（第十二屆泰迪杯數據挖掘挑戰賽特等獎案例解析）

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一、案例背景與核心挑戰

1.1 應用場景與行業痛點

在現代設施農業中，溫室環境調控直接影響作物產量與品質。傳統溫室管理存在以下問題：

• 環境參數耦合性高：溫度、濕度、光照、CO?濃度等參數相互影響，人工調控易顧此失彼。

• 響應延遲嚴重：傳統PLC控制系統依賴固定閾值，無法動態適應作物生長階段需求。

• 能耗浪費顯著：缺乏精準調控策略，加熱/制冷設備能耗占溫室總成本40%以上。

• 病蟲害預防滯后：環境失衡易誘發病害，現有檢測手段多在癥狀顯現后介入，損失難以挽回。

1.2 技術目標與評價指標

任務	技術指標	難點分析
多模態數據融合	多源數據對齊誤差 <2%	傳感器采樣頻率差異（0.1Hz~10Hz）
環境調控模型	調控策略執行誤差 <5%	非線性系統建模與實時優化
邊緣設備部署	Jetson Xavier NX推理延遲 <50ms	模型輕量化與計算資源約束
節能效率提升	綜合能耗降低 ≥30%	動態電價與設備啟停策略耦合

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二、核心技術解析

2.1 數據采集與多模態融合

2.1.1 異構傳感器網絡構建

• 硬件架構：部署四類傳感器節點：

  • 環境參數：SHT35溫濕度傳感器（±0.2℃精度）、BH1750光照傳感器（1-65535 lx量程）。

  • 作物生理：MultispeQ 2.0光合作用監測儀（葉綠素熒光參數）、RGB-D相機（冠層3D建模）。

  • 能源消耗：智能電表（Modbus RTU協議，0.5級精度）。

  • 氣象數據：接入本地氣象站API（風速、降雨量預測）。

• 時間同步機制：采用IEEE 1588精確時間協議（PTP），主時鐘節點