芬兰森林工业可应用的五大移动技术

信息来源:admin     时间:2019-07-10     浏览: 4698次


芬兰作为林业大国和移动技术大国,其森林工业多年来一直是移动技术的主要使用者。

如今,芬兰森林中的所有信息都在无线移动。芬兰木材的采伐和运输主要由采购木材的林业公司外包给专业的小型企业。在采伐前,采用GPS 技术确定采伐区域及需要保护的自然保护区域,同时将信息通过卫星传输到林业公司的电子地图上,并由林业公司负责将电子地图无线传输到采伐公司的电脑中。基于锯材厂的要求和电子地图上的信息,确定采伐量、每种树种的原木采伐长度及需要采伐的等级。之后,不同等级原木的相关信息又无线传输回林业公司,并通过移动技术优化运输路线,由林业公司将木材运输起始地和目的地、运输路线等信息传输到运输公司的电脑上。林业公司利用信息系统将锯材厂、采伐承包商和运输公司连接起来,形成一个高度自动化的运行环境。

在当前森林作业中,安全是一个大问题,同时原木生产追踪也是大家关注的问题。如何解决这两大问题,实现采伐运输的无纸化运行,是芬兰林业公司考虑的关键问题。Mobile Mentor 网站通过展望新一轮移动技术在森林工业的创新性应用,预测了以下五大移动技术在森林工业领域的应用前景。

一是信息追踪技术。随着射频识别(RFID)标签的成本效益增高以及应用能力增强,在今后的采伐作业中,可通过采伐机械将 RFID 标签贴在每根原木上,并在运输卡车提臂上安装 RFID 读写器,从而能在装载和运输时记录下每一根原木的信息。还可以利用 RFID 读写器扫描原木堆,得到准确的原木数量。此外,在地秤上也能安装 RFID 读写器,在卡车到达锯材厂之前记录原木根数、材积和序列号。通过这种技术,整个供应链会更加自动、透明和准确,并能保证木材供应链的可追溯性。

二是图像识别技术。在使用谷歌照片这一软件搜索树木照片时,可以在极短时间内看到所拍的每张树木照片,这是人工智能在图像识别方面的能力。现已有一些手机应用程序(APP)能分析图像,非常准确地区分出辐射松和花旗松。如果将图像识别、增强现实和机器学习等移动技术应用到森林的经营采伐中,将能够轻易地识别出木材的树种、原木等级和材积等信息。

三是人员安全保障技术。穿戴式技术在功能上得到增强,同时价格不断下降。因此,有理由相信森林作业工作服可以配备传感器。这些传感器能抓捕到林业机械操作员每一次跳下或爬上驾驶室的动作,并加以地理标记。对每一个下落、奔跑、静止动作的记录,就会形成一个事件,进而触发一个相应的行动。通过运用这一技术,一旦发现有人朝采伐机械走去,其步伐及行走方向将触发自动停止机器的指令,从而保障人员安全。

四是隐形界面技术。移动用户界面在界面智能地适应环境后,会隐形。设备可识别使用者,不会时常要求输入密码。通过辨识声音和人脸识别等技术,移动设备将保持开启状态。但如果被别人捡到,则会要求输入密码。这保证了森林采伐机械的安全操作。

五是智能导航技术。导航目前变得高度直观智能,针对危险提示,在不干扰司机作业的情况下,动态地调整交通路线,以避免风险。通过识别驾驶员是否分心和疲劳,可以更好地保障司机的安全,同时也能提醒司机前方的交通情况。通过自然语言处理状态信息和信息升级,可使司机不用时常操作设备,这样将保证木材运输的效率和安全。


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