温室农业机器人检查异常报警算法实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着现代农业的发展，温室农业作为一种高效的农业生产方式，在保障蔬菜、水果等农作物供应方面发挥着越来越重要的作用。

然而，传统的温室农业依赖人工巡检，存在着效率低下、成本高昂、易受人为因素影响等问题。

为了解决这些问题，将机器人技术应用于温室农业，实现温室环境监测、作物生长状态评估、病虫害识别等自动化操作，成为了当前农业科技领域的研究热点。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着机器人技术、传感器技术和人工智能技术的快速发展，温室农业机器人技术得到了广泛关注和研究。

1. 国内研究现状

我国在温室农业机器人领域的研究起步较晚，但发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.温室农业机器人系统概述：介绍温室农业机器人的系统架构、硬件组成、软件平台等内容，为后续算法研究奠定基础。

2.异常目标检测算法：研究基于深度学习的目标检测算法，如fasterr-cnn、yolov5等，用于检测温室环境中的异常目标，例如病虫害、杂草、设备故障等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解温室农业机器人、异常检测、深度学习等方面的研究现状和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.系统设计：根据研究目标和内容，设计温室农业机器人检查异常报警系统的总体架构，包括硬件平台、软件平台、算法模块等。

3.算法研究：研究基于深度学习的目标检测算法，如fasterr-cnn、yolov5等，用于检测温室环境中的异常目标，例如病虫害、杂草、设备故障等。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出了一种基于深度学习的温室农业机器人检查异常报警算法，能够自动识别温室环境和作物生长过程中的异常情况，提高了异常检测的效率和准确率。

2.构建了温室环境和作物生长状态的异常指标体系，为异常报警提供了量化依据，提高了报警的可靠性和准确性。

3.设计了一种基于机器学习的异常预测模型，能够对温室环境和作物生长状态进行预测，提前预警潜在的异常情况，为及时采取应对措施提供了可能。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.陈立平,张佳鑫,王鹏,等.设施农业机器人视觉检测技术研究进展[j].农业工程学报,2022,38(10):15-30.

2.王盼,毛罕平,张铁中,等.基于深度学习的农业机器人温室目标检测综述[j].农业机械学报,2021,52(07):1-13.

3.张帅,赵德安,王帅,等.基于改进yolov4的温室黄瓜目标检测[j].农业工程学报,2021,37(23):182-191.