摘要：针对苹果病害自动识别精度低、高延迟问题,以苹果锈病和斑点落叶病作为研究对象,基于卷积神经网络建立苹果病害诊断系统。采用旋转、锐化、模糊等数据增强方法扩展数据集,使用数据标准化方法优化模型的数据输入,在算法模型上,在GooLeNet模型的基础上减少inception模块上的数量,并优化模型前段的网络结构以捕获更多的特征信息,最后系统依据建立的算法模型和Tornado框架构建病害识别网络视图。试验结果表明:GoogLeNet改进模型的精准率提高2.1%,达到98.4%,模型参数仅为原模型的17.5%,实现苹果病害实时、便利的图像自动识别,为苹果病害防治防控提供可靠的参考依据。

摘要：为了解决农业灌溉过程中管路流速幅动过大、设备受控距离较短等问题,结合水肥一体化灌溉、LoRaWAN远距离传输通讯、PLC的PWM占空比及PID闭环控制等多种技术,设计了一个水肥精准管控系统。该系统在工作时可以实现水肥流量的恒速控制、肥料间的精确配比及环境参数的实时监测等功能,实现了农业生产的精细化、网络化、智能化管理。

摘要：设计一种基于改进帧差法的车辆闯红灯检测系统。采用ARM+FPGA的硬件平台,通过FPGA对视频图像进行实时采集,ARM进行图像处理,采用基于虚拟线圈的车辆检测方法,结合交叉路口的交通信号控制器,对违章闯红灯的车辆进行检测。在功能、安装及可维护性方面优于基于感应线圈的检测系统,在成本方面优于基于DSP的视频检测系统。