Developing a new IoT network topology for effective Greenhouse Monitoring and Control
Notice bibliographique
Résumé
Greenhouses provide a controlled environment that supports optimal plant growth by controlling key environmental conditions. However, traditional greenhouse systems face challenges such as real-time data collection and monitoring of accurate environmental parameters. IoT is becoming a critical tool in addressing these concerns and optimizing environmental monitoring in greenhouses. This paper presents an IoT-based Wireless Sensor Network (WSN) for smart greenhouse monitoring. The system is implemented at the K.C. Irving Environmental Science Centre in Wolfville, NS. It integrates Crossbow Iris Motes with sensors for temperature, humidity, and light to collect and transmit real-time environmental data. The system uses a Raspberry Pi as a processing hub to clean and modify data before it is sent to InfluxDB, which acts as a central server for accessing and storing the data. Grafana is used next for data visualization and analytics. Additionally, we discuss the potential for integrating Artificial Intelligence (AI) into the system. This includes predictive analytics to support decision-making and automation, as well as anomaly detection to ensure smooth system operation. Our system addresses key limitations of existing systems by improving scalability and real-time responsiveness. It also lays the groundwork for future project iterations through the integration of expanded sensor networks and AI. This work contributes to the advancement of smart agriculture by using IoT to enable energy-efficient, data-driven greenhouse management that supports plant growth and health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».