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喝不喝水讓土壤自己做主,高校學子把人工智慧應用到園林澆灌

楚天都市報4月19日訊當下熱門的“人工智慧”技術, 與園林澆灌結合在一起, 不僅實現了只能澆灌, 還解決了以往澆灌中存在的資源浪費問題。 這是武漢理工大學學子發明的“基於深度學習與機器視覺的園林智慧澆灌系統”, 日前, 該專案斬獲學校節能減排大賽一等獎。

武漢市的城市綠化帶主要採用灑水車進行澆灌, 這是一種粗放式澆灌, 水資源浪費嚴重。 該校機電學院工業工程系15級學生劉鵬深入調研後發現, 當下的園林澆灌模式主要是定時澆灌和人工澆灌, 定時澆灌是設定固定的時間間隔進行澆灌, 人工澆灌是一種粗放型的澆灌模式, 這兩種澆灌模式存在水資源浪費、人力資源浪費、不合理澆灌等問題。

是否能通過人工智慧技術解決以上問題呢?劉鵬向講過這方面知識的羅亞波老師提出想法, 並聯繫曹曉輝、胡文鵬等6名同學形成研究小組,

開始了探索。 很快, 他們確定了專案的初步設計方案:通過攝像頭採集土壤的圖像特徵, 將深度學習和機器視覺技術相結合, 構造和訓練穩定的卷積神經網路, 實現澆灌需求的智慧決策, 並將決策結果傳遞給執行澆灌操作的硬體系統, 從而實現澆灌工作的智慧化。

樣本採集過程的工作量巨大。 劉鵬等人在該校三個不同校區採集了大量土壤作為原始樣本, 並通過澆水、風乾等措施獲得了1000多份訓練樣本, 建立了主要包括顏色、紋理、顆粒度等土壤圖像屬性與含水量關係的樣本表。 最終, 訓練穩定的卷積神經網路決策正確率達到了應用級水準。 “科學研究並不像看上去那麼高端靚麗, 工作往往是具體和細節的, 我經常和組裡的同學開玩笑說, 我們幹的是挖土挑水的工作。 ”羅亞波說。

該專案設計方案採用的都是低成本的部件, 構建好的系統只需將主機置於機房, 連接園林已有管道系統即可運行, 大大節省了成本。 據悉, 項目在調試階段, 已引起多家園林公司的注意,

目前已選取一家公司進行安裝調試和試用, 該公司高度肯定了試用效果, 並表示有很好的實用性和廣闊的應用前景。

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