MobileNet算法的嵌入式农业病虫害识别系统

• 作者: 房若民 李浩伟 沈凯文
• 来源期刊: 单片机与嵌入式系统应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像识别 树莓派 MobileNet Cortex-M3
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 新器件新技术
• 页码范围: 61-63
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 1639字
• 语种: 中文

摘要

设计了一种嵌入式农业病虫害识别及防治系统.该系统主要由信息采集模块、农作物检测模块、展示模块三部分组成.信息采集模块通过带有舵机的单目摄像头采集区域内农作物叶片的图像等信息,通过USB接口传送到树莓派;农作物检测模块首先将树莓派采集的图像信息传输给上位机进行预处理,再将处理后的图像与已训练好的模型进行匹配识别,并将检测结果反馈给展示模块;展示模块显示识别出的病虫害种类及如何防治等信息.测试结果表明,该系统可以检测出的病虫害种类繁多,且病虫害识别准确率达92.6％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	房若民	山东科技大学计算机科学与工程学院	1	0	0.0	0.0
2	沈凯文	山东科技大学计算机科学与工程学院	1	0	0.0	0.0
3	李浩伟	山东科技大学计算机科学与工程学院	1	0	0.0	0.0