文献类型：期刊文章

作　　者：李昊[1] 刘海隆[1] 刘生龙[2]

Li Hao;Liu Hailong;Liu Shenglong(College of Resources and Environment,University of Electronic Science and Technology,Chengdu,611731,China;Safety Technology Center of Sichuan Coal Mine Safety Supervision,Chengdu,610045,China)

机构地区：[1]电子科技大学资源与环境学院,成都市611731 [2]四川煤矿安全监察局安全技术中心,成都市610045

出　　处：《中国农机化学报》

基　　金：四川省国际科技合作项目(2020YFH0067);中科院先导项目(XDA20060303).

年　　份：2021

卷　　号：42

期　　号：9

起止页码：195-201

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、RCCSE、核心刊

摘　　要：柑橘是我国重要的经济林果之一,因种植区多在山区坡地,病虫害防治给管理带来了很大困难,在线监测与专家决策成为现代农业发展的方向。本文采用物联网技术和深度学习方法,基于尺度可变视频流信息,设计并构建了一套基于柑橘叶片的病虫害动态识别系统。该系统实现了全方位智能控制,解决了实时叶片图像变形和尺度缩放等问题,实现了柑橘图像的动态采集和智能识别。叶片检测的MAP达到87.72%,病害识别准确率达到95.46%,系统运行结果表明,该系统可有效实现柑橘智能监控的管理,为病虫害物联网监控提供参考。

关 键 词：物联网 视频监控 深度学习  叶片检测  病害识别

分 类 号：S24]