控其条件。该系统将DHT22、MQ-135、LDR和土壤湿度传感器等物联网传感器与ESP32微控制器作为边缘控制器相结合。传感器数据发送至AWS IoT Core，存储于DynamoDB，并通过AWS SageMaker上的机器学习模型运行。利用AWS TwinMaker开发的数字孪生是栽培室的可视化与预测性环境副本。在闭环系统中，喷雾发生器、风扇和水泵的受控使用由基于AWS Lambda和Node-RED的自动化应用程序进行管理。面向AIoT的智慧农业的实验结果表明，其有效性体现在环境条件改善、水和能源消耗降低以及产量可预测等方面。