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植物病害检测无人机开源设计
张霞
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引入革命性的垂直农业技术，即使在土地稀缺的地区也能实现城市粮食生产。虽然垂直农业改变了游戏规则，但它面临的一个主要挑战是检查位于人类无法接近的高处的植物。然而，随着配备先进机器学习算法和气体/环境传感器的无人机等现代技术的出现，这个问题可以得到有效解决。这些无人机已被证明非常适合在高海拔地区进行植物检查，使垂直农业成为满足城市地区日益增长的食品需求的实用解决方案。
介绍一个突破性项目，无人机最初设计为使用视觉 SLAM 和 Realsense T265 摄像头进行自主导航。然而，无人机的振动引起了严重的安全隐患，导致了不可预测的坠机事故。尽管多次尝试减振，但问题仍未解决。随后，该团队发现了 IndoTraq HSKT 无线 3D 室内跟踪系统，事实证明它是无人机自主导航的更好替代方案。
下一个挑战是使用 BME688 传感器的机器学习来检测生病或患病的植物。尽管 BME688 传感器具有识别不健康植物的能力，但无人机的人造风导致无法对单个植物进行准确采样。尽管如此，该项目还是成功的，无人机自动导航到高处的植物并提供图像以供将来检查。
展望未来，该团队计划使用机器学习来自动分析捕获的图像、识别患病植物并提醒主管。随着该项目的成功，该团队为利用创新技术优化植物监测和生长打开了新的可能性之门。
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