摘  要

一个国家的发展以农业为基础，而农业的发展对于国家整体进步至关重要。随着科技的进步，农业智能化成为推动农业现代化、提升农业生产效率和保障农产品质量的重要方向。特别地，鸟类对农作物的侵害是一个普遍存在的问题，直接影响农作物的产量和农民的收入。因此，有必要研发一种高效的解决方案来应对这一问题。

基于上述本文提出并设计一种基于人工智能的稻田监控系统，该系统旨在通过集成多种先进技术，如机器视觉、NB-IOT通信、MQTT技术和云平台技术等，来实现对稻田的实时监控和智能管理。系统的核心功能是通过摄像头模块采集图像，并利用机器视觉技术进行识别处理，以实现对鸟类的有效驱赶，从而保护农作物免受侵害。

为实现上述目标，本系统将以树莓派作为主控模块，通过摄像头模块实时采集稻田的图像信息。然后，利用机器学习对采集到的图像进行识别处理，以识别出鸟类并进行驱赶鸟类。此外，系统还集成了NB-IOT通信技术和MQTT技术，以实现与云平台的数据交互和远程控制。云平台则提供数据存储、分析和可视化等功能，帮助用户更好地了解和管理稻田的生长情况。

关键词：人工智能；智慧农业；云平台；机器视觉

ABSTRACT

The development of a country is based on agriculture, and the development of agriculture is essential to the overall progress of the country. With the progress of science and technology, agricultural intelligence has become an important direction to promote agricultural modernization, improve agricultural production efficiency and ensure the quality of agricultural products. In particular, bird damage to crops is a widespread problem, which directly affects crop yields and farmers' incomes. Therefore, it is necessary to develop an efficient solution to deal with this problem.

Based on the above, this paper proposes and designs an artificial intelligence-based paddy field monitoring system, which aims to realize real-time monitoring and intelligent management of paddy field by integrating a variety of advanced technologies, such as machine vision, NB-IOT communication, MQTT technology and cloud platform technology. The core function of the system is to collect images through the camera module and use machine vision technology for recognition and processing to achieve effective bird repellent, so as to protect crops from damage.

In order to achieve the above goals, the system will use the Raspberry Pi as the main control module to collect the image information of the rice field in real time through the camera module. Then, object detection in machine learning is used to identify and drive birds away. In addition, the system also integrates NB-IOT communication technology and MQTT technology to realize data interaction and remote control with the cloud platform. The cloud platform provides data storage, analysis, and visualization to help users better understand and manage the growth of rice fields.

KEYWORDS: Artificial Intelligence; Smart Agriculture; Cloud Platform; machine vision

目录

1 绪论

1.1 研究背景与意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国外研究现状

1.2.2 国内研究现状

1.2.3 研究现状综述

1.3 研究内容和研究思路

1.4 本章小结

2 系统关键技术

2.1 机器视觉技术

2.2 Yolo视觉识别训练模型

2.3 云计算技术

2.4 云平台技术

2.5 边缘计算

2.6 Redis数据库

3 系统分析与设计

3.1 需求分析

3.1.1 系统功能需求分析

3.1.2 系统非功能需求分析

3.2 系统总体结构

3.2.1 系统总体模块架构设计

3.2.2 系统业务流程设计

3.3 系统详细设计

3.3.1 采集与控制子系统设计

3.3.2 云平台子系统设计

3.3.3 用户交互子系统设计

3.4 本章小结

4 系统实现

4.1 采集与控制的实现

4.1.1 图像采集模块

4.1.2 本地识别模块，

4.1.3 云端识别模块

4.1.4 电机自动控制模块

4.1.5 NB-IOT模块

4.2 云平台子系统的实现

4.2.1 MQTT模块

4.2.2 数据库模块实现

4.2.3 后台业务处理模块实现

4.3 用户交互子系统的实现

4.4 本章小结

5 系统测试

5.1 测试环境与测试方法

5.2 系统测试用例分析

5.3 系统模块测试

5.3.1 图像采集功能测试

5.3.2 图像识别功能测试

5.3.3 电机自动控制功能测试

5.3.4 移动端功能测试

5.4 本章小结

6 结论

7 参考文献

致  谢