一种基于机器学习的自驱动作物虫害监测系统技术方案

本发明专利技术提出一种基于机器学习的自驱动作物虫害监测系统，包括自驱动模块、虫害监测模块和后台处理模块。所述的自驱动模块包括滴灌装置、能量收集单元和能量存储单元；所述的虫害监测模块包括LED位置标定模块、形变模块、图像收集模块、发光警示模块和信息传输模块1；所述后台处理模块包括信息传输模块2、机器学习模块和系统监控后台。本发明专利技术采用了使用3个LED灯的LED位置标定模块来代替传统的测重方式，可以实现实时测量作物的重量，同时由于仅采用了3个小型LED灯泡来实现对重量的标定，所以成本低廉。并且该模块不需要传统的方式给设备供电，消除了在使用过程中因为电池损坏、泄露甚至是自燃引起的风险，提高了整套系统应用在农业领域时的安全性。该系统的后台处理模块基于机器学习，对传输的图像进行分析处理，通过大规模数据训练，对作物虫害情况进行可持续高精度的监测，提升了系统的精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智慧农业领域，尤其是一种基于机器学习的自驱动作物虫害监测系统。

技术介绍

1、当今时代的人口越来越多，农业的重要性也愈发凸显，随着现代农业的不断进步，在农业生产时投入的人力将会越来越少，而如今对虫害的防治要求提高，传统防治虫害的方式在绿色农业的要求下也将逐渐被抛弃，如何实现更精准的虫害防治也成为了亟待解决的新课题。现代社会已经进入到信息化的时代，大数据、机器学习、物联网和云计算等技术都在蓬勃发展，这些技术也将会慢慢融入到现代农业的发展中，帮助现代农业变得更加高产高效。

2、目前的虫害监测设备主要还是通过诱集害虫的方式对虫害的危害程度进行估计，无法对每一株作物的具体情况进行分析，且对于虫害威胁的估计程度也不够精准。并且传统监测方式不同程度地受限于其应用环境的光照强度、温湿度或是气候状况等因素的影响，进而对测试结果的精准度产生一定的影响。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于，为了解决上面相关技术的一些问题，提出一种基于机器学习的自驱动作物虫害监测系统设计，首先采用了一套独立的自驱动模本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于机器学习的自驱动作物虫害监测系统，其特征在于，包括自驱动模块、虫害监测模块和后台处理模块；所述的自驱动模块包括滴灌装置、能量收集单元和能量存储单元；所述的虫害监测模块包括形变模块、LED位置标定模块、图像收集模块、发光警示模块和信息传输模块1；所述后台处理模块包括信息传输模块2、机器学习模块和系统监控后台。

2.如权利要求1所述的一种基于机器学习的自驱动作物虫害监测系统，其特征在于，所述自驱动模块中，滴灌装置滴落的水滴滴落在能量收集单元上，能量收集单元包含一个摩擦发电机，水滴落在薄膜上将摩擦产生的机械能转化为电能，并在经过整流后存储于能量存储单元之中；而能量存储单...

【技术特征摘要】

1.一种基于机器学习的自驱动作物虫害监测系统，其特征在于，包括自驱动模块、虫害监测模块和后台处理模块；所述的自驱动模块包括滴灌装置、能量收集单元和能量存储单元；所述的虫害监测模块包括形变模块、led位置标定模块、图像收集模块、发光警示模块和信息传输模块1；所述后台处理模块包括信息传输模块2、机器学习模块和系统监控后台。

2.如权利要求1所述的一种基于机器学习的自驱动作物虫害监测系统，其特征在于，所述自驱动模块中，滴灌装置滴落的水滴滴落在能量收集单元上，能量收集单元包含一个摩擦发电机，水滴落在薄膜上将摩擦产生的机械能转化为电能，并在经过整流后存储于能量存储单元之中；而能量存储单元负责存储收集到的能量，并输出特定的电压，用于给后续虫害监测模块供电。

3.如权利要求1所述的一种基于机器学习的自驱动作物虫害监测系统，其特征在于，所述虫害监测模块中，在自驱动模块给led位置标定模块供电之后，led位置标定模块的3个led灯开始闪烁，并且他们的位置会随着形变模块发生位...

【专利技术属性】
技术研发人员：张岩，舒鑫，崔鑫，周远恺，聂家恒，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：