深度学习驱动的物联网解决方案用于智能番茄养殖
2025-08-24 04:24:52
###文章的要点摘要Saxena等人发表在科学报告中的文章“针对智能番茄养殖的深度学习驱动的物联网解决方案”讨论了一种创新的方法,可以使用物联网(IoT)和深度学习技术来改善番茄养殖。这是总结的要点:1。**简介**: - 该研究旨在开发一种将IoT传感器与用于监视和控制温室环境的机器学习算法集成的系统。 - 重点是自动化过程,以提高番茄养殖中的作物产量,质量和资源效率。2。**研究目标**: - 设计和实施基于物联网的系统,用于实时监视环境参数(温度,湿度,光强度)。 - 开发一个深度学习模型,用于在不同生长阶段对西红柿进行自动检测和分类。3。**方法论**: - ** IOT设置**:利用ESP32微控制器从温室中安装的各种传感器中收集数据。 - 传感器:温度,湿度,光强度,土壤水分,二氧化碳浓度。 - **数据收集**:几个月内对环境参数的连续监视和记录。 - **深度学习模型**:用于基于图像的分类任务的卷积神经网络(CNN): - 培训数据集由标记为西红柿不同生长阶段的图像组成。 - 验证和测试数据集用于评估模型性能。4。**结果**: - 物联网系统成功地提供了有关环境条件的实时数据,从而更好地控制了不断增长的环境。 - 根据图像分析(例如,精度为95%),深度学习模型在各种生长阶段对番茄植物进行分类的准确性很高。5。**讨论和结论**: - 物联网和深度学习的整合为智能农业提供了强大的解决方案,使农民能够就灌溉,施肥和预防疾病做出明智的决定。 - 潜在的未来工作包括通过合并其他传感器(例如土壤中的营养水平)并整合预测分析来扩大系统的功能。###主要贡献1。**增强的监视功能**: - 对环境因素的实时监测可确保西红柿的最佳生长条件。2。**自动分类**: - 深度学习模型可以根据其生长阶段自动对番茄植物进行分类,从而促进及时的干预措施。3。**资源优化**: - 通过提供精确的数据和可操作的见解,该系统有助于优化资源使用(水,肥料),从而实现可持续的农业实践。4。**可伸缩性和适应性**: - 物联网设置的模块化设计允许轻松可扩展性并适应不同的农业设置。###限制1。**数据可用性**: - 初始数据集有限;更全面的数据集将提高模型的准确性和可推广性。2。**部署挑战**: - 实际挑战包括电源,在不同环境条件下维护硬件组件。3。**成本含义**: - 实施全尺寸的物联网系统需要大量的前期投资,这可能对小型农民来说是过分的。###未来工作1。**扩展到其他农作物**: - 为其他重要的作物开发类似的系统。2。**高级传感器的集成**: - 结合其他传感器,例如pH仪和营养传感器,以提供更全面的数据。3。**预测分析**: - 利用机器学习技术根据历史数据来预测未来趋势(例如,产量预测,疾病爆发)。###道德考虑作者没有宣布竞争利益,并确保研究符合科学出版物中的道德标准。该研究遵守Creative Commons Attribution 4.0国际许可证的开放访问许可证。---该摘要封装了本文的主要方面,强调了其通过物联网和深度学习技术改善智能农业实践的贡献,局限性和未来方向。介绍