面向精准农业的边缘端 DNN 自动害虫检测

人工智能已平稳渗透至若干经济活动，尤其是监测与控制应用，包括农业领域。然而，针对具有全功能机器学习（ML）机载能力的低功耗传感设备的研究努力在智能农业中仍零散且有限。生物胁迫是作物减产的主要原因之一。随着计算机视觉技术中深度学习的发展，通过图像自主检测害虫侵染已成为及时作物病害诊断的重要研究方向。本文提出了一种增强 ML 功能的嵌入式系统，确保果园内害虫侵染的持续检测。该嵌入式方案基于低功耗嵌入式传感系统及能够捕获并处理常见基于信息素的诱捕器内图像的神经加速器。三种不同 ML 算法已被训练并部署，彰显了该平台的能力。此外，所提方法借助能量收集功能的集成保证了延长的电池寿命。结果表明，无需农民干预即可无限时自动化害虫侵染任务。