[实用新型]一种基于MobileNet神经网络模型的病虫害图像识别装置

说明书

本申请一种基于MobileNet神经网络模型的病虫害图像识别装置，涉及农业病虫害图像识别装置技术领域，包括摄像头、图像传感器、存储模块、嵌入式微型处理器、显示模块、输入模块和供电模块；摄像头与图像传感器电连接；图像传感器、存储模块、显示模块和输入模块分别与嵌入式微型处理器电连接；摄像头、图像传感器、嵌入式微型处理器和显示模块分别与供电模块电连接；嵌入式微型处理器中设有MobileNet神经网络模型。本申请装置基于MobileNet神经网络模型，能够采集、处理和识别病虫害图像，降低了网络的参数规模和运算量，且本申请识别装置具有功能综合性强、维护容易、安装使用方便的特点。

技术领域

本申请涉及农业病虫害图像识别装置技术领域，具体地涉及一种基于MobileNet神经网络模型的病虫害图像识别装置。

背景技术

农作物病虫害由于种类繁多且情况复杂，在特定条件下容易大面积发生从而导致农产品产出量急剧下降，因此病虫害的预防监测成为了农业生产活动中的一项重要环节。在农作物生产活动中可能受到多种病虫害交杂影响，其中某些并不能被肉眼所识别，其可能也是破坏农作物植株正常生理状态的重点诱因，致使农作物基因突变、细胞变异或者组织损伤，从而带来减产、甚至绝产后果。

传统农作物病虫害的检测采用化学手段不仅耗时长、过程复杂、空间局限性，同时可能附带化学污染。近年来，人工智能技术已经广泛应用于农业、工业、医学、商业、化工、冶金等常规重点领域，涵盖了机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统。针对农业领域，人工智能中图像识别技术已经能够实现植物类别的细粒度精准辨识，通过利用农作物病虫害图像表征信息，经过数据处理和运算，到达辨识目的，该技术相对于传统农业病虫害检测技术而言，最大优点为快速和无污染。

但是，在农业环境中需求移动或者嵌入式图像识别装置，常规图像识别模型大而复杂难以被部署和应用，主要因为模型自身存储需求较大和快捷响应需求导致嵌入式算力无法满足，因此设计一种小而高效的图像识别模型至关重要。

实用新型内容

本申请提供了一种基于MobileNet神经网络模型的病虫害图像识别装置，以解决常规图像识别装置在移动性和小型化应用方面受局限的问题。

本申请采用的技术方案如下：

一种基于MobileNet神经网络模型的病虫害图像识别装置，包括摄像头、图像传感器、存储模块、嵌入式微型处理器、显示模块、输入模块和供电模块；

所述摄像头与所述图像传感器电连接；

所述图像传感器、所述存储模块、所述显示模块和所述输入模块分别与所述嵌入式微型处理器电连接；

所述摄像头、所述图像传感器、所述嵌入式微型处理器和所述显示模块分别与所述供电模块电连接；所述嵌入式微型处理器中设有MobileNet神经网络模型。

进一步地，所述识别装置还包括CSI接口，所述CSI接口与所述嵌入式微型处理器电连接，所述图像传感器与所述CSI接口电连接。

进一步地，所述输入模块包括键盘和鼠标。

进一步地，所述识别装置还包括DSI串行显示接口，所述DSI串行显示接口与所述嵌入式微型处理器电连接，所述DSI串行显示接口与触摸屏电连接。

进一步地，所述识别装置还包括以太网接口芯片，所述嵌入式微型处理器与所述以太网接口芯片电连接，所述以太网接口芯片与RJ45以太网接口电连接。

进一步地，所述识别装置还包括JTAG调试接口，所述JTAG调试接口与所述嵌入式微型处理器电连接。

进一步地，所述识别装置还包括WiFi模块，所述WiFi模块与所述嵌入式微型处理器电连接，所述WiFi模块用于连接无线网络，所述WiFi模块设置有WiFi天线。