【摘 要】
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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
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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。
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