スマートトマト栽培のためのディープラーニング駆動のIoTソリューション

科学分野:

• 農業工学
• コンピュータ科学
• 環境科学

背景:

• 世界の食糧需要と気候変動により 持続可能な農業が求められています
• 精密農業 (PA) は作物の生産効率を最適化するためのソリューションを提供します.

研究 の 目的:

• トマトの栽培のためのモノのインターネット (IoT) ベースのスマートな温室プラットフォームを開発する.
• 環境センシングとディープラーニングを統合し,リアルタイムのモニタリングと熟成度分類を行う.

主な方法:

• リアルタイムで土壌の水分,気温,湿度データを収集するためにESP32のワイヤレスセンサーを使用しました.
• トマトの熟成度 (緑色,半熟,完全熟成) の分類のために,PiカメラとYOLOv8モデルを使用した.
• 推論の速度を高めるために,モデル最適化技術 (定量化,剪定,TensorRT) を実装した.

主要な成果:

• 初期段階では52.8%の分類精度で推論速度を35%改善しました.
• 測定された日々のエネルギー消費:ESP32センサーは8.91Wh,Raspberry Piは78Wh.
• リアルタイムモニタリングとAI駆動の成熟度評価のための機能的なプロトタイプを実証しました.

結論:

• 開発されたプラットフォームは,スマート農業のための環境モニタリングとAIベースの作物評価に関する実用的な洞察を提供します.
• この研究は,スケーラブルなマルチノードシステムと温室でのエッジAI統合の基礎を築いています.
• 将来の改良には,エッジ TPU,LoRa,完全に自律的な温室のための自動制御システムが含まれます.