Повышение эффективности управления микроклиматом теплиц с использованием нейросетевых технологий и распределённых встраиваемых систем

Аннотация

Егунов В.А., Кузьменко А.А., Борисов А.С., Старовойтова О.А.

Дата поступления статьи: 10.05.2025

В данной статье рассматриваются особенности разработки и применения нейроподобной автоматизированной системы управления микроклиматом тепличного комплекса. Актуальность темы обусловлена необходимостью повышения устойчивости сельскохозяйственного производства в условиях роста населения и климатических изменений. Представлена архитектура интеллектуальной системы, включающая иерархическую сенсорную сеть на базе микроконтроллеров STM32, модуль анализа на Raspberry Pi 5 с нейросетевой обработкой данных и распределённый исполнительный уровень. Описаны методы обработки телеметрии, алгоритмы адресации и опроса устройств, а также нейросетевые модели (YOLO и EfficientNetB3) для диагностики состояния растений. Проведён эксперимент по классификации заболеваний растений, продемонстрировавший высокую точность и возможность применения системы в режиме реального времени.

Ключевые слова: автоматизация теплиц, микроклимат, нейросетевой анализ, STM32, Raspberry Pi, глубокое обучение, YOLO, EfficientNet, IoT, классификация заболеваний растений

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами

.