基于深度学习的园林智能浇灌系统

• 作者: 刘鹏 左辰 曹晓辉 殷伟铭 罗亚波 胡文鹏
• 来源期刊: 湖北汽车工业学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 卷积神经网络 机器视觉 智能浇灌
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 电子信息工程
• 页码范围: 61-64,71
• 页数: 5页
• 分类号: TP271
• 字数: 3744字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-5483.2018.02.014

摘要

园林浇灌有自动浇灌和人工浇灌2种模式,但都存在水资源浪费、人力资源浪费和不合理浇灌等问题.针对这些问题,文中将深度学习和机器视觉技术应用于土壤湿度分类,以土壤图像与对应的湿度为样本,建立了卷积神经网络框架,并基于大量实验对卷积神经网络进行了训练和验证,实现了基于土壤图像信息的浇灌需求智能决策,决策正确率达到85%以上,并与控制系统相结合,实现了园林智能浇灌系统,从而达到合理浇灌、节约水资源与人力资源的目标.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘鹏	武汉理工大学机电工程学院	51	346	9.0	16.0
2	罗亚波	武汉理工大学机电工程学院	36	211	8.0	13.0
3	曹晓辉	武汉理工大学机电工程学院	1	1	1.0	1.0
4	胡文鹏	武汉理工大学机电工程学院	1	1	1.0	1.0
5	殷伟铭	武汉理工大学机电工程学院	2	1	1.0	1.0
6	左辰	武汉理工大学机电工程学院	1	1	1.0	1.0