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期刊文章详细信息

基于物联网与深度学习技术的农作物生长状况远程动态监测系统    

  

文献类型:期刊文章

作  者:任治洲[1] 谢云[1] 晁志恒[1] 吴骏一[1]

机构地区:[1]南京理工大学紫金学院电子工程与光电技术学院,江苏南京210046

出  处:《物联网技术》

基  金:江苏省普通高校哲学社会科学项目(2019SJA2065);江苏省大学生创新创业训练计划项目(202013654019Y);江苏省高等学校自然科学研究面上项目(21KJB 510020);南京理工大学紫金学院校级教改项目(20210102004)。

年  份:2022

卷  号:12

期  号:8

起止页码:15-18

语  种:中文

收录情况:JST、普通刊

摘  要:在农作物养殖大棚中,基于物联网技术、深度学习与机器视觉技术开发了一种在线远程监测农作物生长环境与病害情况的综合系统。系统具备全方位动态监测环境温度、湿度、二氧化碳浓度、光照强度、土壤温湿度等环境参数和实时监测植物所患病害情况等功能。在对农作物状况及环境参数数据采集后,借助4G通信、无线通信技术将数据上传至云平台实现远程实时监控。该系统便于农户通过微信小程序和手机APP进行远程监管与实时预警,在农业自动化领域具有较广阔的应用前景。

关 键 词:智慧农业  物联网技术 深度学习  机器视觉 4G通信 远程动态监测  

分 类 号:TP277]

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