本论文基于江苏省大学生创新实践项目scx1901 《一个通过卷积神经网络进行鸟类识别的农田驱鸟系统》。 该系统通过机器学习的算法使用摄像头识别鸟类的方法,可以完美克服市面上一些产品探测范围小、探测目标不明确等缺点。 该系统采用了NVIDIA Jetson Nano、勘智K210和Rockchip RK3399 SoC等嵌入式平台。

RK3399 是瑞芯微推出的一款低功耗、高性能的应用处理器芯片,该芯片基于 big.LITTLE 架构,即具有独立的 NEON 协同处理器的双核 Cortex-A72 及四核 Cortex-A53 组合架构,主要应用于计算机、个人互联网移动设备、VR、广告机等智能终端设备。RK3399 内置多个高性能硬件处理引擎,能够支持多种格式的视频解码,如:4K×2K@60 fps 的 H.264/H.265/VP9,也支持 1080 P@30 fps 的 H.264/MVC/VP8 以及高质量的 JPEG 编解码和图像的前后处理器。

综合考究,我们决定在初步搭建中选择成本较低的 K210 作为开发平台,如果后期想要增加探测半径,可以使用价格相对昂贵,性能更加强悍,可以驱动更优秀摄像头的嵌入式系统。

该嵌入式系统的主处理器是K210,该处理器与用于捕获图像的相机、双舵机控制电路、步进电机驱动电路连接。它还连接到显示屏之类的外围设备,以方便用户观看设备状态。

在计算机上创建虚拟环境并安装必要软件包与库。从互联网上下载包含20978个鸟类的15698张照片作为训练集,使用labelImg进行注释,然后通过YOLO算法进行训练,获得.tfile文件。接着,通过ncc_0.1_win将.tfile文件转为可以烧录进K210 flash的.kmodel文件。

3.5.2 模型部署

在K210上移植最新的可以运行micropython的MaixPy-0.5.0,然后将训练好的.kmodel模型烧录进K210。使用K210通过双自由度云台舵机驱动电路控制舵机,识别到鸟类后获得其坐标与捕获到图像中点进行误差分析,通过PID算法控制激光模块一直锁定鸟类(如图10)。

图10程序设计框图

4 实验评估

4.1 仿真测试

使用鸟模型对系统的瞄准精确度进行多次实验,发现在10米内系统的瞄准精度非常高,识别速度非常快,激光瞄准运动鸟类十分平滑,每秒帧率达到10帧以上。

4.2 进步空间

当前系统使用QVGA的图像,分辨率非常低。如果使用性能更优秀的嵌入式平台,例如NVIDIA Jetson Nano,并提升分辨率,再修改PID参数,这套方案完全可以解决半径50米以上的驱鸟任务。

5 结论

为了解决农田驱鸟问题,参考了鸟眼对532nm绿色激光束敏感的研究结果,设计出了一套既可以在低成本情况下实现又可以在高成本情况下实现的解决方案。将来使用这一方案的农田驱鸟系统一定会在驱鸟领域占有一席之地。

参考文献:

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本文摘自《电子产品世界》杂志2021年3月的一期,以下为重构后的内容:

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