基于人工智能的虫情监测系统设计.pdf
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1、SOFTWARE软 件2023第 44 卷 第 8 期2023 年Vol.44,No.8基金项目:江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目(202312917003Z)作者简介:周瑾(2002),女,江苏无锡人,本科,从事人工智能研究工作。通讯作者:周爱平(1982),男,江苏泰州人,博士,副教授,从事流量测量研究工作。基于人工智能的虫情监测系统设计周瑾 周爱平(泰州学院信息工程学院,江苏泰州 225300)摘要:人工智能在农业领域的广泛应用,促进了智慧农业的高速发展。我国是一个农业大国,虫害造成了产量减少和质量下降,导致农民的收入减少,从而虫情监测显得尤为重要。传统虫情监测需要依靠专业技术人
2、员,导致耗费大量人力、物力,无法满足及时虫情监测的需求。本文设计的基于人工智能的虫情监测系统为智慧农业提供精准预测和智能决策。本设计以 STM32F103 核心板为核心,结合图像采集模块、图像处理模块、图像分类模块,采用深度学习模型对捕获的虫体进行学习形成训练模型,通过对虫体图像进行识别,让机器具有对虫体不同类别进行识别和判定的能力,将结果传输到 STM32 单片机,进行计数处理操作,进而分析虫体种类和数量,对害虫的综合治理具有重要的指导意义。关键词:虫情监测;卷积神经网络;STM32;图像识别中图分类号:TP393.07 文献标识码:A DOI:10.3969/j.issn.1003-697
3、0.2023.08.017本文著录格式:周瑾,周爱平.基于人工智能的虫情监测系统设计J.软件,2023,44(08):072-075Design of Bug Situation Monitoring System Based on Artificial IntelligenceZHOU Jin,ZHOU Aiping(College of Information and Engineering,Taizhou University,Taizhou Jiangsu 225300)【Abstract】:The wide application of Artificial intelligence
4、 is widely applied in the agricultural field to promote the rapid development of intelligent agriculture.China is a large agricultural country,the pest causes the reduction of production and quality,resulting in the reduction of farmers income,so the pest monitoring is particularly important.Traditi
5、onal pest monitoring needs to rely on professional and technical personnel,resulting in a large amount of manpower and material resources,and can not meet the needs of timely pest monitoring.However,the AI-based bug situation monitoring system designed in this paper provides accurate prediction and
6、intelligent decision-making for smart agriculture.The design takes the STM32F103 core board as the core,combines the image acquisition module,image processing module and image classification module,and adopts deep learning model to learn the captured insect body and form a training model.By recogniz
7、ing the image of the insect body,the machine has the ability to recognize and judge different categories of the insect body.The results are transmitted to STM32 microcontroller for counting and processing operation,and then the species and quantity of insect are analyzed,and it has an important guid
8、ing significance for the comprehensive control of insect pestsand.【Key words】:insect monitoring;convolutional neural network;STM32;image recognition基金项目论文农作物病虫害是我国农业生产中的主要灾害之一,并且具有种类多、影响大、时常爆发成灾的特点,很容易给农业生产造成重大损失。因此,农业要向商品化、专业化、现代化转变,对农业的高产、优质、高效提出了更高的要求1,病虫预测与防治作为农业生产中的重要一环2。与以往依靠专业技术人员,需要耗费大量人力、物力
9、,还无法满足虫情及时提供需求的虫情监测工作不同3,本文设计的基于人工智能的虫情监测系统是以 STM32F103 核心板为核心,并结合深度学习、红外计数技术等,实现图像采集、图像处理、图像分类、图像显示、语音播报、计数等功能。其中,深度学习是推动智能农业技术的机制4,赋予机器无须明确编程即可学习的能力,机器可从数据中学习和提取知识,构建用于预测或智能决策的框架5。通过深度学习算法处理和73周瑾 周爱平:基于人工智能的虫情监测系统设计分析获得的数据6,对病虫害未来发生趋势作出预测,极大提高了劳动效率和监测结果的准确性,使农业实践更加可控和优化,为广大科研人员和种植户提供准确、及时的预报服务。1 总
10、体设计基于人工智能的虫情检测系统以 STM32 单片机作为主要控制元件,系统硬件设计方面主要包括图像采集模块、图像处理模块、图像分类模块、语音播报模块、图像显示模块和红外计数模块,如图 1 所示。本系统使用 STM32 单片机作为系统的主控,在图像采集和处理模块中对虫体进行图像采集和图像处理,在图像分类模块中形成虫体识别模型进行虫体图像的识别,当成功识别到虫体的种类后,将结果通过串口发送给 STM32 单片机;DF Player 语音播报模块通过单片机进行控制,负责播放每次虫体的识别结果;红外计数模块对识别的虫体进行计数,将识别和计数结果通过 STM32 单片机串口传输到图像显示模块上进行显示
11、。STM32单片机图像采集模块图像处理模块图像分类模块语音播报模块红外计数模块图像显示模块图 1 系统整体框架图Fig.1 Overall frame diagram of the system2 系统硬件设计2.1 STM32 单片机STM32F103C8T6 属于 STM32F103xx 产品,内置的高速存储器配备 128K 字节的闪存和 20K 字节的 SRAM,大量地扩展 I/O 设备以及串联的两个 APB 总线的外设让它具有了丰富的拓展性。该系列的每款设备都包含 2 个 12 位的 ADC、3 个普通 1 位定时器和 1 个 PWM 定时器,通讯端口均为按最新的国际标准配备并十分丰富
12、:具有多达 2 个 I2C 端口的 SPI 端口、1CAN 端口、1个 USB 端口和 3 个 USART 端口。STM32F103C8T6 微控制器带有 GPIO 引脚、处理器、内存、USB 端口、模数转换器和其他外设。此外,它还具有 72MHz 惊人速度和卓越能效的 ARM Cortex 内核。STM32 单片机拥有了主控芯片、复位电路、时钟和电源电路 4 个部分,即可开展正常工作。因为 STM32单片机内部拥有时钟电路的特性,所以只需要加上复位电路、电源电路即可运行。在本设计中,为使 STM32 单片机更稳定可靠地运行,同时也能够实现复杂的功能,最小系统还需要其他电路附加。基于人工智能的
13、虫情监测系统所使用的单片机最小系统电路如图 2 所示。VBC13C14C15A0A1A2A3A4A5A6A7B0B1B10B11R3.3VGNDGND3.3VGND5VB9B8B7B6B5B4B3A15A12A11A10A9A8B15B14B13B12STM32F103C8T6最小系统板4039383736353433323130292827262524232221B5B4B3A15Uart1RXUart1TXB15B14B13B121234567891011121314151617181920A5A6A7Uart2 TXGND+5U1图 2 STM32F103C8T6 单片机最小系统图Fig
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