公开(公告)号：CN118570696A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410635672.3

申请日：2024-05-21

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 谢武 ,  李申庆 ,  谢家聪 ,  冯飞鸿 ,  姚树硕 ,  范勇

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06F16/28 ,  G06F16/26

Abstract: 本发明公开了基于深度学习和大数据技术的果蔬视频病虫害检测方法，该方法包括摄像头模块，深度学习模型训练模块，视频检测展示模块，检测数据收集模块，实时检测模块及警报模块，离线检测模块及显示模块；所述摄像头模块利用大棚里架设的摄像头每隔24h拍摄的一组范围不同的果蔬生长视频；所述深度学习模型训练模块包括迭代单元和识别单元；所述视频检测展示模块由软件开发生成的界面，实时显示果蔬病虫害检测状况；所述实时检测模块对检测数据进行实时的处理分析，达到一定指标触发警报模块；所述离线检测模块对全天检测数据进行离线的处理分析，最后将结果在显示模块中展示。