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。
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