Wykrywanie chorób roślin za pomocą Qualcomm Dragonboard 410c: 4 kroki

2024 Autor: John Day | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2024-01-30 11:31

Witam wszystkich, bierzemy udział w konkursie Inventing the Future with Dragonboard 410c sponsorowanym przez Embarcados, Linaro i Baita.

Projekt AVoID (choroba agrowidoku)

Naszym celem jest stworzenie wbudowanego systemu zdolnego do przechwytywania obrazu, przetwarzania i wykrywania ewentualnych chorób roślin w gospodarstwie. Dodatkową aplikacją naszego projektu (nie wdrożoną) jest możliwość monitorowania farmy w czasie rzeczywistym przez IoT.

Największą zaletą systemu AVoID jest to, że do monitorowania farmy nie jest potrzebny konkretny obiekt. Jeśli masz czterokołowiec lub drona, możesz po prostu przymocować platformę AVoID do swojego obiektu i monitorować farmę.

Zasadniczo AVoID składa się z Dranboard 410c i kamery internetowej.

W kolejnych kilku krokach wyjaśnimy w zasadzie, jak zbudować główny blok systemu AVoID

Zapraszamy do kontaktu w sprawie systemu AVoID i jego wdrożenia:

Caio Ferreira ([email protected])

Eronides Neto ([email protected])

Maria Luiza ([email protected])

Krok 1: Skonfiguruj sprzęt i oprogramowanie

Pierwszym krokiem naszego projektu jest ustawienie sprzętu potrzebnego do wdrożenia systemu AVoID.

Zasadniczo będziesz potrzebować

Sprzęt komputerowy

- 01x Dragonboard 410c (z obrazem Debiana, kliknij tutaj, aby zobaczyć, jak zainstalować Debiana na Dragonboard);

- 01x Kamera internetowa kompatybilna z Dragonboard (patrz tutaj kompatybilność);

Oprogramowanie

> Zainstaluj OpenCV na pakietach Dragonboard, Scikit Learn i Scikit dla dystrybucji Debian Linux.

- Instalacja OpenCV (zobacz ten link, skorzystaj z pierwszej części dotyczącej instalacji OpenCV);

- Zainstaluj Scikit Learn and Image przez terminal!

pip install -U scikit-learn

Krok 2: Podstawowe testy kamery internetowej

Naszym drugim krokiem jest sprawdzenie, czy wszystko, co ustawiliśmy, jest w porządku!

1) Uruchom kod demonstracyjny kamery internetowej, aby zobaczyć kilka zdjęć/filmów

Uruchom kod foto.py na terminalu.

> pyton foto.py

2) Uruchom przykład OpenCV

Inną opcją sprawdzenia, czy openCV jest poprawnie zainstalowane, jest uruchomienie przykładu opencv.

Krok 3: Szkolenie/testowanie zbioru danych w celu wdrożenia celu AVoID

Część A: techniki przetwarzania obrazu

Prawdopodobnie będzie to najbardziej złożony krok w naszym projekcie. Teraz musimy ustabilizować niektóre parametry i metryki, aby zdecydować, czy roślina (obraz z rośliny) ma jakąś chorobę.

Naszym głównym punktem odniesienia na tym etapie jest ten artykuł, który pokazuje, jak wykrywać choroby w liściach za pomocą technik przetwarzania obrazu. Zasadniczo naszym celem na tym etapie jest odtworzenie tych technik przetwarzania obrazu na płycie Dragonboard 410c.

1) Określ zestaw danych obrazu i rodzaj rośliny, którą chcesz wykrywać choroby

To ważna część twojej specyfikacji. Jakiej rośliny chcesz odeityzować choroby. Z referencji artykułu opracowujemy w oparciu o liść Strwaberry.

Ten kod ładuje liść truskawki i wykonuje część przetwarzania obrazu.

Część B: uczenie maszynowe

Po części związanej z przetwarzaniem obrazu musimy w jakiś sposób uporządkować dane. Z teorii uczenia maszynowego musimy pogrupować dane w grupy. Jeśli plan ma chorobę, jeden z tej grupy wskazałby to.

Algorytm klasyfikacji, którego używamy do grupowania tych informacji, to algorytm K-średnich.

Krok 4: Wyniki i przyszła praca

Możemy więc zobaczyć niektóre wyniki wykrywania niektórych chorób na podstawie obrazów i klastrów obrazów.

Innym usprawnieniem w naszym projekcie jest pulpit IoT, który można wdrożyć.