公开(公告)号：CN118587475A

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202410620960.1

申请日：2024-05-20

Applicant: 兰州大学

Inventor： 周庆国 ,  王雯露 ,  苟煜春 ,  姜雪涛 ,  张培 ,  赵盼盼

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  A01M7/00 ,  A01M5/00

Abstract: 本发明公开了一种适用于农作物害虫的检测方法及处理系统，包含以下步骤：(1)使用YOLO V5算法对采集到的农作物图片进行目标检测，判断害虫的种类及生长阶段；(2)利用DeepSort和LSTM算法跟踪害虫的运动轨迹，划分其分布区域，并对其可能扩张的位置进行预测；(3)使用上述收集到的信息进行灭虫策略决定(4)控制农业机器人到达目标区域做出对应的灭虫操作。本发明结合深度学习中的YOLO V5、DeepSort和LSTM算法，检测农业生产中可能出现的病虫害，并根据具体情况和分布区域做出合适的灭虫策略，适用于大多数农业灭虫领域。

公开(公告)号：CN118392248A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410617124.8

申请日：2024-05-17

Applicant: 兰州大学

Inventor： 周庆国 ,  张培 ,  苟煜春 ,  姜雪涛 ,  王雯露 ,  赵盼盼

IPC: G01D21/02

Abstract: 本发明提出了一种基于Thread网络的大模型智慧农业监测系统，包括土壤监测节点、环境天气监测节点、图像监测节点、控制执行节点、基于大模型的数据处理中心和可视化监控平台等。其中土壤监测节点和环境天气监测节点连接有多个传感器可以监测土壤及其周围大气环境的各项指标，图像监测节点连接有多个工业摄像头可以监控农田的工作环境，控制执行节点包括各种执行机构，基于大模型的数据处理中心对监测数据进行处理，并在可视化平台显示出来。本发明的智慧农业监测系统中，简化的Thread传感网络降低了智慧农业监测系统的复杂程度，功耗更低，性能更加稳定可靠，基于大模型的数据处理中心可以处理海量的传感数据，相较于小模型有更高的准确度。