基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的病蟲害檢測算法及移動(dòng)客戶端的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著當(dāng)今社會(huì)科技與經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)種植與管理模式已不能滿足當(dāng)今農(nóng)業(yè)發(fā)展需求，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)模式必須進(jìn)行信息化改革。因此，一套集智能化、信息化、便捷化于一體的農(nóng)業(yè)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開發(fā)，對現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的發(fā)展顯得尤為重要。
　　市面上已有并投入應(yīng)用的農(nóng)業(yè)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)，多以PC端為主，移動(dòng)客戶端數(shù)量較少且功能有限，多以溫濕度檢測為主，缺乏病蟲害檢測功能。為此，本文分析整個(gè)農(nóng)業(yè)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，開展如下兩個(gè)部分的研究:
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2、1)重點(diǎn)對系統(tǒng)客戶端進(jìn)行設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，從而方便用戶能隨時(shí)隨地的掌握農(nóng)作物的生長信息，對農(nóng)作物進(jìn)行有效、準(zhǔn)確的遠(yuǎn)程監(jiān)管，本系統(tǒng)充分結(jié)合Android系統(tǒng)的移動(dòng)性與操作便捷性，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的農(nóng)業(yè)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)移動(dòng)客戶端，包括環(huán)境檢測模塊，視頻監(jiān)控模塊，設(shè)備控制模塊，病蟲害檢測模塊等核心功能模塊。移動(dòng)客戶端的設(shè)計(jì)采用分模塊設(shè)計(jì)形式，并利用MVC設(shè)計(jì)模式，對各個(gè)模塊在程序上實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與視圖層面的分離，提高程序可擴(kuò)展性和可維護(hù)性。在界面設(shè)計(jì)上，采用Frag

3、ment構(gòu)建tab標(biāo)簽式的滑動(dòng)導(dǎo)向型布局界面，使用方便且適用性強(qiáng)。設(shè)計(jì)與農(nóng)業(yè)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)對應(yīng)的SQLServer數(shù)據(jù)庫，存儲(chǔ)各種關(guān)鍵信息。服務(wù)端采用多線程技術(shù)，可以充分利用多核CPU的優(yōu)勢，使得服務(wù)端擁有高并發(fā)處理能力。
　　(2)為了進(jìn)一步完善整個(gè)系統(tǒng)的功能，深入研究了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的病蟲害識(shí)別算法，并應(yīng)用于病蟲害檢測模塊中。該算法相比于傳統(tǒng)的圖像處理技術(shù)和基本分類器等識(shí)別方法，具有很大的優(yōu)勢:一是使用圖像處理中Haar特征提

4、取算法結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)中經(jīng)典的Adaboost算法對視頻中是否含有農(nóng)作物果實(shí)進(jìn)行判斷，這樣可以過濾沒有的視頻信息而提取實(shí)驗(yàn)所需的樣本，從而獲得含有作物的圖片，方便收集作物樣本;二是在測試集上測試達(dá)到了98.8％的準(zhǔn)確度的同時(shí)，進(jìn)行訓(xùn)練分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相對簡單。從而達(dá)到了比現(xiàn)有具備病蟲害檢測系統(tǒng)更加快速、準(zhǔn)確地識(shí)別農(nóng)作物病蟲害的目的。為未來農(nóng)作物病蟲害的預(yù)警，以及對農(nóng)作物全生命周期過程中的信息掌握與管理，提供指導(dǎo)和幫助。
　　綜上