基于卷积神经网络的病虫害检测算法及移动客户端的研究与实现高考选专业
随着当今社会科技与经济的发展,传统农业种植与管理模式已不能满足当今农业发展需求,传统农业模式必须进行信息化改革。因此,一套集智能化、信息化、便捷化于一体的农业远程监控系统的设计与开发,对现代化农业的发展显得尤为重要。
市面上已有并投入应用的农业远程监控系统,多以PC端为主,移动客户端数量较少且功能有限,多以温湿度检测为主,缺乏病虫害检测功能。为此,本文分析整个农业远程监控系统的设计与实现,开展如下两个部分的研究:(1)重点对系统客户端进行设计与实现,从而方便用户能随时随地的掌握农作物的生长信息,对农作物进行有效、准确的远程监管,本系统充分结合Android系统的移动性与操作便捷性,设计实现的农业远程监控系统移动客户端,包括环境检测模块,视频监控模块,设备控制模块,病虫害检测模块等核心功能模块。
移动客户端的设计采用分模块设计形式,并利用MVC设计模式,对各个模块在程序上实现数据与视图层面的分离,提高程序可扩展性和可维护性。在界面设计上,采用Fragment构建tab标签式的滑动导向型布局界面,使用方便且适用性强。
养老金查询个人账户在家兼职工作设计与农业远程监控系统对应的SQLServer数据库,存储各种关键信息。服务端采用多线程技术,可以充分利用多核CPU的优势,使得服务端拥有高并发处理能力。
(2)为了进一步完善整个系统的功能,深入研究了基于卷积神经网络的病虫害识别算法,并应用于病虫害检测模块中。该算法相比于传统的图像处理技术和基本分类器等识别方法,具有很大的优势:一是使用图像处理中Haar特征提取算法结合机器学习中经典的Adaboost算法对视频中是否含有农作物果实进行判断,这样可以过滤没有的视频信息而提取实验所需的样本,从而获得含有作物的图片,方便收集作物样本;二是在测试集上测试达到了 98.8%的准确度的同时,进行训练分类的卷积神经网络结构相对简单。
专属头像从而达到了比现有具备病虫害检测系统更加快速、准确地识别农作物病虫害的目的。为未来农作物病虫害的预警,以及对农作物全生命周期过程中的信息掌握与管理,提供指导和帮助。小学语文教师年度考核个人总结
综上,本文结合基于神经网络的病虫害检测算法,设计了并实现包含移动端的农业远程监控系统,该系统功能完备,病虫害检测准确、稳定。病虫害信息数据的存储与分析,为未来农作物病虫害防治和预警提供数据基础,且为制定病虫害防治方案提供分析手段,对推动未来农业现去美国留学
代化的发展起到一定作用,市场前景广阔。
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