病虫害检测嵌入式AI板端

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基本信息

案例ID：227052

技术顾问：陈南瓜 - 1年经验 - 广州广电运通智能科技有限公司

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项目名称：病虫害检测嵌入式AI板端

所属行业：人工智能 - 智能硬件

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案例介绍

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别标签，模型能够准确区分不同病虫害。
应用场景：为农户提供精准的病虫害种类信息，便于采取针对性的防治措施。
3. 目标定位与边界框标注
功能描述：模型不仅能够识别病虫害，还能精确定位其在图像中的位置，并用边界框标注出来。
技术实现：YOLO模型输出目标检测结果时，会生成目标物体的边界框坐标（x, y, width, height），并结合RV1126的GPU进行快速渲染。
应用场景：帮助农户直观了解病虫害发生的具体位置，便于精准施药或处理。
4. 低功耗与高效能
功能描述：RV1126开发板具有低功耗和高性能的特点，能够在田间等无电源环境下长时间稳定运行。
技术实现：RV1126内置NPU，能够高效运行YOLO模型，同时保持较低的功耗，适合农业场景的部署需求。
应用场景：适用于偏远地区或移动设备，如无人机、智能巡检机器人等。