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面向农业机器人应用的边缘人工智能和自适应嵌入式系统设计.pdf

上传人: 芦苇 编号:651848 2025-05-01 28页 1.81MB

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本文介绍了一种适用于农业机器人的人工智能和自适应嵌入式系统设计。该系统通过采用适应性二值神经网络(BNN)硬件模块和多模态学习方法,能够在作物生长环境中直接估计和预测作物病虫害严重程度(PDS)。研究首先采用VGG16架构并经过二值权重正则化来支持边缘AI的目标作物识别和PDS估计。数据预处理使用模糊粗糙集(FRS)来减少输入数据大小,同时保留更多相关信息以提高预测准确性。系统架构设计中,采用了可重构分区和基于FPGA的系统设计流程,实现了BNN硬件模块的序列使用,以估计目标作物的PDS。此外,农业机器人(AgrBot)原型采用了AVNET Ultra96-V2(FPGA)和NVIDIA Jetson Nano(GPU),显著提高了每秒帧数(FPS),实现了与微处理器方法相比的速度提升。研究表明,AgrBot在资源使用、预测准确性和性能评估方面具有优势,并可适用于多种作物,展现了其高度的性能、资源效率和可扩展性。
"如何利用AI估计作物病害严重程度?" "AgrBot如何设计以适应农业应用?" "如何通过多模态学习预测作物病害?"
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