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摘要
为提高圣女果种植过程中的信息管理效率，减少人力投入，提出了一套针对圣女果种植大棚的监测与信息管理系统。系统包含果实测产、病害监测和信息采集与管理三大功能。首先，基于深度学习的方法，利用YOLO v5算法训练圣女果目标检测模型，可识别图像信息中的圣女果位置信息，并按照成熟、即将成熟和未成熟进行分类。然后，为了实现果实测产功能，提出了一种基于平均果实密度的测产算法，能够分别预测短期内成熟果实产量和总产量。最后，基于ResNet分类算法，训练了病害分类模型，可通过植株叶片有效区分5类圣女果病害。实验结果表明，系统能够满足圣女果种植过程中的测产、病害监测需求，同时配合各类传感器，系统可以采集并记录温湿度、二氧化碳浓度等信息。
- 出版日期2023
- 单位南京航空航天大学金城学院
