一种基于深度学习技术的农业监测系统

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一种基于深度学习技术的农业监测系统
申请号:CN202510067502
申请日期:2025-01-16
公开号:CN119969129A
公开日期:2025-05-13
类型:发明专利
摘要
本发明涉及应用于农业监测技术领域的一种基于深度学习技术的农业监测系统,包括数据采集中心、数据传输模块、数据处理中心,本发明中的农业监测系统能够基于图像数据采集、深度学习、图像处理等技术判断农作物叶片上的粉尘是否需要清理,并可在粉尘需要清理时进行告警、提醒,促使相关人员及时对农作物叶片上的粉尘进行清理,从而可有效避免因叶片上粉尘过多而影响农作物的生长发育、产量和品质,进而可促进农作物的健康生长以及农业的发展,且在进行图像数据采集之前,会根据环境情况判断是否存在农作物叶片上粉尘量过多的风险,当存在风险时,才会进行图像数据采集,大大提高了系统的智能性和可靠性。
技术关键词
农业监测系统 农作物叶片 深度学习技术 数据采集中心 执行图像数据 数据处理中心 无人机 智能告警 图像采集单元 数据采集模块 数据传输模块 粉尘 深度学习模型对图像 数据存储模块 训练深度学习模型 农业监测技术 模式
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