基于深度学习的水培生菜病害检测及防治系统技术方案

本技术涉及水培生菜技术领域，特别涉及基于深度学习的水培生菜病害检测及防治系统，包括：安装在采集车上的巡航图像采集模块与病害防治模块，所述巡航图像采集模块的输出端与病害图像检测模块的输入端相连，所述病害图像检测模块输出端与病害防治模块的输入端相连，所述采集车的内部安装有电源，通过巡航图像采集模块，通过采用嵌入式系统技术实现采集车能够在水培生菜种植区域定点移动，通过巡航图像采集模块，设定拍照频率，可多方位采集水培生菜病虫害图像，更加便捷的构建图像数据库，对叶片和病害进行了精确分割、精准识别、精准防治，为建立农作物病害检测和防治系统提供了基础，为今后种植过程中的精准识别和精准防治提供技术基础。

【技术实现步骤摘要】

本技术涉及水培生菜，特别涉及基于深度学习的水培生菜病害检测及防治系统。

技术介绍

1、生菜是一种常见的蔬菜，具有营养丰富、口感鲜美等优点，深受人们的喜爱。然而，水培生菜在种植过程中容易受到各种病虫害的侵害，严重影响生菜的产量和质量。如何准确地检测和治理生菜病虫害，成为当前农业生产中急需解决的问题。传统的水培生菜的病害诊断通常由有经验的专家进行，进而进行防治。然而人工检测方法效率低、主观性强和不适合温室场景，并且防治也费时费力,难以满足现代农业生产要求。

2、因此，有必要提供基于深度学习的水培生菜病害检测及防治系统解决上述技术问题。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本技术提供基于深度学习的水培生菜病害检测及防治系统。

2、本技术提供的基于深度学习的水培生菜病害检测及防治系统，包括：安装在采集车上的巡航图像采集模块与病害防治模块，所述巡航图像采集模块的输出端与病害图像检测模块的输入端相连，所述病害图像检测模块输出端与病害防治模块的输入端相连，所述采集车的内部安装有电源，所述电源通过电本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于深度学习的水培生菜病害检测及防治系统，其特征在于，包括：安装在采集车(1)上的巡航图像采集模块与病害防治模块，所述巡航图像采集模块的输出端与病害图像检测模块的输入端相连，所述病害图像检测模块输出端与病害防治模块的输入端相连，所述采集车(1)的内部安装有电源，所述电源通过电性连接巡航图像采集模块与病害防治模块；

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的水培生菜病害检测及防治系统，其特征在于，所述巡航图像采集模块包括电机驱动装置与伸缩机械臂(2)，所述电机驱动装置可控制采集车(1)的移动，所述伸缩机械臂(2)的一端安装在采集车(1)的上方，所述伸缩机械臂(2)的另一端安装有...

【技术特征摘要】

1.基于深度学习的水培生菜病害检测及防治系统，其特征在于，包括：安装在采集车(1)上的巡航图像采集模块与病害防治模块，所述巡航图像采集模块的输出端与病害图像检测模块的输入端相连，所述病害图像检测模块输出端与病害防治模块的输入端相连，所述采集车(1)的内部安装有电源，所述电源通过电性连接巡航图像采集模块与病害防治模块；

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的水培生菜病害检测及防治系统，其特征在于，所述巡航图像采集模块包括电机驱动装置与伸缩机械臂(2)，所述电机驱动装置可控制采集车(1)的移动，所述伸缩机械臂(2)的一端安装在采集车(1)的上方，所述伸缩机械臂(2)的另一端安装有带有云台(4)的摄像头(3)，所述摄像头(3)通过网络连接病害图像检测模块。

3.根据权利要求2所述的基于深度学习的水培生菜病害检测及防治系统，其特征在于，所述伸缩机械臂(2)与采集车...

【专利技术属性】
技术研发人员：张友为，范晓飞，张博，索雪松，孙磊，袁向阳，
申请(专利权)人：河北农业大学，
类型：新型
国别省市：