病虫害检测嵌入式AI板端

人工智能-智能硬件 陈南瓜

实现YOLO模型在嵌入式AI板端rv1126开发板的部署和实时检测 1. ​实时病虫害检测 ​功能描述:模型能够实时处理摄像头或传感器采集的图像或视频流,快速检测出农作物上的病虫害目标。 ​技术实现:YOLO模型通过单次前向传播即可完成目标检测,结合RV1126的NPU(神经网络处理单元)加速,能够在低功耗下实现高帧率的实时检测。 ​应用场景:适用于田间、温室等场景,帮助农户及时发现病虫害问题。 2. ​多类别病虫害识别 ​功能描述:模型能够识别多种病虫害类型,例如蚜虫、白粉病、叶斑病等,并标注出具体类别。 ​技术实现:YOLO模型支持多类别分类,通过在训练阶段标注不同病虫害的类...

病虫害检测嵌入式AI板端
病虫害检测嵌入式AI板端

火灾检测系统

人工智能-智能家居 陈南瓜

随着人工智能技术的迅猛发展,通过卷积神经网络的AI识别技术得到了快速的推广和应用,AI识别技术被尝试用于农业中作物检测采集农作物生长时是否有虫害侵扰、林业中被用于检测森林中是否发现火源及火灾,将高科技技术手段应用于农作物的生长状况检测、森林火灾的检测,让农业与林业的生产与管理更加科学化、方便化。 本文根据卷积神经网络能够进行目标识别的特性,将要应用的实际环境(森林),进行了基于嵌入式AI的K210芯片进行火灾识别,在开源网站Kaggle与Google中获取不同时间、不同地理环境的森林火灾图像,来模拟现实森林火灾发生的各种实际情况,通过摄像头获取到实时图像,经过K210中YOLOv2神经卷积网...

火灾检测系统
火灾检测系统
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