Journal | [J] 科研管理SG(原名:科研管理) Volume 7, Issue 8. 2025.
基于 STM32 的植物生长状态监测系统设计
作者 : 董 凯兵, 任 贵易, 张 鑫宇
摘要 / Abstract
为了实时监测植物的生长状态及其生长环境,基于 STM32 微处理器和 YOLOv5s 深度学习模型,开发一套植物生 长状态监测系统,该系统以 STM32 芯片作为主控单元,采用 RS485 通信协议接收土壤温湿度、空气温湿度、光照强度、 紫外线等传感器采集到的生态环境数据,同时模块搭载海全景摄像机,采集观测区域植被图像数据,并通过 YOLOv5s 深 度学习模型,准确检测植物的生长状态。该系统实现了植物生态环境监测的准确监测,可为相关科研人员提供数据支撑。
关键词 / Keywords
STM32;YOLOv5s;环境监测
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