基于深度学习的农作物害虫监测与智能喷洒控制方法

基于深度学习的农作物害虫监测与智能喷洒控制方法,其特征在于,包括以下步骤:通过多光谱摄像头与环境传感器实时采集农田图像及环境数据,环境数据包括温湿度、光照强度与风速；基于改进的YOLOv5模型对图像进行害虫检测,采用非极大值抑制(NMS)算法过滤冗余检测框,检测置信度阈值动态调整；根据检测结果生成害虫密度热力图,结合环境参数通过模糊逻辑控制算法计算喷洒优先级；通过PID控制器动态调节喷洒装置的流量与方向,PID参数根据实时风速与目标覆盖率自适应调整；通过无人机与环境传感器采集数据，利用改进的YOLOv5模型进行害虫识别，并结合模糊控制算法与路径优化技术，实现精准喷洒和智能决策，从而提高害虫防治的智能化水平。