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为提升设施农业远程监控系统的数据可视化与信息化程度,设计了一种温室远程监控系统,该系统主要由巡检机器人、移动通信网络、云服务器与远程监控中心组成,实现了温室端与远程监控中心端之间的文本、图像、视频3类数据传输。综合应用机器学习、深度学习算法实现人机交互与温室端番茄识别任务。基于Haar级联算法与LBPH算法实现了管理员人脸识别,识别成功率达90%;基于YOLO v3与ResNet-50算法分别识别手部与手部关键点,单手、双手的识别置信度分别为0.98与0.96;基于提取的食指指尖坐标与左右手部候选框中心点坐标实现了手指交互与图像尺寸缩放的功能。应用Swin Small+Cascade Mask RCNN网络模型,针对农业数据集有限的问题,对比分析了应用迁移学习方法前后的番茄检测效果。试验结果表明,应用迁移学习方法后,模型收敛速度有所提升且收敛后的损失值均有所下降;同时,IoU为0、0.5、0.75时的平均精度（mask AP）分别提升了7.8、 6.4、7.2个百分点,模型性能更优。 相似文献
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以番茄品种“粉太郎”为试材，通过大棚设施栽培的方式设置苗期(T1)、开花期(T2)、结果期(T3)和苗期+开花期+结果期(T4)4个不同时期施用同剂量微生物菌剂，以不施用微生物菌剂(CK)为对照，测定了番茄植株的形态指标、产量和品质(可溶性糖、可溶性蛋白质、维生素C、有机酸、硝酸盐)、相关酶活性及基因表达量，以期明确微生物菌剂对番茄的促进作用和施用最佳时期。结果表明：微生物菌剂对番茄株高、茎粗、叶片数和果实产量有明显促进作用；提高可溶性糖、可溶性蛋白质、维生素C含量，降低硝酸盐含量；提高叶片中蔗糖合成酶(SS)、中性转化酶(NI)活性，上调果实中蔗糖合成酶(SS)、蔗糖磷酸合成酶(SPS)、中性转化酶(NI)、酸性转化酶(AI)基因表达。综上，施用微生物菌剂能够促进番茄的生长，增加果实产量，并能促进果实蔗糖代谢，从而提高果实品质，尤其在苗期+开花期+结果期(T4)施用菌剂效果最佳。 相似文献
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设施环境下的移动作业平台作为棚内施药、采摘等设备的载体，由于其作业环境的限制，对其控制系统的精确性和实时性的要求更高。为提高设施移动作业平台作业效率和精度，提出了基于CAN总线的分布式控制结构的智能移动作业控制系统，该系统分为主控制和功能节点两个部分，主控制器负责采集移动平台位置信息并进行控制决策，各功能节点实现对移动平台的转向、变速以及设备控制。整个系统的通信根据ISO11783标准设计完成。系统通信能力测试结果表明，该移动作业平台的智能控制系统能够满足设施环境作业需求，工作性能稳定可靠。 相似文献