基于物联网的智能农业管理系统研究与设计

物联网作为互联网发展的一个阶段性产物,其可以实现人与物、物与物之间的互联互通,大幅度提升社会信息化、共享化水平。智能农业管理系统就可以利用传感器、物联网以及终端软件实现农业自动化和智能化管理,监控农业植物的生长环境,采集温度、湿度及营养成分等数据,针对这些数据进行加工和分析,以便能够分析当前农作物生长需要补充的养分,也可以调节温度和湿度,确保实时监控农作物的生长状态,实现农产品的生产、加工、存储和销售的可追溯性,保证农产品的质量,具有一定的意义。

基于轻量自动残差缩放网络的图像超分辨率重建

近年来,由于深度卷积神经网络的出色性能,深度学习已成为图像超分辨率领域的研究热点,已经有许多具有很深结构的大型模型被提出。而在实际应用中,普通个人计算机或智能终端的硬件显然不适合大规模深度神经网络模型。提出了一种针对单幅图像超分辨率且具有自动残差缩放功能的轻量级网络(ARSN),与许多基于深度学习的方法相比,它的层和参数更少。此外,该网络中有特殊的残差块和跳跃连接用来进行残差缩放以及全局和局部残差学习。根据测试数据集结果,该网络在重建质量和运行速度上都达到了非常优异的性能。所提出的网络在性能、速度和硬件消耗方面均取得了良好的效果,具有较高的实用价值。