基于人工智能的虫情监测系统设计

作     者：周瑾 周爱平 ZHOU Jin;ZHOU Aiping

作者机构：泰州学院信息工程学院江苏泰州225300 

出 版 物：《软件》 (Software)

年 卷 期：2023年第44卷第8期

页      面：72-75页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目(202312917003Z) 

主　　题：虫情监测 卷积神经网络 STM32 图像识别 

摘      要：人工智能在农业领域的广泛应用,促进了智慧农业的高速发展。我国是一个农业大国,虫害造成了产量减少和质量下降,导致农民的收入减少,从而虫情监测显得尤为重要。传统虫情监测需要依靠专业技术人员,导致耗费大量人力、物力,无法满足及时虫情监测的需求。本文设计的基于人工智能的虫情监测系统为智慧农业提供精准预测和智能决策。本设计以STM32F103核心板为核心,结合图像采集模块、图像处理模块、图像分类模块,采用深度学习模型对捕获的虫体进行学习形成训练模型,通过对虫体图像进行识别,让机器具有对虫体不同类别进行识别和判定的能力,将结果传输到STM32单片机,进行计数处理操作,进而分析虫体种类和数量,对害虫的综合治理具有重要的指导意义。