基于视觉识别的玉米病虫害检测与精准变量喷药系统研究
摘要：针对传统无差别连续式喷药存在农药浪费、喷施低效的问题,以玉米为研究对象,设计一套基于视觉识别的病虫害检测及精准变量喷药系统.结合图像处理和机器视觉技术,对玉米田间病虫害自动、快速和准确识别,并根据识别的病虫害种类及严重程度,自动调整喷药剂量,实现精准农业管理.将自主设计的变量喷药系统集成并部署于计算机控制系统中,并对其检测性能进行验证,试验结果表明,相较于基准模型YOLO v5s,改进后模型精确率(P)、召回率(R)、mAP值分别提升1.6、1.3、0.7个百分点,降低了病虫害误检,避免对非病虫害区域的误喷,同时减少漏检确保了病虫害区域得到及时有效处理,综合反映了系统在不...
关键词：
玉米病虫害检测深度学习计算机视觉PWM变量控制YOLO精准变量喷药
分类号：
S24(农业电气化与自动化)
资助基金：
国家自然科学基金 ( 52265033 ) 国家自然科学基金 ( 51865022 ) 云南省自然科学基金 ( 202401AS070115 )
论文发表日期：
2024-12-28
在线出版日期：
2025-01-25 （万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
页数：
12 ( 210-221 )
英文信息
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