ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ LORA VÀ MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO PHÁT HIỆN BỆNH TRÊN CÂY TRỒNG

Abstract

Luận văn này nghiên cứu về phương pháp theo dõi, giám sát và điều khiển trong nông nghiệp. Trong thời đại công nghiệp 4.0, việc giám sát và điều khiển thiết bị từ xa tại nhà ngày càng tăng. Hiện tại, có nhiều hệ thống thông minh đang được sử dụng trong nông nghiệp để theo dõi, điều khiển các thiết bị bằng hệ thống Internet of Things (IoT). Trong đó công nghệ truyền thông không dây LoRa nổi bật với khoảng cách truyền xa, năng lượng thấp rất phù hợp với IoT trong nông nghiệp. Từ nhu cầu và công nghệ hiện tại nên đề tài được thực hiện. Mục tiêu đề tài có thể ứng dụng công nghệ LoRa kết hợp với mạng nơ-ron nhân tạo để phát hiện dịch bệnh, thông qua LoRa truyền dẫn dữ liệu từ xa ở ngoài đồng ruộng về nhà, sau đó sẽ kết hợp các thông số độ ẩm, nhiệt độ và hình ảnh đã nhận dạng để cho ra kết quả cảnh báo. Đề tài này thực hiện thiết kế mạch điện, hệ thống truyền nhận thông qua giao thức LoRa, kết hợp với xây dựng mô hình Deep learning. Đề tài đã thiết kế được 2 node, một là node để theo dõi, giám sát với LoRa làm khâu truyền dẫn trung gian trong việc trao đổi dữ liệu và theo dõi, giám sát. Và node còn lại là xử lý ảnh nhằm phát hiện dịch bệnh trên cây lúa thông qua mô hình Deep learning chạy trên Raspberry Pi 4 và hệ thống camera của Raspberry Pi nhằm thu thập và xử lý ảnh, thông qua đó phát hiện bệnh trên lúa. Với mong muốn hạn chế thời gian thăm đồng thường xuyên và tiết kiệm chi phí chăm sóc, đề tài đã thực hiện và thu được một số kết quả nhất định. Thực nghiệm cho thấy hệ thống có thể đưa ra vận hành thực tế, với độ chính xác của mô hình thử nghiệm đạt được tỷ lệ lên đến 97.92% trên tập dữ liệu có tới 6 loại nhãn trên lúa gồm : bệnh đạo ôn, bạc lá, đốm nâu, tungro, bọ gai và lúa khỏe. Cộng với dữ liệu nhận về từ các cảm biến có thể hạn chế được các sai số từ kết quả phân loại ảnh.