| 作品介紹 |
本作品開發一個智能車能用於農作現場直接分類與預測農作物病蟲害情況，並決定是否採取相應策略，以實現一個自治的農業網宇實體系統。
在智能車核心 FPGA 晶片系統中，包含兩個動態可重組的二值神經網路(Binarized Neural Networks, BNN) 硬體模組，其可以依據需求組態至FPGA 中辨識目標作物和判斷其病蟲害等級。
再者，智能車中還包含多模態(Multimodal)的 AI模型，其結合多層感知器 (Multilayer perceptron, MLP) 、卷積神經網路 (Convolutional neural network, CNN) 和門控循環單元 (Gate Recurrent Unit, GRU) 技術，可以依據接收到的感測器資料與目標作物影像進行病蟲害等級預測，用以提早進行病害防制並確保農作物能健康地生長。
應用於農作物病蟲害分類與預測的智能車是具有潛力的市場，因為它可以透過科技的輔助提高農業生產的效率和效益，並且減少勞動力成本和環境污染。
本作品所使用的裝置行動性高且相對於聘請農業專家更具經濟效益、即時性的優勢。整體而言，這個作品結合多種技術和FPGA平台，將人工智能、硬體虛擬化和嵌入式系統結合，用於解決農業領域的病蟲害問題。 |