智慧農場APP軟件系統開發源碼交付

傳感器網絡：安裝溫濕度傳感器、光照傳感器、土壤濕度傳感器等設備，實時采集農場內的環境數據。

數據展示：通過圖表形式直觀展示各項指標的變化趨勢，幫助用戶了解當前環境狀況。

預警機制：當某一參數超出預設范圍時，系統自動發送警報通知用戶采取措施。

自動控制：根據土壤濕度和天氣預報等信息自動調節灌溉系統的工作狀態。

手動設置：用戶也可以根據實際情況手動調整灌溉計劃。

歷史記錄：記錄每次灌溉的時間、水量等信息，便于后期分析優化。

圖像識別：利用AI技術識別病蟲害種類，并提供相應的防治建議。

專家咨詢：用戶可以在線咨詢農業專家，獲取的指導。

知識庫：提供豐富的病蟲害防治知識和案例供用戶學習參考。

生長周期追蹤：記錄作物從播種到收獲的整個過程，包括施肥、除草、修剪等操作。

產量預測：基于歷史數據和當前生長情況預測終產量。

品質檢測：定期對作物進行品質檢測，確保產品符合標準。

訂單處理：接收來自電商平臺或線下客戶的訂單，并生成相應的生產任務。

庫存管理：實時更新倉庫中的存貨數量，避免缺貨或積壓。

物流配送：與物流公司合作，實現快速配送服務。

數據統計：匯總各類數據，如產量、銷售額、成本等，形成報表。

趨勢分析：通過對歷史數據的分析，發現潛在的問題和機會。

決策建議：基于數據分析結果給出具體的改進措施和發展建議。

前端：使用React Native或Flutter等跨平臺框架kaifa移動應用，確保良好的用戶體驗。

后端：采用Node.js或Java Spring Boot構建RESTful API，提供穩定的服務支持。

MQTT協議：用于設備間的消息傳遞，保證數據傳輸的可靠性和實時性。

CoAP協議：適用于低功耗廣域網（LPWAN）環境下的通信，降低能耗。

Hadoop生態：使用HDFS存儲海量數據，MapReduce進行批量處理。

Spark Streaming：實時處理流式數據，快速響應業務需求。

深度學習模型：訓練卷積神經網絡（CNN）等模型用于圖像識別任務。

自然語言處理：解析用戶輸入的自然語言指令，提供智能化的服務。