摘要
本发明涉及一种基于物联网的小麦叶部病害监测方法,包括:使用物联网摄像头采集小麦叶部图像;将所述小麦叶部图像传输到上位机,在上位机中为每个小麦叶部图像设定相应的病害类型标签;对每个小麦叶部图像进行光照平衡补偿生成补偿后的小麦叶部图像;将补偿后的小麦叶部图像作为样本输入到神经网络中进行训练得到小麦病害监测模型;将目标小麦叶部图像输入到小麦病害监测模型中得到相应小麦的病害类型。本发明通过利用物联网摄像头自动采集小麦叶部图像,并将小麦叶部图像输入到小麦病害监测模型中完成病害识别,不仅降低了对人工巡查的依赖,减少了人力成本,还提高了小麦病害监测精度。
技术关键词
病害监测方法
小麦病害
物联网摄像头
YOLOv3网络
光照
病害监测系统
伽马校正
像素点
损失函数优化
样本
处理器
图像采集模块
收发器
标签
搜索算法
存储器
可读存储介质
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条码解码系统
图像扫描模块
条码图像
校验模块
强度
生长监测方法
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柔性触摸屏
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特征融合网络
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图像增强模型
图像增强方法
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光照
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