33、无人机监测系统中深度学习在农业与动物监测的应用

无人机监测系统中深度学习在农业与动物监测的应用

1. 引言

在当今农业和动物管理领域，无人机监测系统与深度学习技术的结合正发挥着越来越重要的作用。这种结合不仅提高了生产效率，还减少了人力成本，为农业和动物管理带来了新的发展机遇。本文将详细探讨深度学习在无人机监测系统中的应用，包括在农业的多个方面以及动物监测中的具体表现。

2. 农业应用

2.1 水果状况监测

水果产量和位置的估计对于农场管理和规划至关重要。传统方法耗时且费力，而结合无人机和深度学习算法的方法则更为有效。以下是不同水果监测的相关情况：
| 主要关注点 | 优点 | 缺点 |
| — | — | — |
| 水果大小和产量估计（柑橘） | 柑橘产量估计效果好，平均标准误差为 6.59% | 光照条件、与柑橘的距离等影响检测能力 |
| 草莓产量预测 | 有前景的预测监测系统，计数准确率达 84.1% | 成熟和未成熟草莓与枯叶的误分类，叶子下草莓存在遮挡 |
| 油棕散落果实检测 | 轻量级模型有助于低成本水果检测 | 部分果实存在遮挡 |
| 龙眼果实检测与定位 | 能准确确定采摘位置，总时间 13.7 秒 | 树枝和树叶的遮挡影响检测能力 |
| 青芒果检测 | 芒果产量估计有效，估计误差率 1.1% | 光照变化影响芒果检测精度 |
| 草莓监测 | 高效监测草莓植株生长 | 存在错误分类和漏检草莓的情况 |
| 草莓成熟度监测 | 能自动检测草莓开花、未成熟和成熟果实 | 叶子下的草莓花和果实无法检测 |

2.2 杂草入侵监测

杂草的存在会严重影响农