对声学驱鸟剂进行实验研究,以减少梨园中鸟类侵占的情况
Qing Chen1,2, Jingjing Xie2, Qiang Yu2
1Co-Innovation Center of Efficient Processing and Utilization of Forest Resources, Nanjing Forestry University, Nanjing, China.
Frontiers in plant science
|September 24, 2024
概括
使用计算机视觉的声学驱鸟器显著减少了鸟类对梨作物的损害. 这种技术提供了一个比传统方法更有效的解决方案来保护农业产量.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 计算机视觉 计算机视觉
- 声学技术 声学技术
背景情况:
- 鸟类入侵导致高价值作物生产的重大经济损失,威胁到农业经济.
- 索尼克鸟类驱逐剂提供了广泛的范围和低成本等优势,但在梨园中缺乏广泛的研究.
- 现有的方法很难有效地减轻鸟类的损害,并防止鸟类的适应.
研究的目的:
- 设计和评估一个与计算机视觉集成的新型声波驱鸟系统,以加强梨园中的鸟类检测和威.
- 与传统方法相比,评估基于计算机视觉的系统在降低鸟果率方面的有效性.
- 提供可持续的解决方案,最大限度地减少因鸟类害虫造成的作物损失.
主要方法:
- 一个深度学习模型被训练为准确的鸟类识别,并部署在服务器上.
- 一个计算机视觉系统通过网络摄像头捕获了实时视频,以触发声波驱逐剂.
- 该系统使用ESP-8266继电器开关在指定梨园区域激活声波鸟类驱逐剂.
主要成果:
- 计算机视觉引导的声学驱逐剂将梨的果实率降低到6.03%.
- 连续运行声学驱逐剂导致7.29%的果率.
- 没有任何驱逐装置的地区出现了明显更高的13.07%的比率.
结论:
- 用计算机视觉增强的声学鸟类驱逐剂在减少鸟类对梨作物的破坏方面非常有效.
- 这项技术提供了一个优越的替代品,连续的声波操作和没有驱逐方法.
- 将基于计算机视觉的驱逐剂与水果袋等物理障碍物相结合,可以进一步减少鸟类的经济损失.
