Qualcomm Dragonboard 410c көмегімен өсімдік ауруларын анықтау: 4 қадам

2024 Автор: John Day | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2024-01-30 10:25

Барлығына сәлем, біз Embarcados, Linaro және Baita демеушілігімен Dragonboard 410c болашағын ойлап табуға қатысамыз.

AVoID жобасы (Agro View Disease)

Біздің мақсат - фермадағы өсімдік ауруларын суретке түсіруге, өңдеуге және анықтауға мүмкіндік беретін ендірілген жүйе құру. Біздің жобаның қосымша қосымшасы (іске асырылмаған) - бұл ферманы нақты уақытта бақылауға болатын IoT мүмкіндігі.

AVoID жүйесінің ең үлкен артықшылығы - бұл фермаға бақылау үшін сізге арнайы нысан қажет емес. Егер сізде төрт цикл немесе дрон болса, сіз AVoID платформасын объектіңізге тіркеп, фермаға бақылау жасай аласыз.

Негізінен AVoID Dranboard 410c және веб -камерадан тұрады.

Келесі бірнеше қадамдарда біз негізінен AVoID жүйесінің негізгі блогын қалай құру керектігін түсіндіреміз

Бізге AVoID жүйесі мен оны енгізу туралы хабарласыңыз:

Кайо Феррейра ([email protected])

Эронид Нето ([email protected])

Мария Луиза ([email protected])

1 -қадам: Жабдық пен бағдарламалық жасақтаманы орнатыңыз

Біздің жобаның бірінші қадамы - AVoID жүйесін енгізу үшін қажет жабдықты орнату.

Негізінде сізге қажет болады

Аппараттық құрал

- 01x Dragonboard 410c (Debian бейнесі бар, Dragonboard -де Debian қалай орнатылатынын көру үшін мына жерді басыңыз);

- Dragonboard -мен үйлесімді 01x веб -камерасы (мұнда үйлесімділікті қараңыз);

Бағдарламалық қамтамасыз ету

> Debian Linux дистрибутивіне арналған Dragonboard, Scikit Learn және Scikit кескін бумаларына OpenCV орнатыңыз.

- OpenCV орнату (осы сілтемені қараңыз, OpenCV орнатуға қатысты бірінші бөлікті пайдаланыңыз);

- Терминал арқылы Scikit Learn және Image орнатыңыз!

pip install -U scikit -learn

2 -қадам: веб -камераның негізгі тестілері

Біздің екінші қадам - бұл біз орнатқанның бәрі дұрыс екенін тексеру!

1) Кейбір суреттерді/бейнелерді көру үшін веб -камераның демо -кодын іске қосыңыз

Терминалда foto.py кодын іске қосыңыз.

> python foto.py

2) OpenCV мысалын іске қосыңыз

OpenCV дұрыс орнатылғанын тексерудің басқа нұсқасы - opencv мысалын іске қосу.

3 -қадам: AVoID мақсатын жүзеге асыру үшін деректер жинағын оқыту/тестілеу

А бөлімі: суретті өңдеу техникасы

Мүмкін бұл біздің жобадағы ең күрделі қадам болар. Енді бізге өсімдіктің (өсімдіктен алынған кескіннің) қандай да бір ауруы бар -жоғын анықтау үшін кейбір параметрлер мен көрсеткіштерді тұрақтандыру қажет.

Бұл қадамға біздің негізгі сілтеме - бұл сурет өңдеу әдістерінің көмегімен жапырақтардағы ауруларды қалай анықтау керектігін көрсететін мақала. Негізінде, біздің бұл қадамдағы мақсатымыз - Dragonboard 410c тақтасында кескінді өңдеудің осы әдістерін қайталау.

1) Ауруларды анықтағыңыз келетін кескін деректер жиынтығын және өсімдік түрін анықтаңыз

Бұл сіздің сипаттамаңыздың маңызды бөлігі. Қандай өсімдік ауруды жұқтырғысы келеді. Мақалаларға сілтеме жасай отырып, біз Strwaberry парағының негізінде жасаймыз.

Бұл код құлпынай жапырағын жүктейді және суретті өңдеу бөлігін жасайды.

В бөлігі: машиналық оқыту

Кескінді өңдеу бөлігінен кейін біз деректерді қандай да бір жолмен жүйелеуіміз керек. Машиналық оқыту теориясынан біз деректерді топқа бөлуіміз керек. Егер жоспарда ауру болса, осы топтардың бірі оны көрсетеді.

Біз бұл ақпаратты топтастыру үшін қолданатын жіктеу алгоритмі-K-алгоритмі.

4 -қадам: Нәтижелер мен болашақ жұмыс

Сонымен, біз кескіндер мен кескін кластерлерінен кейбір ауруларды анықтау үшін кейбір нәтижелерді көре аламыз.

Біздің жобаның тағы бір жақсартылуы - бұл IoT бақылау тақтасы.