本發(fā)明涉及農業(yè)領域，具體涉及一種基于云計算的農產品流通追溯管理方法。
背景技術：
隨著社會的發(fā)展，人們對自己的飲食質量要求越來越高?，F在的農產品交易流通環(huán)節(jié)管理松散，無法對農產品的生產過程進行追溯。而且由于農產品具有保鮮困難的特點，如果市場出現供需不平衡的現象，很容易造成農戶的嚴重損失，同時農產品的運輸過程也是影響農產品品質的一個重要環(huán)節(jié)，目前均無法進行追溯。
技術實現要素：
為解決上述問題，本發(fā)明提供了一種基于云計算的農產品流通追溯管理方法，通過自動監(jiān)控農產品的生長環(huán)境，并且將數據儲存在服務器中進行共享，使得客戶可以直接地了解農產品的整個生產過程，并通過第三方交易模塊進行農產品銷售信息的發(fā)布和農產品訂單簽訂，實現了農產品的高效流通，通過車載的北斗定位裝置、行車記錄儀以及車廂內的貨物監(jiān)控攝像頭，用于進行農產品物流運輸數據的獲取，從而實現農產品運輸過程的全程追溯。
為實現上述目的，本發(fā)明采取的技術方案為：
一種基于云計算的農產品流通追溯管理方法，包括如下步驟：
s1、在農產品種植地內布設傳感器組，用于進行農產品種植環(huán)境參數的采集，并通過北斗模塊發(fā)送到控制器，發(fā)送到服務器進行存儲；
s2、在農產品種植地周圍進行攝像頭的布設，用于進行農產品種植環(huán)境視頻數據的采集，并將采集到的數據發(fā)送到控制器，發(fā)送到服務器進行存儲；
s3、通過輸入裝置進行農產品基本參數數據的輸入；
s4、通過第三方交易模塊進行農產品銷售信息的發(fā)布以及交易合同的簽訂，并將簽訂的合同數據發(fā)送到服務器；
s5、服務器接收傳感器組、攝像頭以及第三方交易模塊發(fā)送的數據以及人機操作模塊輸入的數據，進行整理后，轉換成二維碼的形式輸出至客戶端；
s6、客戶端通過二維碼標簽打印機進行所生成的二維碼的打印，并將打印的二維碼黏貼在對應的農產品上。
優(yōu)選地，所述傳感器組通過人工布置在需要監(jiān)測的農產品種植地內，其布置方式分為埋地式、地面分布式和半空分布式，每個監(jiān)測節(jié)點內部采用至少一種傳感器模塊，所述傳感器模塊為土壤溫度/濕度傳感器、co2氣體傳感器、環(huán)境溫度傳感器/光照度傳感器中的一種或多種組合，且每個傳感器內均自帶北斗模塊，通過短報文通訊的方式進行數據的傳輸，一方面實現了數據的定位，另一方面無需為了傳感器的數據傳輸而進行通訊線路的鋪設，節(jié)約了成本。
優(yōu)選地，所述服務器與客戶端之間、服務器和控制器之間均通過互聯(lián)網相連。
優(yōu)選地，所述服務器還通過無線連接有車載的北斗定位裝置、行車記錄儀以及車廂內的貨物監(jiān)控攝像頭，用于進行農產品物流運輸數據的獲??；服務器接收數據進行整理后儲存于對應的數據庫內，并將整理完成后的數據轉換成二維碼發(fā)送到客戶端，客戶端可以根據需要進行該二維碼的打印，從而實現了農產品運輸過程的追溯。
優(yōu)選地，所述服務器內設有
身份識別模塊，用于根據客戶端輸入的身份驗證信息進行數據庫內數據權限開放；
數據審核模塊，用于根據預設的算法對接收到的數據進行審核，并將審核通過的數據發(fā)送到數據標記模塊；
數據標記模塊，用于將接收到的數據用其對應的賬戶信息標記后發(fā)送到數據整理模塊；
數據整理模塊，用于查找與所接收到的數據之間存在的冗余內容以及所輸入數據與數據庫內原有數據之間的沖突內容，并將冗余內容、沖突內容以對話框的形式進行顯示，同時根據用戶的選擇進行冗余內容和沖突內容的清除；
數據記錄提取模塊，用于根據設置的字段提取出整理后的數據對應的信息，形成相應的數據記錄；
數據定位模塊，用于為提取的數據記錄在數據庫中找到合適的位置，并為其找到相似數據點，建立其與相似數據點之間的關系；
數據檢索調用模塊，用于根據接收到的數據調用命令在數據庫內進行對應的權限內數據的調用，并將調用的數據發(fā)送到數據排版模塊；
數據排版模塊，用于根據用戶輸入的要求對調用的數據進行排版，并將排版結果發(fā)送到對應的客戶端進行顯示；
二維碼轉換模塊，用于將完成數據整理后的數據轉換成二維碼發(fā)送到客戶端，并存在在對應的數據庫內。
優(yōu)選地，所述數據定位模塊基于刻面技術來實現數據定位，通過計算不同數據術語間的刻面距離來準確定位數據；在定位數據時，在已知刻面的約束下選擇相應的術語，以此來完成對所需數據的描述，如果選擇成功，則返回相應的數據；如果選擇不成功，則系統(tǒng)將根據同義詞詞典和概念距離圖計算術語的相似性，形成新的定位信息。
優(yōu)選地，所述數據整理模塊采用eka算法和akf算法處理沖突內容。
優(yōu)選地，所述冗余內容采用redundancy函數進行清除，具體的，在redundancy函數中，分別將k1和k2中的知識元素取出e1和e2，然將e1和e2中的x，y以及關系r取出進行比較并分別對比xe1，xe2，ye1，ye2，將具有相同內容的元素項刪除，并保留原有關系r值，將關系與未被刪除項合并。
優(yōu)選地，所述農產品基本參數數據至少包括農產品名稱、種植地、種植商名稱、施肥記錄數據、灌溉記錄數據、除蟲記錄數據。
優(yōu)選地，所述數據庫為云數據庫。
本發(fā)明能通過自動監(jiān)控農產品的生長環(huán)境，并且將數據儲存在服務器中進行共享，使得客戶可以直接地了解農產品的整個生產過程，并通過第三方交易模塊進行農產品銷售信息的發(fā)布和農產品訂單簽訂，實現了農產品的高效流通，每一批出貨的農產品都會貼上由輸出裝置打印的二維碼標簽，二維碼標簽中記載了農產品整個生產過程的信息，便于追溯；通過車載的北斗定位裝置、行車記錄儀以及車廂內的貨物監(jiān)控攝像頭進行農產品物流運輸數據的獲取，然后通過服務器將數據整理后轉換成二維碼輸出，從而實現農產品運輸過程的全程追溯。
附圖說明
圖1為本發(fā)明中一種基于云計算的農產品流通追溯管理系統(tǒng)的結構示意圖。
具體實施方式
為了使本發(fā)明的目的及優(yōu)點更加清楚明白，以下結合實施例對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
如圖1所示，本實施例提供的一種基于云計算的農產品流通追溯管理方法，包括如下步驟：
s1、在農產品種植地內布設傳感器組，用于進行農產品種植環(huán)境參數的采集，并通過北斗模塊發(fā)送到控制器，發(fā)送到服務器進行存儲；
s2、在農產品種植地周圍進行攝像頭的布設，用于進行農產品種植環(huán)境視頻數據的采集，并將采集到的數據發(fā)送到控制器，發(fā)送到服務器進行存儲；
s3、通過輸入裝置進行農產品基本參數數據的輸入；
s4、通過第三方交易模塊進行農產品銷售信息的發(fā)布以及交易合同的簽訂，并將簽訂的合同數據發(fā)送到服務器；
s5、服務器接收傳感器組、攝像頭以及第三方交易模塊發(fā)送的數據以及人機操作模塊輸入的數據，進行整理后，轉換成二維碼的形式輸出至客戶端；
s6、客戶端通過二維碼標簽打印機進行所生成的二維碼的打印，并將打印的二維碼黏貼在對應的農產品上。
所述傳感器組通過人工布置在需要監(jiān)測的農產品種植地內，其布置方式分為埋地式、地面分布式和半空分布式，每個監(jiān)測節(jié)點內部采用至少一種傳感器模塊，所述傳感器模塊為土壤溫度/濕度傳感器、co2氣體傳感器、環(huán)境溫度傳感器/光照度傳感器中的一種或多種組合，且每個傳感器內均自帶北斗模塊，通過短報文通訊的方式進行數據的傳輸，一方面實現了數據的定位，另一方面無需為了傳感器的數據傳輸而進行通訊線路的鋪設，節(jié)約了成本。
所述服務器與客戶端之間、服務器和控制器之間均通過互聯(lián)網相連。
所述服務器還通過無線連接有車載的北斗定位裝置、行車記錄儀以及車廂內的貨物監(jiān)控攝像頭，用于進行農產品物流運輸數據的獲??；服務器接收數據進行整理后儲存于對應的數據庫內，并將整理完成后的數據轉換成二維碼發(fā)送到客戶端，客戶端可以根據需要進行該二維碼的打印，從而實現了農產品運輸過程的追溯。
所述服務器內設有
身份識別模塊，用于根據客戶端輸入的身份驗證信息進行數據庫內數據權限開放；
數據審核模塊，用于根據預設的算法對接收到的數據進行審核，并將審核通過的數據發(fā)送到數據標記模塊；
數據標記模塊，用于將接收到的數據用其對應的賬戶信息標記后發(fā)送到數據整理模塊；
數據整理模塊，用于查找與所接收到的數據之間存在的冗余內容以及所輸入數據與數據庫內原有數據之間的沖突內容，并將冗余內容、沖突內容以對話框的形式進行顯示，同時根據用戶的選擇進行冗余內容和沖突內容的清除；
數據記錄提取模塊，用于根據設置的字段提取出整理后的數據對應的信息，形成相應的數據記錄；
數據定位模塊，用于為提取的數據記錄在數據庫中找到合適的位置，并為其找到相似數據點，建立其與相似數據點之間的關系；
數據檢索調用模塊，用于根據接收到的數據調用命令在數據庫內進行對應的權限內數據的調用，并將調用的數據發(fā)送到數據排版模塊；
數據排版模塊，用于根據用戶輸入的要求對調用的數據進行排版，并將排版結果發(fā)送到對應的客戶端進行顯示；
二維碼轉換模塊，用于將完成數據整理后的數據轉換成二維碼發(fā)送到客戶端，并存在在對應的數據庫內。
所述數據定位模塊基于刻面技術來實現數據定位，通過計算不同數據術語間的刻面距離來準確定位數據；在定位數據時，在已知刻面的約束下選擇相應的術語，以此來完成對所需數據的描述，如果選擇成功，則返回相應的數據；如果選擇不成功，則系統(tǒng)將根據同義詞詞典和概念距離圖計算術語的相似性，形成新的定位信息。
所述數據整理模塊采用eka算法和akf算法處理沖突內容。
所述冗余內容采用redundancy函數進行清除，具體的，在redundancy函數中，分別將k1和k2中的知識元素取出e1和e2，然將e1和e2中的x，y以及關系r取出進行比較并分別對比xe1，xe2，ye1，ye2，將具有相同內容的元素項刪除，并保留原有關系r值，將關系與未被刪除項合并。
所述農產品基本參數數據至少包括農產品名稱、種植地、種植商名稱、施肥記錄數據、灌溉記錄數據、除蟲記錄數據。
所述數據庫為云數據庫。
以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應當指出，對于本技術領域的普通技術人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以作出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應視為本發(fā)明的保護范圍。