黄仪龙 于起祥 赵云飞 刘佳鑫 吴贵芳

摘要：针对目前农田识别病虫害和实时预警方面的能力欠佳、灵敏度不足等问题，提出一种新型且能快速监测、识别、预警病虫害的农田精准监测系统，通过无人机上集成光流传感器、BDS导航模块、摄像头等模块，同时在软件上加入深度可分离卷积和点态卷积算法，使识别精度达到了93.62%，并且识别速度也得到了提升，能满足农田监控的需求。

关键词：单片机;农田精度识别;无人机;图像处理;深度学习

1引

现代农业系统中，对于农作物全方位的人工保护，处理方面已经初步形成规模，但是由于大规模种植，人工不可能完全且细致的监测出农田异常状况，无人机以其小体积，性能优良，灵活性高，续航能力强而被大量利用于拍摄，巡航，军事，农业，现有农业无人机仅仅停留在大型植保无人机上，而对于小型农田情况监测无人机也仅仅只是传图，需要人实时进行识别，为了解决此问题，本文设计出一种能够实时监测加在线识别病虫害的无人机系统，利用现有的Mobile Net算法加上快速网络图传技术，使得人无需实时监测画面，系统能自动监测并识别病虫害等问题。

2 系统总体结构设计

该系统的主要目的是以无人机为搭载平台，在其基础之上架设所需的传感器和摄像设备来完成对农田现状的分析，进而实现对农田的监测。为了实现预期功能，本次系统硬件主要包括：无人机本体、飞控板、动力系统（由电池、电动机和电调组成）、巡航功能的BDS模块、运动捕捉的光流传感器、以及湿度传感器等。……