基于电力线载波的养殖场环境监控终端设计     

燕斌  吉旸 《现代农业科技》2013,(19):343-345

设计了一种基于电力线载波的环境监控终端设计,使得养殖现场能够通过普遍存在的电力线组成局域网,并且通过WEB服务器与远程控制中心通讯,实现了远程集中控制在中小型养殖场的低成本解决方案。  相似文献   

大田种植区域内气象环境监测系统研究     

周鹏  燕斌  田晨  许爱霞  程涛 《浙江农业科学》2018,59(1):96-98

降雨时间过长、长期干旱、连降暴雪、飓风等自然灾害都将影响大田农作物的正常生长,故需要对大田种植区域内降雨、降雪及风速等进行实时的监测与管控。大田气象环境监测系统使用带有传感器的终端节点采集大田种植区域内的气象信息,使用NRF24L01无线传输模块及网卡模块发送终端节点采集的数据至服务器,用户对大田种植区域内的气象信息进行实时的判断,以此作为实施人工排水、灌溉、施肥等干预措施的依据。该系统通过采集实时信息,对农业生产过程进行及时管控,建立优质、高产、高效的农业生产管理模式。  相似文献   

基于目标深度分析的鱼体生长在线测量系统     

燕斌  李晶  叶艳 《现代农业科技》2023,(21)

针对我国水产养殖中无法实时在线无接触的自动估测鱼体重量的难题,利用水下摄像头获取鱼体的双目图像,针对水下图像的复杂性进行优化,通过深度学习网络YOLACT对图像进行实时分割,通过自定义约束条件筛选的确信特征点完成左右图像匹配,最后计算出鱼体深度,从而复原实际鱼体大小。并对鱼体在水下不同深度进行了测量准确性测试,结果表明在70cm处存在测量最优值,长度和宽度误差分别为6.5%和5.75%。本研究为实现水产养殖中的个体实时无接触生长监测,从而形成闭环的物联网化生产模型提供了一种可行方案。  相似文献   

基于迁移学习的小样本农作物病害识别     

燕斌  周鹏  严利 《现代农业科技》2019,(6):87-89

随着机器学习加速应用于各行各业,卷积神经元网络在农作物病害图片识别领域展现出良好的性能。本文针对传统卷积网络所需样本量大、训练时间长、二次学习困难等问题,实现了一种基于特征的有监督迁移学习,在Inception-V3网络的基础上,使用imageNet固化特征提取层,为目标领域设置特征分类器的方法,在每种病害仅使用20张图片的小样本基础上,实现了对8种不同病害的正确识别,总体识别率达到90.6%,并给出了进一步提升模型性能的方法,以期为小样本农作物病害图片识别提供有益参考。  相似文献