基于边缘计算的作物病虫害监测嵌入式系统设计

• 作者: 牛恺锐 张正华 包飞霞 薛鹏 熊鑫
• 来源期刊: 计算机与网络
• 关键词: 机器视觉 作物监测 深度学习 边缘计算 嵌入式系统
• 年，卷（期）: 2021,（14）
• 所属期刊栏目: 技术论坛
• 页码范围: 61-65
• 页数: 5页
• 分类号: TP274
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-1739.2021.14.046

摘要

现有农作物监测大多采用大面积、分布式的设备来完成.不仅维护成本高昂,难管理,而且对于许多中小型农户是无法从智慧农业中受惠.综合考虑各区域种植条件的不同,设计提出一种基于边缘计算的轻量化嵌入式监测系统,通过搭建神经网络,配合作物数据处理算法并部署在嵌入式设备上,与无人机协同完成对作物的检测.经过实验验证,该系统具有低功耗、轻量化、低成本、检测范围广的优势,病虫害模型精度在92％及以上,能有效解决国内外农作物病虫害及生长环境参数的精细化监测问题.