摘要
温室农业机器人在提高农业生产效率、降低人工成本方面具有巨大潜力。
而异常检查报警作为温室农业机器人的一项重要功能，其算法的有效性直接关系到机器人的作业质量和农业生产的安全。
本文首先概述了温室农业机器人的系统架构、硬件组成和软件平台，接着重点阐述了异常目标检测算法和异常报警算法的研究现状。
在异常目标检测方面，分析了基于深度学习的目标检测算法，如FasterR-CNN、YOLOv5等在温室环境下的应用，并比较了不同算法的优缺点。
在异常报警算法方面，探讨了基于阈值、机器学习等方法的报警策略，并讨论了报警信息的处理方式。
最后，总结了温室农业机器人检查异常报警算法的研究趋势，并展望了未来的发展方向。
关键词：温室农业机器人；异常检测；报警算法；深度学习；机器视觉
近年来，随着人工智能、物联网等技术的飞速发展，智慧农业已成为现代农业发展的重要方向。
温室农业作为设施农业的高级发展阶段，其自动化、智能化水平也在不断提升。
温室农业机器人作为智慧温室的关键技术之一，能够代替人工完成巡检、采摘、喷洒等作业，有效提高了生产效率和农产品质量。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
