【最新动态 物电学院】 调试硬件软件

为了响应国家新型农业经济发展号召，推动农业生产技术进步，为农业生产提供更加稳定安全的环境，烟台大学物理与电子信息学院“识微知株”助农实践队于七月六日来到烟台市和园农场组装硬件平台，并调试软件，为接下来的采集叶片数据、构建数据集，进行模型训练做好准备，并且为项目的开展做好技术铺垫。

项目开展所需设备如下：

本项目运用YOLOv8这一最新的计算机视觉模型，又引入GAM注意力机制，能更准确地聚焦图像中的关键区域，从而提高目标检测的精度，促进了植物病害自动检测的发展。应用于植物病害的检测处理，取代原有的传统检测方法，简单高效，成本较低。除此之外，团队还获得了指导老师、农科院的大力支持，全程提供帮助，为项目提供更加坚实的保障。

实践主要以计算机检测与识别系统来解决检测问题，采用YOLOv8算法，相较传统目标检测算法，该算法已经经过多轮改进，算法技术路线较为成熟，能够同时兼顾精度与速度。现阶段设备可部署在云端和本地的服务器上，适配解决方案中的硬件问题。其可行性已经得到工程应用的验证，有部署在FPGA等轻量化平台的可能性。使得病害检测更加高效、客观，性价比较高。

在上午，我们在老师的指导下完成了硬件部分的调试与安装

下午，我们进行了软件的调试并选取了一小部分数据进行测试。

在这个过程中，团队成员从中学到了大量的理论知识，使我们更加有自信去应对接下来的实践工作。