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题名智慧农业病虫害巡检系统设计与实现
被引量:3
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作者
刘天赐
刘钰
韩逸轩
俞苏鹏
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机构
金陵科技学院计算机工程学院
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出处
《福建电脑》
2022年第1期89-92,共4页
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基金
江苏省大学生创新训练计划项目课题(No.202113573048Y)
金陵科技学院“大人网云”虚拟实验班项目(No.D2020005)资助
江苏省重点实验室数据科学与智慧软件平台支持。
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文摘
为了应对农作物生长过程中病虫害的影响,本文开发了一个病虫害巡检系统。该系统以STM32F407ZGT6、ARM Cortex-A为采集与控制单元核心,配以自制智能小车,实现农作物环境监测及视频图像采集。针对农作物图像,利用深度学习技术,对其病虫害情况进行快速无损识别。使用MQTT协议实现本地数据上传,并对云端数据转发和存储。设计网页和手机端,方便查看农作物生长环境状态、病虫害识别情况等。该系统运用到农业生产中,能够有效防止病虫害事件扩大,具有准确性高、检测速度快、稳定性强等优点。
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关键词
病虫害巡检系统
深度学习
图像识别
ANDROID
STM32
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Keywords
Inspection System of Diseases and Insect Pests
Deep Learning
Image Recognition
Android
STM32
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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