1. 研究目的与意义
科学技术的不断发展有效地带动着社会生产力的发展和信息化的提高，也带动了电子行业技术的发展，使得电子产品越来越智能，在图像识别这一领域也有一席之地。
在生态评估这一问题上，传统方式是人工定时定期巡查农场的植被状态，评估草坪的健康状态，耗费大量人力物力资源，且工作效率低下。
生态识别单元通过机器视觉的训练，能够智能评估植被的健康状态并实时反馈，以便相关人员在不需要太多人力参与的情况下掌握农场植被情况，从而提高生产效率，降低农场维护成本。
2. 课题关键问题和重难点
本设计将实现一个智慧农场巡检系统的生态识别单元，包括：1、图像处理单元：采用openmv作为机器视觉模块，以STM32F427为核心，集成OV7725摄像头芯片，外设有晶振电路，复位电路，电源电路等，难点包括：（1）openmv功能繁多，函数库函数参数复杂，调试过程需平衡各项参数；（2）通过机器视觉训练使openmv模块能够识别判断植被情况的算法设计；（3）通过调试结果统计阈值选取，使模块能够适应一定的光强和色差。
2、主控单元的通信：采用MM32F3277G9P作为控制芯片，主要目的是接收图像处理单元处理过的智慧农场植被信息，并进行数据无线传输，避免图像处理单元由于任务过多或者任务冲突导致性能不足，难点包括：（1）MM32F3277G9P调试软件实际使用在程序编写，编译，烧录等环节存在一定不便；（2）MM32F3277G9P作为国产控制芯片，经验贴及实用例程有限，与图像处理单元通信的功能模块的调用相关程序编写较为困难。
3. 国内外研究现状（文献综述）
智慧农场巡检系统中生态识别单元的发展现状以及趋势[1][2][3]：图像识别技术目前广泛应用于传统制造业、安保以及互联网行业,相关方法都较为成熟。
但是,在生物、医学以及食品等领域上还有很多空白需要填补,主要在于现在的识别方法往往面向"大"类别识别,例如区分猫和狗、人和车辆、动物和植物等,并非细粒度(微差)图像识别的范畴。
而普通农场或者牧场的植被作为牲畜的主要喂养食料，需要人工进行定时定期的监控和养护，草料的健康状态不容忽视，所以基于计算机视觉算法的图像识别技术在农场管理方面有着广阔的应用前景。
4. 研究方案
用于智慧农场巡检系统中生态识别单元，主要完成以下功能：1.对植被状态数据的采集，并对植被状态进行评估。
2.将植被状态评估信息发送给主控单元。
3.识别农场设置的站点标识，以作为不同路径段的定位符来区分采集到的植被状态属于哪个路径段。
5. 工作计划
准备阶段：2022年12月-2022年2月1接受任务书，领会课题含义，按要求查找相关资料填写任务书；2阅读相关参考文献，理解有关内容，加强对相关知识的学习；3翻译导师下发的相关英文资料，提出拟完成本课题的方案，写出相关开题报告一份；4参阅openmv模块，机器视觉算法等有关资料，以求对本设计有一个更加深入，更加系统的理解。
实施阶段：2022年3月-2022年5月1熟悉openmv视觉算法及其运用；2学习使用调试软件openmv IDE；3 编写生态识别功能代码，进行机器视觉训练，调试特定工作环境下的参数及阈值；4设计完成后各个模块要单独测试，所有工作完成以后，整理相关资料，准备撰写论文。
验收和答辩：2022年6月1修改、完善并提交毕业论文； 2评阅教师评阅论文，学生根据指导意见修改论文；3验收实物成果，接受答辩资格审查，该项工作完成以后， 准备参加答辩，最后是毕业设计的答辩以及成绩评定。
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