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申请/专利权人：山西农业大学

摘要：本发明涉及监测技术领域，具体公开了一种基于物联网的红芸豆病害监控系统，用于解决没有在红芸豆褐斑病、细菌性疫病识别的基础上进一步对单叶片识别的数据进行分析，以获取更多的关于红芸豆褐斑病、细菌性疫病的病害信息的问题，本发明包括图像采集设备、图像预处理模块、YOLOv5‑SE‑BiFPN目标检测模块、褐斑病及细菌性疫病特征数据提取模块、褐斑病及细菌性疫病数据分析模块和数据显示模块；通过结合物联网技术和YOLOv5‑SE‑BiFPN目标检测模块，实时监控红芸豆褐斑病、细菌性疫病，引入BiFPN和SE注意力机制，提高检测精度和稳定性，提取病斑特征数据，分析病害趋势和严重程度，辅助农业管理者决策，预防和控制红芸豆褐斑病、细菌性疫病的病害蔓延。

主权项：1.一种基于物联网的红芸豆病害监控系统，其特征在于，包括图像采集设备、图像预处理模块、YOLOv5-SE-BiFPN目标检测模块、褐斑病及细菌性疫病特征数据提取模块、褐斑病及细菌性疫病数据分析模块和数据显示模块，图像采集设备与图像预处理模块相连，图像预处理模块与YOLOv5-SE-BiFPN目标检测模块相连，YOLOv5-SE-BiFPN目标检测模块与褐斑病及细菌性疫病特征数据提取模块相连，褐斑病及细菌性疫病特征数据提取模块与褐斑病及细菌性疫病数据分析模块相连，图像预处理模块、YOLOv5-SE-BiFPN目标检测模块、褐斑病及细菌性疫病特征数据提取模块、褐斑病及细菌性疫病数据分析模块均与数据显示模块相连，图像采集设备用于采集红芸豆田间的植株单片叶片图像，并将图像数据传输给图像预处理模块，基于物联网技术实时监控红芸豆的生长情况，图像预处理模块用于对采集的图像进行预处理，并将处理好的图像传输给YOLOv5-SE-BiFPN目标检测模块和数据显示模块，YOLOv5-SE-BiFPN目标检测模块在YOLOv5s目标检测模型中引入双向特征金字塔网络（BiFPN），用于高效的双向跨尺度连接和加权多尺度特征融合，引入自适应学习的特征权重，执行自顶向下和自底向上的多尺度特征融合，通过全局池化将每个特征图的空间维度压缩为一个单一数值，以整合通道内的信息，通过学习得到的权重，对每个通道进行加权，突出对网络任务更为关键的信息，通过将学习得到的通道权重重新加权原始特征图，使网络能够更加集中地对于特定认为更为重要的特征，对红芸豆褐斑病、细菌性疫病每个特征的通道进行加权计算，优化红芸豆单叶褐斑病、细菌性疫病特征的表达，准确识别田间图像集中患有红芸豆褐斑病、细菌性疫病的单叶，并将识别出的红芸豆褐斑病、细菌性疫病单叶图像传输给褐斑病及细菌性疫病特征数据提取模块和数据显示模块，褐斑病及细菌性疫病特征数据提取模块从识别的红芸豆褐斑病、细菌性疫病单叶图像特征数据中提取褐斑病及细菌性疫病斑点的位置信息、斑点面积、斑点数量、斑点的周长和斑点的面积，并将数据传输给褐斑病、细菌性疫病特征分析模块和数据显示模块，利用预设的褐斑病及细菌性疫病病害扩展趋势分析公式获取红芸豆褐斑病及细菌性疫病扩展趋势分析因子，利用预设的褐斑病及细菌性疫病病害严重程度分析公式获取红芸豆褐斑病及细菌性疫病病害严重程度分值，再将获得的红芸豆褐斑病及细菌性疫病扩展趋势分析因子和红芸豆褐斑病及细菌性疫病病害严重程度分值相乘获取红芸豆褐斑病及细菌性疫病预测分析值，并将获得的数据传输给数据显示模块。

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权利要求：

百度查询： 山西农业大学 一种基于物联网的红芸豆病害监控系统