基于边缘-云架构的番茄监测智能农场数字孪生模型研究

为解决传统农业数字化进程中边缘计算能力不足与云计算延迟过高的问题，延边大学电子与通信工程系团队创新性地提出融合边缘-云架构的数字孪生模型。该研究采用YOLOv8算法实现番茄成熟度与尺寸检测（准确率0.88），结合3D建模技术构建虚拟农场，数据传输延迟仅15.92毫秒，为智慧农业提供了高精度、低延迟的闭环管理方案。

　　

随着农业4.0时代的到来，传统农业生产正加速向数字化、智能化转型。然而，当前智慧农场系统面临两大技术瓶颈：边缘设备计算能力有限难以处理复杂任务，而云端处理又存在数据传输延迟高的问题。更棘手的是，现有数字孪生技术在农业领域的应用往往系统复杂、成本高昂，难以在中小型农场推广。这些矛盾严重制约了农业生产的精准化管理效率，亟需一种兼顾实时性与计算性能的创新解决方案。

在这一背景下，延边大学电子与通信工程系的Wenshuang Du、Peng Jin和Wenquan Jin研究团队在《Smart Agricultural Technology》发表了一项突破性研究。他们巧妙地将边缘计算的实时优势与云计算的高性能相结合，构建了一个三层架构的智能农场数字孪生模型。该模型不仅实现了番茄生长状态的精准监测，更通过虚拟农场界面让农民能够"眼见为实"地管理作物，为智慧农业落地提供了教科书级的示范。

研究团队主要运用了三大核心技术：首先采用YOLOv8目标检测算法（You Only Look Once version 8）进行番茄成熟度与尺寸的多分类识别；其次基于Blender和Unity引擎开发3D虚拟农场实现可视化交互；最后通过Flask框架搭建边缘-云数据传输系统，采用HTTP/HTTPS协议完成检测结果的实时传输与反馈。实验数据来源于公开的番茄图像数据集，包含6个成熟度与尺寸组合类别。

研究结果部分展现出多层次创新：

1. 模型架构设计

   提出的边缘-云-应用三层架构中，边缘层负责数据采集与预处理，云层部署YOLOv8模型实现检测准确率0.871，应用层通过3D建模技术构建虚拟农场。测试显示50个样本的传输时间仅15.92毫秒。

2. 智能农场管理系统

   创新性地将数字孪生技术应用于农场管理闭环，用户可通过虚拟环境验证检测结果，错误数据可反馈至云端模型实现迭代优化。经4轮训练周期（每次更新20组数据）后，模型整体准确率提升至0.88。

3. 性能优化方案

   针对图像传输的内存与延迟问题，提出单图请求策略，使平均内存占用从2.27GB降至46.51MB。吞吐量测试显示系统在初期波动后趋于稳定，验证了架构的可靠性。

4. 番茄监测案例

   在实际应用中，系统成功区分6类番茄状态（如完全成熟大果、半熟小果等），各类别检测准确率在0.81-0.931之间。用户可通过Unity界面直接点击3D模型查看对应实物图像，实现"虚实映射"。

这项研究的价值不仅在于技术突破，更开创了智慧农业落地的新范式。相比传统方案，该模型在保持检测精度的同时将延迟降低50%，内存消耗减少98%，使得数字孪生技术真正具备了在资源受限的中小农场应用的可能性。研究团队特别指出，未来将进一步整合环境参数监测与GAN（生成对抗网络）数据增强技术，向全自动化的精准农业迈进。正如论文结论强调的，这种"检测-反馈-优化"的闭环体系，为农业元宇宙奠定了关键技术基础，将成为推动农业数字化转型的核心基础设施。