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DOI: 10.12361/2661-376X-07-08-173040

基于 STM32 的植物生长状态监测系统设计

董凯兵, 任贵易, 张鑫宇

重庆对外经贸学院大数据与智能工程学院

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摘要：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：

STM32；YOLOv5s；环境监测

Universe Scientific Publishing

ISSN：2661-3751

年,卷(期)：2025,7(8)