【源码】基于AIoT技术的智能农场鸟类驱赶系统

项目简介

本项目借助人工智能和物联网技术达成农场的智能鸟类驱赶。运用深度学习目标检测算法识别鸟类，再结合MQTT通信协议与LoRa远程通信模块，实现对鸟群的自动识别与驱赶。

项目的主要特性和功能

1. 深度学习目标检测：采用YOLO算法训练模型，对鸟类进行高准确率识别。
2. 视频流处理：通过摄像头捕获视频流，对每一帧开展目标检测。
3. LoRa远程通信：利用LoRa模块实现远程信号传输，触发超声波鸟群驱赶装置。
4. MQTT消息通信：经MQTT协议把检测到的鸟群信息发送至服务器。
5. 数据可视化：通过Node - RED实现检测数据的可视化，并将其存储至数据库。

安装使用步骤

1. 环境准备

• 安装NVIDIA Jetson Nano开发板及相关软件。
• 安装Python和相关库（如TensorFlow, Keras）。
• 配置MQTT服务器和MariaDB数据库。

2. 模型训练

• 准备COCO数据集或其他包含鸟类图像的数据集。
• 使用YOLO算法训练模型。

3. 部署模型

• 将训练好的模型部署到NVIDIA Jetson Nano上。
• 配置LoRa通信模块和超声波鸟群驱赶装置。

4. 配置和运行脚本

• 配置MQTT Broker和Node - RED服务器。
• 运行相关脚本（如yolo.py, read_mqtt_to_local.py等）。

注意事项

• 确保所有硬件和软件环境都已正确配置。
• 根据实际需求调整模型参数和配置。
• 确保网络连接稳定，以保证MQTT通信的可靠性。

下载地址

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