基于深度学习的生态监测扑翼机系统设计

作     者：邱文艺 关卓颖 董陈岗 

作者机构：渭南师范学院物理与电气工程学院陕西渭南714099 

基　　金：国家级大学生创新创业训练计划项目(项目编号:S202110723009) 渭南市科学技术局重点研发计划项目资助(项目编号:WSYKJ2022-7) 渭南师范学院人才科学研究计划项目资助(项目编号:2021RC21) 

出 版 物：《电脑知识与技术》 (Computer Knowledge and Technology)

年 卷 期：2024年第20卷第23期

页      码：31-33,41页

摘      要：针对生态监测的需求,提出了一种基于STM32和深度学习的扑翼机系统设计。扑翼机具有高度的机动性和灵活性,能够在复杂环境中进行监测和数据采集。文章利用深度学习算法对扑翼机采集的生态环境数据进行分析和处理,以实现对生态环境的实时监测和数据分析。具体地设计了一种基于卷积神经网络的生态环境数据分析算法,能够实时地根据扑翼机采集的数据,对环境参数进行分类和识别。该系统由数据采集、无线收发、数据监控及数据存储等功能模块组成,使用高精度摄像头传感器实现对森林等地区环境参数的采集。实验结果表明,该系统具有较高的监测精度和实时性,能够为生态环境保护提供有效的数据支持。

主 题 词：STM32 深度学习 扑翼机 卷积神经网络 

学科分类：080901[080901] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 0803[工学-仪器类] 

D　O　I：10.14004/j.cnki.ckt.2024.1130

馆 藏 号：203140243...